- 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

Summer 2018 Winter 2017/2018 Summer 2017 Winter 2016/17 Summer 2016 Winter 2015/16 Summer 2015 Winter 2014/15 Winter 2013/14 Summer 2013 Winter 2012/13 Summer 2012 Winter 2011/12

past lectures

Statistical Physics and Thermodynamics (Summer 2018)

Prof. Dr. Roland Netz

Douwe Bonthuis, Jan Daldrop, Philip Loche

1st Exam: 20.07.2018 08:00

Exam1 results

2nd Exam: 05.10.2018 10:00

Exam2 results

Target audience: students admitted to the Master's program

Exercises:

Extra:

For running the Jupyter notebook (.ipynb) programs you need Python and the packages: Jupyter, NumPy and Matplotlib.

MDSimulation.ipynb

binomial_distribution.ipynb

Heatengines

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 German (Chapter 1-5)

Script English (Chapter 1-2)

Script English (Chapter 3)

Script English (Chapter 4)

Script English (Chapter 5-7)

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)

Advanced Statistical Physics II (Winter 2017/18)

Prof. Dr. Roland Netz

Florian Bruenig, Laura Lavacchi, Bernhard Mitterwallner

Exam: 05.02.2018 10:00

Exam results:The results are published with the last four digits of the student ID

Results

2nd Exam: 13.04.2018 10:00

If there are problems with the date, contact Prof. Dr. Netz

2nd Exam results:The results are published with the last four digits of the student ID

Results

Content:

- skript (uncorrected!)

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

- causality and fluctuations

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

Exercises:

Extra:

Friction contribution to water-bond breakage kinetics

Non Equilibrium Motor proteins

Statistical Physics and Thermodynamics (Summer 2017)

Prof. Dr. Roland Netz

Douwe Bonthuis, Julian Kappler, Philip Loche

Target audience: students admitted to the Master's program

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 German (Chapter 1-5)
	Script English (Chapter 1-2)
	Script English (Chapter 3)
	Script English (Chapter 4)
	Script English (Chapter 5-7)
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:	21.07.2017 08:00 (1.3.14 Hörsaal A)
Exam inspection:	10.08.2017 14:00-16:00 (1.3.48)
Exam Results:	statmech_exam
2nd exam:	13.10.2017 10:00 (1.3.14 Hörsaal A)
2nd Exam inspection:	possible until 13.11.2017; please contact tutors for appointment
2nd Exam Results:	statmech_exam2
Exercises:	Sheet01 Sheet02 Sheet03 Sheet04 Sheet05 Sheet06 Sheet07 Sheet08 Sheet09 Sheet10 Sheet11 Sheet12
Extra:	Binomial distribution and central limit theorem: simulation results binomial_distribution.ipynb central_limit_theorem.ipynb Summary chapter 3 Statistical Mechanics infos thermodynamics Phase Transitions

Advanced Statistical Physics II (Winter 2016/17)

Prof. Dr. Roland Netz

2nd exam:	Mon., 10.04.17, 10:00-12:00 (Lecture hall A)
Time:	Mon. 10:00-12:00 (lecture)
	Wed. 10:00-12:00 (lecture)
	Tues. 14:00-16:00 (exercise)
	Fri. 14:00-16:00 (exercise)
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
Exercises:	Sheet0 Sheet1 Sheet2 Sheet3 Sheet4 Sheet5 Sheet6 Sheet7 Sheet8 Sheet9 Sheet10 Sheet11 Sheet12 Sheet13

Statistical Physics and Thermodynamics (Summer 2016)

Prof. Dr. Roland Netz

Jan Daldrop, Douwe Bonthuis, Sadra Kashef

Target audience: students admitted to the Master's program

Lecture Time:	Tu. 10-12 and Th. 10-12, 0.1.01 Hörsaal B (Arnimallee 14)
Exercises:	group 1: Tu. 08-10, 1.4.31, Seminarraum E3 (Arnimallee 14) group 2: Th. 12-14, 1.4.03, Seminarraum T2 (Arnimallee 14) group 3: Fr. 10-12, 1.4.31, Seminarraum E3 (Arnimallee 14)
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:	The first exam will take place on Thursday, July 21, 2016, 10:00
Exam inspection:	27.7.29016, 13:00-15:00, office 0.03.31
2nd exam:	The second exam will take place on Thursday, October 13, 2016, 10:00, HS A (!)
Exam Results:	results
2nd Exam Results:	results (2nd)
2nd Exam inspection:	24.10.2016, 15:00-16:00, office 0.3.07 (We will enter the grades after the inspection, please contact us in urgent cases)
Exercises:	Sheet1 Sheet2 Sheet3 Sheet4 Sheet5 Sheet6 Sheet7 Sheet8 Sheet9 Sheet10 Sheet11 Correction to the solution of sheet 11 Sheet12 Practice exam
	Due to students demand, future exercise sheets will be published on the KVV website (link).

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:

Hans Petter Langtangen, A Primer on Scientific Programming with Python, Springer, Berlin, 2012
John M. Stewart, Python for Scientists, Cambridge Univ. Press, 2014
A byte of python (english,deutsch)

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:

Hans Petter Langtangen, A Primer on Scientific Programming with Python, Springer, Berlin, 2012
John M. Stewart, Python for Scientists, Cambridge Univ. Press, 2014
A byte of python (english,deutsch)

Übung:

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:	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 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:	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 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