Computational Sciences

• Computational Sciences

  0496aA1.1
  • 19202301 Vorlesung
    Computational Sciences (Sebastian Matera)
    Zeit: Mo 10:00-12:00, Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
    Ort: A3/SR 120 (Arnimallee 3-5)
    

    Kommentar

    Hauptinhalt dieses Moduls ist das Erlernen von Arbeitsmethoden. Es werden 1-3 Probleme von disziplinübergreifender Relevanz ausgewählt, und an diesen Beispielen naturwissenschaftliche Theorie, Algorithmik, Numerik und Effizienz durchexerziert. In den Computerübungen werden Implementierungen der entsprechenden Probleme in Teamarbeit entwickelt, getestet und optimiert. Beispiele für geeignete Probleme sind u.a.:

    • Schwingungsphänomene und Spektralanalyseverfahren: Wellen und Schwingungen in der Physik, Fourier- und Laplacetransformation, Diskretisierung, DFT, FFT, Implementierung, Stabilitätsanalyse, Laufzeitanalyse, Code-Optimierung, Hardwarebeschleunigung.

    • Gravitation, Elektrostatik und Berechnungsverfahren: Gravitationsproblem und Coulomb-Gesetz, Periodische Systeme und Konvergenz, Ewald-Summierung, Fehleranalyse, Particle-Mesh-Ewald, Effiziente Implementierung, Hardwarebeschleunigung.

    • Wärmeleitungsgleichung, Poissongleichung und Lösungsverfahren: Wärmeleitungsgleichung, Poissongleichung, parabolische PDEs, PDE, Analytische Lösungen für Spezialfälle, Gebietszerlegung / Finite- Elemente Approximation, Lösung mit algebraischen Methoden, Implementierung, Konvergenzanalyse, Code- Optimierung, Hardwarebeschleunigung.

    • Datenanalyse und Dimensionsreduktion: Beispiele korrelierter, hochdimensionaler Signale, Hauptkomponentenanalyse, Rayleigh-Koeffizient und Optimalitätsprinzip, Eigenwertproblem, Singulärwertzerlegung und herkömmliche Lösungsverfahren, Nyström-Approximation und sparse sampling, effiziente Implementierung.

  • 19202312 Projektseminar
    Projektseminar: Computational Sciences (Sebastian Matera)
    Zeit: Mo 16:00-18:00, Di 14:00-16:00, Di 16:00-18:00, Mi 16:00-18:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
    Ort: A6/030 Rechnerpoolraum (Arnimallee 6)
    

• Quantenmechanische Beschreibung von Atomen und chemischer Bindung

  0496aA2.3
  • 21302ak Klausur
    Prüfung: Atombau und chemische Bindung (Beata Paulus)
    Zeit: Di 30.07. 09:00-12:00, Mi 25.09. 13:00-16:00 (Erster Termin: 30.07.2024)
    Ort: Gr. Hörsaal (Raum B.001) (Arnimallee 22)
    

• Complex Algorithms A

  0496aA5.1
  • 19306711 Seminar
    Seminar über Komplexitätstheorie (Michaela Krüger)
    Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 18.04.2024)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Inhalt

    Die bekannten Komplexitätsklassen P und NP klassifizieren Entscheidungsprobleme. In vielen Fällen ist man aber daran interessiert, _was_ die Lösung ist, und nicht nur ob eine Lösung existiert. In diesem Seminar wollen wir uns anschauen, in welche Komplexitätsklassen man Suchprobleme klassifizieren kann und wann und wie sich die Komplexität von ihren Entscheidungsversionen unterscheiden.
    Insbesondere betrachten wir totale Suchprobleme, also Probleme die immer eine Lösung haben die dennoch schwer zu finden ist. Komplexitätsklassen mit denen wir uns beschäftigen werden sind zum Beispiel PLS, PPAD, PPP, CLS/EOPL/PLS geschnitten PPAD und UEOPL.
    Die Literatur ist in Englisch, die Vorträge können auf Deutsch oder Englisch sein, abhängig vom Publikum.

