Past Lectures

Winer 2015/16 Summer 2015 Winter 2014/15 Winter 2013/14 Summer 2013 Winter 2012/13 Summer 2012 Winter 2011/12

Computergestützte Methoden der exakten Naturwissenschaften (Winter 2015/16)

Prof. Dr. Roland Netz

  

Zielgruppe: Studierende der Physik im 5. oder 6. Semester; Studierende anderer naturwissenschaftlicher Fachrichtungen.
Zeit: Di. 12:00-14:00, Do. 12:00-14:00 Hörsaal A (Raum 1.3.14, Arnimallee 14)
Python:

Zusatzvorlesung "Einführung in die Programmierung mit Python":

Mi, 14.10.2014, 17:00-19:00, Hörsaal A: Folien

Empfohlene Literatur zum Einstieg in die Programmierung mit Python:

Übung:

In der ersten Vorlesungswoche finden keine Übungen statt. In der zweiten Woche gibt es während der Übung eine Einführung in die Programmierung mit Python. Ab der dritten Woche werden die Lösungen der Hausaufgaben in den Übungen besprochen.

Bitte beachten Sie folgende Hinweise: Link
Die Übungen finden im Rechnerraum 1.3.01 statt.

Übungstermine:

Dienstag,
14:15-15:45

Dr. Markus Miettinen

miettinen[at]physik.fu-berlin.de

Donnerstag,
10:15-11:45

Alexander Schlaich

aschlaich[at]physik.fu-berlin.de

Donnerstag,
14:15-15:45

Julian Kappler

jkappler[at]physik.fu-berlin.de

Freitag,
10:15-11:45

Johann Hansing

johannh[at]physik.fu-berlin.de

 

Übungsaufgaben:

0

Einführung in Python

 

1

Einführung und Numerische Genauigkeit

Hinweis zu Aufgabe 1.2.2:

Sie sollten jeweils die Summanden sowie in jedem Schritt die Summe runden!

2

Fehlerfortpflanzung und
Nullstellenberechnung
 

3

Lineare Algebra  

4

Iterative Lösung von Gleichungssystemen

Achten Sie darauf, für Matrixoperationen ausschließlich Numpy-Methoden zu verwenden falls Ihnen die Laufzeiten in Aufgabe 4.8 zu lange erscheinen.

5

Mehrdimensionale nichtlineare Nullstellensuche

Hinweis zu Gl. (5):
Die Schreibweise der Summe über j≠i stellt eine gebräuchliche Kurzform für eine Doppelsumme über i und über j≠i dar.

6

Interpolation und lineare Ausgleichsrechnung

Bitte beachten Sie den korrigierten Tippfehler in Gleichung (5).

7

Nichtlineare Ausgleichsrechnung

 

8

Numerische Differentiation und Integration

Bitte beachten Sie die korrigierten Tippfehler in Aufgabe 8.1.4 und in Gleichung (1).

9

Gewöhnliche Differentialgleichungen

 

10

Partielle Differentialgleichungen 

AnimationExample.ipynb
Beachten Sie dass in Aufgabe 10.2.2 M δx = 100 μm sein soll und die korrigierten Indizes in Gl. (12), sowie die korrekte Normierung in Gl. (4).

11

Vielteilchendynamik

 

12

Zufallszahlen und Monte-Carlo-Integration

 

13

Monte-Carlo Metropolis Sampling 

IsingAnimationExample.ipynb
Beachten Sie, dass bei Gleichung (4) immer die aktuellste Konfiguration verwendet werden sollte, d.h. die während des Monte Carlo Schritts bereits geflippten Spins müssen als solche berücksichtigt werden.

14

Optimierung mit Simulated Annealing: Traveling Salesman Problem

 


Inhalt: - Fehlerarithmetik
  - Interpolation und approximative Darstellung von Funktionen
  - Numerische Integration
  - Monte-Carlo-Simulationen
  - Funktionen und Nullstellen
  - Lineare Gleichungssysteme
  - Eigenwertprobleme
  - Fourier Transformationen, schnelle Fourier Transform (FFT), Wavelet-Transformation
  - Diffusion, Perkolation
  - Netzwerktheorie, Kleine-Welt-Phänomen
  - Zellulärer Automat, Conways Spiel des Lebens
  - Molekül Dynamik Simulationen
  - Gewöhnliche und partielle Differentialgleichungen
Literatur:
  • Freund, Hoppe: Numerische Mathematik (Stoer/Bulirsch) Band 1 Band 2
 
  • W.H. Press, S.A. Teukolsky, W.T. Vetterling, B.P. Flannery, Numerical Recipes in C, The Art of Scientific Computing - Second Edition, Cambridge University Press, Cambridge, 1997; online
 
  • P.L. DeVries, Computerphysik, Grundlagen, Methoden, Übungen, Spektrum Akad. Verl., Berlin, 1995
 
  • Tao Pang, An Introduction to Computational Physics, Cambridge University Press, Cambridge, 1997
 
  • M.E.J. Newman and G.T. Barkema, Monte Carlo Methods in Statistical Physics, Clarendon Press, Oxford, 1999
 
  • K. Binder and D.W. Heermann, Monte Carlo Simulations in Statistical Physics: An Introduction, 4th edition, Springer, Berlin, 2002

Advanced Statistical Physics II (Summer 2015)

Prof. Dr. Roland Netz

Audience: students who have attended the course Advanced Statistical Physics I
Content:

skript (uncorrected!)

 

- non-equilibrium thermodynamics (Entropy production, Onsager relations)

 

- causality and fluctuations

  - stochastic processes (Markov processes, Master equation, Langevin and Fokker-Planck equation)
  - kinetic theory
  - phase transitions (Landau theory, Gaussian fluctuations, correlation functions, renormalization theory)
  - theory of liquids
  - hydrodynamics and elasticity theory
Literature:
  • de Groot and Mazur, Non-equilibrium thermodynamics
 
  • Risken, The Fokker-Planck Equation
 
  • van Kampen, Stochastic processes in physics and chemistry
 
  • Zwanzig, Nonequilibrium Statistical Mechanics

Computergestützte Methoden der exakten Naturwissenschaften (Winter 2014/15)

Prof. Dr. Roland Netz

  

Zielgruppe: Studierende der Physik im 5. oder 6. Semester; Studierende anderer naturwissenschaftlicher Fachrichtungen.
Zeit: Di. 12:00-14:00, Do. 12:00-14:00 Hörsaal A (Raum 1.3.14, Arnimallee 14)
Python:

Zusatzvorlesung "Einführung in die Programmierung mit Python":

Do, 16.10.2014, 14:00-16:00, Hörsaal A (im Anschluss an die Vorlesung): Folien

Empfohlene Literatur zum Einstieg in die Programmierung mit Python:

Übung:

In der ersten Vorlesungswoche finden keine Übungen statt. In der zweiten Woche gibt es während der Übung eine Einführung in die Programmierung mit Python. Ab der dritten Woche werden die Lösungen der Hausaufgaben in den Übungen besprochen.

Bitte beachten Sie folgende Hinweise: Link

Die Übungen finden im Rechnerraum 1.3.01 statt.

 

Übungstermine:

 

Di. 14:15-15:45

Jan Dalrop

daldrop@zedat.fu-berlin.de

Do. 10:15-11:45

Julian Kappler

jkappler@physik.fu-berlin.de

Do. 14:15-15:45

Christopher Mielack

cmielack@zedat.fu-berlin.de

Fr. 10:15-11:45

Alexander Schlaich

aschlaich@physik.fu-berlin.de

   
Inhalt: - Fehlerarithmetik
  - Interpolation und approximative Darstellung von Funktionen
  - Schnelle Fourier-Transformation
  - Numerische Integration
  - Monte-Carlo-Simulationen
  - Funktionen und Nullstellen
  - Lineare Gleichungssysteme
  - Eigenwertprobleme
  - Fourier Transformationen, schnelle Fourier Transform (FFT), Wavelet-Transformation
  - Diffusion, Perkolation
  - Netzwerktheorie, Kleine-Welt-Phänomen
  - Zellulärer Automat, Conways Spiel des Lebens
  - Molecular Dynamik Simulationen
  - Gewöhnliche und partielle Differentialgleichungen
Literatur:
  • Freund, Hoppe: Numerische Mathematik (Stoer/Bulirsch) Band 1 Band 2
 
  • W.H. Press, S.A. Teukolsky, W.T. Vetterling, B.P. Flannery, Numerical Recipes in C, The Art of Scientific Computing - Second Edition, Cambridge University Press, Cambridge, 1997; online
 
  • P.L. DeVries, Computerphysik, Grundlagen, Methoden, Übungen, Spektrum Akad. Verl., Berlin, 1995
 