     

    Zielgruppe

    Master-Studierende der Informatik oder Mathematik

    Empfohlene Vorkenntnisse

    - Vorlesung "Höhere Algorithmik" oder vergleichbare Veranstaltung

    - P, NP und Reduktionen sind bekannt

     

    Literaturhinweise

    Spezialliteratur aus Zeitschriften

• Computer Science and Data Structures A

  0496aA5.2
  • 19300101 Vorlesung
    Algorithmen und Datenstrukturen (Wolfgang Mulzer)
    Zeit: Di 16:00-18:00, Fr 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 16.04.2024)
    Ort: , HFB/A Hörsaal, HFB/C Hörsaal, Hs 1a Hörsaal, Hs 1b Hörsaal, Hs 2 Hörsaal
    

    Kommentar

    Qualifikationsziele

    Die Studierenden analysieren⁴ Algorithmen und Datenstrukturen und ihre Implementierungen bezüglich Laufzeit, Speicherbedarf und Korrektheit und beschreiben² verschiedene Algorithmen und Datenstrukturen für typische Anwendungen und wenden³ diese auf konkrete Beispiele an. Sie können passende Algorithmen und Datenstrukturen für gegebene Aufgaben auswählen⁴ und passen⁵ diese entsprechend an. Sie erklären², identifizieren⁴ und verwenden⁵ verschiedene Entwurfsparadigmen für Algorithmen.

    Inhalte

    Studierende lernen das Maschinenmodell, sowie verschiedene algorithmische Probleme kennen. Sie erarbeiten und üben die Berechnung von Laufzeit, Korrektheit und Speicherbedarf dieser Algorithmen und lernen die asymptotische worst-case Analyse kennen. Darüber hinaus diskutieren sie die Rolle des Zufalls im Kontext des Entwurfs von Algorithmen. Des Weiteren erlernen und üben sie Entwurfsparadigmen für Algorithmen wie Teile und Herrsche, gierige Algorithmen, Dynamische Programmierung und Erschöpfende Suche. Sie lernen Prioritätswarteschlangen und effiziente Datenstrukturen für geordnete und ungeordnete Wörterbücher (z.B. ausgeglichene Suchbäume, Streuspeicher, Skiplisten) kennen und üben den Umgang mit ihnen. Zudem lernen sie Algorithmen für Zeichenketten (digitale Suchbäume und Suchen in Zeichenketten) und Graphenalgorithmen kennen, diskutieren deren Anwendung und üben den Umgang mit ihnen.

     

    Literaturhinweise

    • P. Morin: Open Data Structures, an open content textboox.
    • T. H. Cormen, C. Leiserson, R. Rivest, C. Stein: Introduction to Algorithms, MIT Press, 2022.
    • R. Sedgewick, K. Wayne: Algorithms, Addison-Wesley, 2011.
    • M. Dietzfelbinger, K. Mehlhorn, P. Sanders. Algorithmen und Datenstrukturen: Die Grundwerkzeuge, Springer, 2014.
    • J. Erickson. Algorithms, 2019
    • T. Roughgarden. Algorithms Illuminated. Cambridge University Press, 2022.

  • 19300102 Übung
    Übung zu Algorithmen und Datenstrukturen (Wolfgang Mulzer)
    Zeit: Mo 14:00-16:00, Mo 16:00-18:00, Mi 12:00-14:00, Mi 14:00-16:00, Mi 16:00-18:00, Do 16:00-18:00, Fr 14:00-16:00, Fr 16:00-18:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19306711 Seminar
    Seminar über Komplexitätstheorie (Michaela Krüger)
    Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 18.04.2024)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Inhalt

    Die bekannten Komplexitätsklassen P und NP klassifizieren Entscheidungsprobleme. In vielen Fällen ist man aber daran interessiert, _was_ die Lösung ist, und nicht nur ob eine Lösung existiert. In diesem Seminar wollen wir uns anschauen, in welche Komplexitätsklassen man Suchprobleme klassifizieren kann und wann und wie sich die Komplexität von ihren Entscheidungsversionen unterscheiden.
    Insbesondere betrachten wir totale Suchprobleme, also Probleme die immer eine Lösung haben die dennoch schwer zu finden ist. Komplexitätsklassen mit denen wir uns beschäftigen werden sind zum Beispiel PLS, PPAD, PPP, CLS/EOPL/PLS geschnitten PPAD und UEOPL.
    Die Literatur ist in Englisch, die Vorträge können auf Deutsch oder Englisch sein, abhängig vom Publikum.

     

    Zielgruppe

    Master-Studierende der Informatik oder Mathematik

    Empfohlene Vorkenntnisse

    - Vorlesung "Höhere Algorithmik" oder vergleichbare Veranstaltung

    - P, NP und Reduktionen sind bekannt

     

    Literaturhinweise

    Spezialliteratur aus Zeitschriften

• Computer Science and Object-Oriented Programming A

  0496aA5.4
  • 19303811 Seminar
    Projektseminar: Datenverwaltung (Muhammed-Ugur Karagülle)
    Zeit: Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 18.04.2024)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Voraussetzungen

    • ALP I
    • ALP II
    • Datenbanksysteme

    Kommentar

    Inhalt

    Ein Projektseminar dient als Vorbereitung für eine Bachelor- oder Masterarbeit in der AGDB. Im Rahmen des Projektseminars beschäftigen wir uns mit der Analyse und Visualisierung medizinischer Daten. Studierende lernen in einem iterativen Verfahren das Verfassen von wissenschaftlichen Dokumenten. Zusätzlich werden wir ein kleines praktisches Projekt realisieren.

    Literaturhinweise

    Wird bekannt gegeben.

• Introduction to Numerical Mathematics A

  0496aA6.1
  • 19212001 Vorlesung
    Numerik I (Volker John)
    Zeit: Mo 10:00-12:00, Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
    Ort: KöLu24-26/SR 006 Neuro/Mathe (Königin-Luise-Str. 24 / 26)
    

    Kommentar

    Inhalt

    Die Numerik entwickelt und analysiert Methoden zur konstruktiven, letztlich zahlenmäßigen Lösung mathematischer Probleme. Angesichts der wachsenden Rechenleistung moderner Computer wächst die praktische Bedeutung numerischer Methoden bei der Simulation praktisch relevanter Phänomene.

    Aufbauend auf den Grundvorlesungen in Analysis und Linearer Algebra sowie auf CoMa I und II geht es in der Numerik I um folgende grundlegenden Fragestellungen: Bestapproximation, lineare Ausgleichsprobleme, weiterführende Verfahren für Interpolation und numerische Quadratur, Eigenwertprobleme, Anfangswertprobleme mit gewöhnlichen Differentialgleichungen

     

     

    Literaturhinweise

    * Stoer, Josef und Roland Bulirsch: Numerische Mathematik - eine Einführung, Band 1. Springer, Berlin, 2005, Aus dem FU-Netz auch online verfügbar. Link

    * Hanke-Bourgeois, M. (2006) Grundlagen der numerischen Mathematik und des wissenschaftlichen Rechnens. Mathematische Leitfäden. [Mathematical Text-books], second edn. Wiesbaden: B. G. Teubner, p. 840.

    * Schwarz, H.-R. & Köckler, N. (2011) Numerische Mathematik., 8th ed. edn. Studium. Wiesbaden: Vieweg+Teubner, p. 591.

    There will be lecture notes (only in German).

     

  • 19212002 Übung
    Übung zu Numerik I (Volker John)
    Zeit: Di 08:00-10:00, Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
    Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19226511 Seminar
    Seminar Mehrskalenmethoden in molekularen Simulationen (Luigi Delle Site)
    Zeit: Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 19.04.2024)
    Ort: keine Angabe
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Audience: At least 6th semester with a background in statistical and quantum mechanics, Master students and PhD students (even postdocs) are welcome.

    Kommentar

    Content: The seminar will concern the discussion of state-of-art techniques in molecular simulation which allow for a simulation of several space (especially) and time scale within one computational approach.

    The discussion will concerns both, specific computational coding and conceptual developments.

    Literaturhinweise

    Related Basic Literature:

    (1) M.Praprotnik, L.Delle Site and K.Kremer, Ann.Rev.Phys.Chem.59, 545-571 (2008)

    (2) C.Peter, L.Delle Site and K.Kremer, Soft Matter 4, 859-869 (2008).

    (3) M.Praprotnik and L.Delle Site, in "Biomolecular Simulations: Methods and Protocols" L.Monticelli and E.Salonen Eds. Vol.924, 567-583 (2012) Methods Mol. Biol. Springer-Science

  • 19227611 Seminar
    Seminar Uncertainty Quantification & Inverse Problems (Claudia Schillings)
    Zeit: Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 19.04.2024)
    Ort: 1.1.26 Seminarraum E1 (Arnimallee 14)
    

    Kommentar

    Das Seminar behandelt fortgeschrittene Themen der Uncertainty Quantification and inversen Problemen.

• Numerics of ODEs and numerical linear algebra A

  0496aA6.2
  • 19226511 Seminar
    Seminar Mehrskalenmethoden in molekularen Simulationen (Luigi Delle Site)
    Zeit: Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 19.04.2024)
    Ort: keine Angabe
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Audience: At least 6th semester with a background in statistical and quantum mechanics, Master students and PhD students (even postdocs) are welcome.

    Kommentar

    Content: The seminar will concern the discussion of state-of-art techniques in molecular simulation which allow for a simulation of several space (especially) and time scale within one computational approach.

    The discussion will concerns both, specific computational coding and conceptual developments.