  • Tao Pang, An Introduction to Computational Physics, Cambridge University Press, Cambridge, 1997
 
  • M.E.J. Newman and G.T. Barkema, Monte Carlo Methods in Statistical Physics, Clarendon Press, Oxford, 1999
 
  • K. Binder and D.W. Heermann, Monte Carlo Simulations in Statistical Physics: An Introduction, 4th edition, Springer, Berlin, 2002

Computergestützte Methoden der exakten Naturwissenschaften (Winter 2013/14)

Prof. Dr. Roland Netz

Zielgruppe: Studierende der Physik im 5. oder 6. Semester; Studierende anderer naturwissenschaftlicher Fachrichtungen.
Zeit: Di. 12:00-14:00, Do. 12:00-14:00 Hörsaal A
Python:

Zusatzvorlesung "Einführung in die Programmierung mit Python":

Fr. 18.10.2013, 10:00-12:00, Seminarraum T3 (1.3.48)

Handout

A byte of python (english)

A byte of python (deutsch)

A Primer on Scientific Programming with Python

EPD Download

Übung:

In der ersten Vorlesungswoche finden keine Übungen statt. In der zweiten Woche gibt es während der Übung eine Einführung in die Programmierung mit Python. Ab der dritten Woche werden die Lösungen der Hausaufgaben in den Übungen besprochen.

Bitte beachten Sie folgende Hinweise: Link

Die Übungen finden im Rechnerraum 1.3.01 statt.

 

Übungstermine:

  Di. 14:15-15:45 Matej Kanduc (Englisch): matej.kanduc@fu-berlin.de
  Do. 10:15-11:45 Klaus Rinne: krinne@physik.fu-berlin.de
  Do. 14:15-15:45 Suliman Adam: mbcx7sa3@zedat.fu-berlin.de
  Fr. 10:15-11:45 Alexander Schlaich: alexander.schlaich@fu-berlin.de
Inhalt: - Fehlerarithmetik
  - Interpolation und approximative Darstellung von Funktionen
  - Schnelle Fourier-Transformation
  - Numerische Integration
  - Monte-Carlo-Simulationen
  - Funktionen und Nullstellen
  - Lineare Gleichungssysteme
  - Eigenwertprobleme
  - Fourier Transformationen, schnelle Fourier Transform (FFT), Wavelet-Transformation
  - Diffusion, Perkolation
  - Netzwerktheorie, Kleine-Welt-Phänomen
  - Zellulärer Automat, Conways Spiel des Lebens
  - Molecular Dynamik Simulationen
  - Gewöhnliche und partielle Differentialgleichungen
Literatur:
 
  • W.H. Press, S.A. Teukolsky, W.T. Vetterling, B.P. Flannery, Numerical Recipes in C, The Art of Scientific Computing - Second Edition, Cambridge University Press, Cambridge, 1997; online
 
  • P.L. DeVries, Computerphysik, Grundlagen, Methoden, Übungen, Spektrum Akad. Verl., Berlin, 1995
 
  • Tao Pang, An Introduction to Computational Physics, Cambridge University Press, Cambridge, 1997
 
  • M.E.J. Newman and G.T. Barkema, Monte Carlo Methods in Statistical Physics, Clarendon Press, Oxford, 1999
 
  • K. Binder and D.W. Heermann, Monte Carlo Simulations in Statistical Physics: An Introduction, 4th edition, Springer, Berlin, 2002

Advanced Statistical Physics II (Summer 2013)

Prof. Dr. Roland Netz

Target audience: students who have attended the course Advanced Statistical Physics I
Lecture Time: Tue.14:00-16:00, Thu. 14:00-16:00 Hörsaal A
Exercises:

Wed. 14:00-16:00 T1 (1.3.21), Fry. 12:00-14:00 FBR (1.1.16)

skript (uncorrected! If you find mistakes, please report to jkappler@physik.fu-berlin.de or daldrop@zedat.fu-berlin.de . Thank you!)