    Literaturhinweise

    Related Basic Literature:

    (1) M.Praprotnik, L.Delle Site and K.Kremer, Ann.Rev.Phys.Chem.59, 545-571 (2008)

    (2) C.Peter, L.Delle Site and K.Kremer, Soft Matter 4, 859-869 (2008).

    (3) M.Praprotnik and L.Delle Site, in "Biomolecular Simulations: Methods and Protocols" L.Monticelli and E.Salonen Eds. Vol.924, 567-583 (2012) Methods Mol. Biol. Springer-Science

  • 19227611 Seminar
    Seminar Uncertainty Quantification & Inverse Problems (Claudia Schillings)
    Zeit: Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 19.04.2024)
    Ort: 1.1.26 Seminarraum E1 (Arnimallee 14)
    

    Kommentar

    Das Seminar behandelt fortgeschrittene Themen der Uncertainty Quantification and inversen Problemen.

• Numerics of partial differential equations A

  0496aA6.3
  • 19215201 Vorlesung
    Basismodul: Numerik III (Ana Djurdjevac)
    Zeit: Mo 14:00-16:00, Mi 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.04.2024)
    Ort: A3/ 024 Seminarraum (Arnimallee 3-5)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Voraussetzungen

    Voraussetzungen für diesen Kurs sind Grundkenntnisse in Mathematik (Analysis I-III) und Numerische Analysis (Numerik I). Etwas Wissen in der Funktionsanalyse hilft viel.

    Kommentar

    Die mathematische Modellierung vieler Prozesse in Natur und Industrie führt auf partielle Differentialgleichungen. Diese können im Allgemeinen nicht analytisch gelöst werden. Man ist darauf angewiesen, numerische Approximationen der Lösung mit Hilfe diskretisierter Gleichungen zu berechnen. Dieser Kurs behandelt Diskretisierungen für elliptische Differentialgleichungen. Schwerpunkte sind Finite-Differenzen-Methoden und die Methode der Finiten Elemente.

    Literaturhinweise

    • F. John: Partial Differential Equations. Springer (1982)
    • M. Renardy, R. C. Rogers: An introduction to partial differential equations, Springer, 2. Auflage (2004)
    • A. Quarteroni, R. Sacco, F. Saleri: Numerische Mathematik 2. Springer (2002)
    • D. Braess: Finite Elemente. Springer, 3. Auflage (2002)
    • P. A. Raviart, J. M. Thomas: Introduction à l'analyse numérique des équations aux dérivées partielles, Dunod (1998)

  • 19215202 Übung
    Übung zu Basismodul: Numerik III (André-Alexander Zepernick)
    Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 18.04.2024)
    Ort: A3/SR 120 (Arnimallee 3-5)
    

    Kommentar

    Homepage:Wiki der Numerik II

  • 19226511 Seminar
    Seminar Mehrskalenmethoden in molekularen Simulationen (Luigi Delle Site)
    Zeit: Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 19.04.2024)
    Ort: keine Angabe
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Audience: At least 6th semester with a background in statistical and quantum mechanics, Master students and PhD students (even postdocs) are welcome.

    Kommentar

    Content: The seminar will concern the discussion of state-of-art techniques in molecular simulation which allow for a simulation of several space (especially) and time scale within one computational approach.

    The discussion will concerns both, specific computational coding and conceptual developments.

    Literaturhinweise

    Related Basic Literature:

    (1) M.Praprotnik, L.Delle Site and K.Kremer, Ann.Rev.Phys.Chem.59, 545-571 (2008)

    (2) C.Peter, L.Delle Site and K.Kremer, Soft Matter 4, 859-869 (2008).

    (3) M.Praprotnik and L.Delle Site, in "Biomolecular Simulations: Methods and Protocols" L.Monticelli and E.Salonen Eds. Vol.924, 567-583 (2012) Methods Mol. Biol. Springer-Science

  • 19227611 Seminar
    Seminar Uncertainty Quantification & Inverse Problems (Claudia Schillings)
    Zeit: Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 19.04.2024)
    Ort: 1.1.26 Seminarraum E1 (Arnimallee 14)
    

    Kommentar

    Das Seminar behandelt fortgeschrittene Themen der Uncertainty Quantification and inversen Problemen.

• Synchronisierung Mathematik

  0496aA6.4
  • 19201401 Vorlesung
    Lineare Algebra I (Klaus Altmann)
    Zeit: Di 12:00-14:00, Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
    Ort: A3/Hs 001 Hörsaal (Arnimallee 3-5)
    

    Kommentar

    Inhalt

    • Grundbegriffe: Mengen, Abbildungen, Äquivalenzrelationen, Gruppen, Ringe, Körper
    • Lineare Gleichungssysteme: Lösbarkeitskriterien, Gauß-Algorithmus
    • Vektorräume: Lineare Unabhängigkeit, Erzeugendensysteme und Basen, Dimension, Unterräume, Faktorräume, Vektorprodukt im R3
    • Lineare Abbildungen: Bild und Rang, Zusammenhang mit Matrizen, Verhalten bei Basiswechsel
    • Dualer Vektorraum: Multilinearformen, alternierende und symmetrische Bilinearformen, Zusammenhang mit Matrizen, Basiswechsel
    • Determinanten: Cramersche Regel, Eigenwerte und -vektoren

    Voraussetzungen

    • Der Brückenkurs Mathematik ist zum Einstieg sehr zu empfehlen!

    Literaturhinweise

    • Siegfried Bosch, Lineare Algebra, 4. Auflage, Springer-Verlag, 2008;
    • Gerd Fischer, Lernbuch Lineare Algebra und Analytische Geometrie, Springer-Verlag, 2017;
    • Bartel Leendert van der Waerden, Algebra Volume I, 9th Edition, Springer 1993;

    Zu den Grundlagen

    • Kevin Houston, Wie man mathematisch denkt: Eine Einführung in die mathematische Arbeitstechnik für Studienanfänger, Spektrum Akademischer Verlag, 2012

  • 19201402 Übung
    Übung zu Lineare Algebra I (Klaus Altmann)
    Zeit: Di 14:00-16:00, Mi 12:00-14:00, Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
    Ort: A3/SR 119 (Arnimallee 3-5)
    

• Einführung in die Dynamik der Atmosphäre

  0496aA7.2
  • 24301301 Vorlesung
    V - Dynamik der Atmosphäre 1 (Stephan Pfahl, Lisa Degenhardt)
    Zeit: Dienstag + Donnerstag (Erster Termin: 16.04.2024)
    Ort: 189 Neuer Hörsaal (Carl-Heinr.Becker Weg 6-10)
    

    Kommentar

    - Modulbeauftragter Prof. Stephan Pfahl: stephan.pfahl@met.fu-berlin.de

    Zugangsvoraussetzungen: Erfolgreiche Absolvierung des Moduls Synoptische Meteorologie sowie des Moduls Analysis.

    Qualifikationsziele: Die Studierenden sind mit der angewandten Hydrodynamik und Thermodynamik in der Meteorologie vertraut. Sie verstehen das meteorologische Grundgleichungssystem und können die Begriffe der Skalen, Erhaltungsgrößen und Windapproximationen im meteorologischen Kontext anwenden.

    Inhalte: Atmosphärische Thermodynamik, Zustandsänderungen atmosphärischer Luft, Statik der Atmosphäre, polytrope Atmosphären, Wasserdampf und latente Wärmen, Grundlagen der Kinematik, Herleitung der prognostischen Grundgleichungen der Meteorologie aus der klassischen Hydrodynamik und Thermodynamik, Skalenbegriffe in der Meteorologie, Lagrangesche und Eulersche Darstellung, natürliche Koordinaten, grundlegende Gleichgewichte (geostrophischer Wind, zyklostrophischer Wind, Gradientwind).

• Grundlagen der Synoptischen Meteorologie

  0496aA7.3
  • 24300604 Seminar am PC
    S/PC1 - Synoptische Meteorologie (Ninjo) (Uwe Ulbrich)
    Zeit: Mo 09:00-10:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
    Ort: 059 PC-Pool 1 (Carl-Heinr.Becker Weg 6-10)
    

    Kommentar

    - Modulbeauftragter Prof. Uwe Ulbrich: uwe.ulbrich@fu-berlin.de 

    - Das Modul beginnt im Sommersemester und besteht aus: Seminar am PC 1 ("Ninjo" vorab im Sommersemester, LV 24300604)/1 SWS) sowie im Wintersemester aus 1. Teil Vertiefungsvorlesung (LV 24300508)/2 SWS, Seminar am PC 2 (LV 24300504)/1 SWS und einem dazugehörigen Ferienblock (2. Teil Vertiefungsvorlesung LV 24300508/1 SWS).

    - Der Ferienblock findet im Frühjahr 2025 statt, ein genauer Ablauf wird noch vom Modulbeauftragten Prof. Ulbrich bekannt gegeben.

    Qualifikationsziele: Die Studentinnen und Studenten verstehen die dreidimensional räumlichen und zeitlichen Zusammenhänge, welche die Wetterabläufe bestimmen. Sie sind in der Lage, die aktuelle Wetterlage zu analysieren, darzustellen und zu bewerten.