Exam: The exam will take place on the 18.7.2013 at 14:00 in HS A.
Content: - non-equilibrium thermodynamics (Entropy production, Onsager relations)
  - causality and fluctuations
  - stochastic processes (Markov processes, Master equation, Langevin and Fokker-Planck equation)
  - kinetic theory
  - phase transitions (Landau theory, Gaussian fluctuations, correlation functions, renormalization theory)
  - theory of liquids
  - hydrodynamics and elasticity theory
Literature:
  • de Groot and Mazur, Non-equilibrium thermodynamics
 
  • Risken, The Fokker-Planck Equation
 
  • van Kampen, Stochastic processes in physics and chemistry

Computergestützte Methoden der exakten Naturwissenschaften (Winter 2012/13)

Prof. Dr. Roland Netz

Zielgruppe: Studierende der Physik im 5. oder 6. Semester; Studierende anderer naturwissenschaftlicher Fachrichtungen.
Zeit: Mo. 12:00-14:00, Do. 12:00-14:00 Hörsaal A
Python:

Zusatzvorlesung "Einführung in die Programmierung mit Python":

Di. 16.10.2012, 16:00-18:00, Hörsaal A

handout

A byte of python (english)

A byte of python (deutsch)

A Primer on Scientific Programming with Python

EPD Download

Inhalt: - Fehlerarithmetik
  - Interpolation und approximative Darstellung von Funktionen
  - Schnelle Fourier-Transformation
  - Numerische Integration
  - Monte-Carlo-Simulationen
  - Funktionen und Nullstellen
  - Lineare Gleichungssysteme
  - Eigenwertprobleme
  - Gewöhnliche und partielle Differentialgleichungen
Literatur:
 
  • W.H. Press, S.A. Teukolsky, W.T. Vetterling, B.P. Flannery, Numerical Recipes in C, The Art of Scientific Computing - Second Edition, Cambridge University Press, Cambridge, 1997; online
 
  • P.L. DeVries, Computerphysik, Grundlagen, Methoden, Übungen, Spektrum Akad. Verl., Berlin, 1995
 
  • Tao Pang, An Introduction to Computational Physics, Cambridge University Press, Cambridge, 1997
 
  • M.E.J. Newman and G.T. Barkema, Monte Carlo Methods in Statistical Physics, Clarendon Press, Oxford, 1999
 
  • K. Binder and D.W. Heermann, Monte Carlo Simulations in Statistical Physics: An Introduction, 4th edition, Springer, Berlin, 2002

Advanced Statistical Physics II (Summer 2012)

Prof. Dr. Roland Netz

Yann von Hansen, Susanne Liese

Target audience: students who have attended the course Advanced Statistical Physics I

Lecture Time: Wed.8:30-10, Fri. 8:30-10 Hörsaal A
Exercises:

Thu. 12-14, Seminarraum E2, 1.1.53

Content: - Non-equilibrium thermodynamics (Entropy production, Onsager relations)
  - causality and fluctuations
  - stochastic processes (Markov processes, Master equation, Langevin and Fokker-Planck equation)
  - kinetic theory
  - phase transitions (Landau theory, Gaussian fluctuations, correlation functions, renormalization theory)
  - theory of liquids
  - hydrodynamics and elasticity theory
Literature: de Groot and Mazur, Non-equilibrium thermodynamics
  Risken, The Fokker-Planck Equation
  van Kampen, Stochastic processes in physics and chemistry

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Advanced Statistical Physics (WS11/12)

Prof. Dr. Roland Netz

Klaus Rinne, Julius Schulz

Target audience: students admitted to the Master's program

Lecture Time: Wed.12-14, Fri. 12-14 Hörsaal A
Exercises: group 1; Thu. 12-14, Seminarraum T1, 1.3.21

group 2; Thu. 16-18, Seminarraum T2, 1.4.03

General Information: scope.pdf
Content: Contents.pdf
  - equilibrium ensembles
  - thermodynamics: thermodynamic potentials, laws of thermodynamics, thermodynamic cycles
  - ideal quantum gases
  - phase transitions
  - interacting systems
  - introduction to non-equilibrium statistical mechanics
  Script (Chapter 1-5)
Literature: R.K. Pathria, Statistical Mechanics (Butterworth Heinemann 1996)
  F. Schwabl, Statistical Mechanics (2nd ed., Springer 2006)
  F. Reif, Fundamentals of statistical and thermal physics (McGraw-Hill 1965)
  W. Nolting, Grundkurs theoretische Physik 6: Statistische Physik (Springer 2005)
Exam Information: hints
First Exam (17.02.2012): part 1
  part 2
  solution part 1
  solution part 2
Second Exam (21.03.2012): part 1
  part 2
  solution part 1
  solution part 2

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