    
    Inhalte: Einführung in die dreidimensionale Diagnose synoptisch-skaliger Wettersysteme der mittleren Breiten: Luftmassen und Fronten, Zyklonen und Antizyklonen, Strahlströme und Wellen der Westwindzone und deren zeitliche Entwicklung und Relation zu Wettererscheinungen Darüber hinaus werden praktische Arbeiten am (Graphik-) System Ninjo des DWD angeleitet und selbständig durchgeführt. Hierbei werden aktuelle Beispiele zu dem Stoff der jeweiligen Vorlesung weltweit und nach Möglichkeit in Bezug auf die aktuelle Wetterlage im Atlantisch-Europäischen Sektor analysiert.

    Literaturhinweise

    Literatur: Synoptische Meteorologie', M. Kurz, Offenbach (1999)  ‚An introduction to dynamic meteorology', J.R. Holton, Academic Press Inc. (1992) 'Synoptic-Dynamic Meteorology in Midlatitudes Volume 1 + 2', H.B. Bluestein, Oxford University Press (1992) 

• Computational Statistical Physics I A

  0496aA8.1
  • 20104401 Vorlesung
    Statistical Physics and Thermodynamics (Cecilia Clementi)
    Zeit: Di 10:00-12:00, Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
    Ort: Di 0.1.01 Hörsaal B (Arnimallee 14), Fr 0.1.01 Hörsaal B (Arnimallee 14)
    

    Kommentar

    Inhalt:

    • equilibrium ensembles
    • thermodynamics: thermodynamic potentials, laws of thermodynamics, thermodynamic cycles
    • ideal quantum gases
    • phase transitions
    • interacting systems
    • introduction to non-equilibrium statistical mechanics

    Literaturhinweise

    • R.K. Pathria, Statistical Mechanics (Butterworth Heinemann 1996)
    • F. Schwabl, Statistical Mechanics (2n ed., Springer 2006)
    • F. Reif, Fundamentals of statistical and thermal physics (McGraw-Hill 1965)
    • W. Nolting, Grundkurs theoretische Physik 6: Statistische Physik (Springer 2005)

  • 20104402 Übung
    Statistical Physics and Thermodynamics (Cecilia Clementi)
    Zeit: Di 12:00-14:00, Di 16:00-18:00, Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 23.04.2024)
    Ort: Di 0.1.01 Hörsaal B (Arnimallee 14), Di 1.4.03 Seminarraum T2 (Arnimallee 14), Fr 1.1.26 Seminarraum E1 (Arnimallee 14)
    
  • 19226511 Seminar
    Seminar Mehrskalenmethoden in molekularen Simulationen (Luigi Delle Site)
    Zeit: Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 19.04.2024)
    Ort: keine Angabe
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Audience: At least 6th semester with a background in statistical and quantum mechanics, Master students and PhD students (even postdocs) are welcome.

    Kommentar

    Content: The seminar will concern the discussion of state-of-art techniques in molecular simulation which allow for a simulation of several space (especially) and time scale within one computational approach.

    The discussion will concerns both, specific computational coding and conceptual developments.

    Literaturhinweise

    Related Basic Literature:

    (1) M.Praprotnik, L.Delle Site and K.Kremer, Ann.Rev.Phys.Chem.59, 545-571 (2008)

    (2) C.Peter, L.Delle Site and K.Kremer, Soft Matter 4, 859-869 (2008).

    (3) M.Praprotnik and L.Delle Site, in "Biomolecular Simulations: Methods and Protocols" L.Monticelli and E.Salonen Eds. Vol.924, 567-583 (2012) Methods Mol. Biol. Springer-Science

• Computational Statistical Physics II A

  0496aA8.2
  • 20125811 Seminar
    Advanced Statistical and Stochastic Physics of Equilibrium and Non-Equilibrium Many-Body Systems (Roland Netz)
    Zeit: Di 16:00-18:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
    Ort: 1.3.21 Seminarraum T1 (Arnimallee 14)
    

    Kommentar

    Seminar presentations of seminal publications on various topics related to the statistical mechanics and stochastic description of many-body systems with a focus on biological and soft systems. 

    Examples of seminar topics are:

     

    • Onsager relations
    • renormalization group theory 
    • field-theoretic description of two-component plasmas, mean-field versus strong-coupling limit
    • phase transitions on lattices
    • projection techniques and coarse-graining
    • classical density functional theory, liquid state theory
    • de Gennes´ reptation theory for the dynamics of polymer melts
    • Parisi´s replica method for the description of quenched random systems
    • non-equilibrium steady state systems
    • self-organization in non-equilibrium systems, reaction-diffusion equation  
    • fluctuations theorems for non-equilibrium reactions
    • non-linear spectroscopy
    • statistical interference, principal component analysis, clustering
    • hydrodynamic Instabilities : Serrin´s Theorem 

    Literaturhinweise

    • Nonequilibrium statistical mechanics, Robert Zwanzig
    • Non-equilibrium thermodynamics, S.R. de Groot and P. Mazur
    • The Fokker-Planck equation, H. Risken
    • Stochastic processes in physics and chemistry, N.G. van Kampen
    • Elementary fluid dynamics, D.J. Acheson
    • Self-organization in non equilibrium systems, G. Nicolis and I. Prigogine

• Complex Algorithms B

  0496aB1.2
  • 19306711 Seminar
    Seminar über Komplexitätstheorie (Michaela Krüger)
    Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 18.04.2024)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Inhalt

    Die bekannten Komplexitätsklassen P und NP klassifizieren Entscheidungsprobleme. In vielen Fällen ist man aber daran interessiert, _was_ die Lösung ist, und nicht nur ob eine Lösung existiert. In diesem Seminar wollen wir uns anschauen, in welche Komplexitätsklassen man Suchprobleme klassifizieren kann und wann und wie sich die Komplexität von ihren Entscheidungsversionen unterscheiden.
    Insbesondere betrachten wir totale Suchprobleme, also Probleme die immer eine Lösung haben die dennoch schwer zu finden ist. Komplexitätsklassen mit denen wir uns beschäftigen werden sind zum Beispiel PLS, PPAD, PPP, CLS/EOPL/PLS geschnitten PPAD und UEOPL.
    Die Literatur ist in Englisch, die Vorträge können auf Deutsch oder Englisch sein, abhängig vom Publikum.

     

    Zielgruppe

    Master-Studierende der Informatik oder Mathematik

    Empfohlene Vorkenntnisse

    - Vorlesung "Höhere Algorithmik" oder vergleichbare Veranstaltung

    - P, NP und Reduktionen sind bekannt

     

    Literaturhinweise

    Spezialliteratur aus Zeitschriften

• Computer Science and Data Structures B

  0496aB1.4
  • 19300101 Vorlesung
    Algorithmen und Datenstrukturen (Wolfgang Mulzer)
    Zeit: Di 16:00-18:00, Fr 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 16.04.2024)
    Ort: , HFB/A Hörsaal, HFB/C Hörsaal, Hs 1a Hörsaal, Hs 1b Hörsaal, Hs 2 Hörsaal
    

    Kommentar

    Qualifikationsziele

    Die Studierenden analysieren⁴ Algorithmen und Datenstrukturen und ihre Implementierungen bezüglich Laufzeit, Speicherbedarf und Korrektheit und beschreiben² verschiedene Algorithmen und Datenstrukturen für typische Anwendungen und wenden³ diese auf konkrete Beispiele an. Sie können passende Algorithmen und Datenstrukturen für gegebene Aufgaben auswählen⁴ und passen⁵ diese entsprechend an. Sie erklären², identifizieren⁴ und verwenden⁵ verschiedene Entwurfsparadigmen für Algorithmen.

    Inhalte

    Studierende lernen das Maschinenmodell, sowie verschiedene algorithmische Probleme kennen. Sie erarbeiten und üben die Berechnung von Laufzeit, Korrektheit und Speicherbedarf dieser Algorithmen und lernen die asymptotische worst-case Analyse kennen. Darüber hinaus diskutieren sie die Rolle des Zufalls im Kontext des Entwurfs von Algorithmen. Des Weiteren erlernen und üben sie Entwurfsparadigmen für Algorithmen wie Teile und Herrsche, gierige Algorithmen, Dynamische Programmierung und Erschöpfende Suche. Sie lernen Prioritätswarteschlangen und effiziente Datenstrukturen für geordnete und ungeordnete Wörterbücher (z.B. ausgeglichene Suchbäume, Streuspeicher, Skiplisten) kennen und üben den Umgang mit ihnen. Zudem lernen sie Algorithmen für Zeichenketten (digitale Suchbäume und Suchen in Zeichenketten) und Graphenalgorithmen kennen, diskutieren deren Anwendung und üben den Umgang mit ihnen.

     

    Literaturhinweise

    • P. Morin: Open Data Structures, an open content textboox.
    • T. H. Cormen, C. Leiserson, R. Rivest, C. Stein: Introduction to Algorithms, MIT Press, 2022.
    • R. Sedgewick, K. Wayne: Algorithms, Addison-Wesley, 2011.
    • M. Dietzfelbinger, K. Mehlhorn, P. Sanders. Algorithmen und Datenstrukturen: Die Grundwerkzeuge, Springer, 2014.
    • J. Erickson. Algorithms, 2019
    • T. Roughgarden. Algorithms Illuminated. Cambridge University Press, 2022.

  • 19300102 Übung
    Übung zu Algorithmen und Datenstrukturen (Wolfgang Mulzer)
    Zeit: Mo 14:00-16:00, Mo 16:00-18:00, Mi 12:00-14:00, Mi 14:00-16:00, Mi 16:00-18:00, Do 16:00-18:00, Fr 14:00-16:00, Fr 16:00-18:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19306711 Seminar
    Seminar über Komplexitätstheorie (Michaela Krüger)
    Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 18.04.2024)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Inhalt

    Die bekannten Komplexitätsklassen P und NP klassifizieren Entscheidungsprobleme. In vielen Fällen ist man aber daran interessiert, _was_ die Lösung ist, und nicht nur ob eine Lösung existiert. In diesem Seminar wollen wir uns anschauen, in welche Komplexitätsklassen man Suchprobleme klassifizieren kann und wann und wie sich die Komplexität von ihren Entscheidungsversionen unterscheiden.
    Insbesondere betrachten wir totale Suchprobleme, also Probleme die immer eine Lösung haben die dennoch schwer zu finden ist. Komplexitätsklassen mit denen wir uns beschäftigen werden sind zum Beispiel PLS, PPAD, PPP, CLS/EOPL/PLS geschnitten PPAD und UEOPL.
    Die Literatur ist in Englisch, die Vorträge können auf Deutsch oder Englisch sein, abhängig vom Publikum.

     

    Zielgruppe

    Master-Studierende der Informatik oder Mathematik

    Empfohlene Vorkenntnisse

    - Vorlesung "Höhere Algorithmik" oder vergleichbare Veranstaltung

    - P, NP und Reduktionen sind bekannt

     

    Literaturhinweise

    Spezialliteratur aus Zeitschriften

• Computer Science and Object-Oriented Programming B

  0496aB1.8
  • 19303811 Seminar
    Projektseminar: Datenverwaltung (Muhammed-Ugur Karagülle)
    Zeit: Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 18.04.2024)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Voraussetzungen

    • ALP I
    • ALP II
    • Datenbanksysteme

    Kommentar

    Inhalt

    Ein Projektseminar dient als Vorbereitung für eine Bachelor- oder Masterarbeit in der AGDB. Im Rahmen des Projektseminars beschäftigen wir uns mit der Analyse und Visualisierung medizinischer Daten. Studierende lernen in einem iterativen Verfahren das Verfassen von wissenschaftlichen Dokumenten. Zusätzlich werden wir ein kleines praktisches Projekt realisieren.

    Literaturhinweise

    Wird bekannt gegeben.

• Introduction to Numerical Mathematics B

  0496aB2.2
  • 19212001 Vorlesung
    Numerik I (Volker John)
    Zeit: Mo 10:00-12:00, Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
    Ort: KöLu24-26/SR 006 Neuro/Mathe (Königin-Luise-Str. 24 / 26)
    

    Kommentar

    Inhalt

    Die Numerik entwickelt und analysiert Methoden zur konstruktiven, letztlich zahlenmäßigen Lösung mathematischer Probleme. Angesichts der wachsenden Rechenleistung moderner Computer wächst die praktische Bedeutung numerischer Methoden bei der Simulation praktisch relevanter Phänomene.

    Aufbauend auf den Grundvorlesungen in Analysis und Linearer Algebra sowie auf CoMa I und II geht es in der Numerik I um folgende grundlegenden Fragestellungen: Bestapproximation, lineare Ausgleichsprobleme, weiterführende Verfahren für Interpolation und numerische Quadratur, Eigenwertprobleme, Anfangswertprobleme mit gewöhnlichen Differentialgleichungen

     

     

    Literaturhinweise

    * Stoer, Josef und Roland Bulirsch: Numerische Mathematik - eine Einführung, Band 1. Springer, Berlin, 2005, Aus dem FU-Netz auch online verfügbar. Link

    * Hanke-Bourgeois, M. (2006) Grundlagen der numerischen Mathematik und des wissenschaftlichen Rechnens. Mathematische Leitfäden. [Mathematical Text-books], second edn. Wiesbaden: B. G. Teubner, p. 840.

    * Schwarz, H.-R. & Köckler, N. (2011) Numerische Mathematik., 8th ed. edn. Studium. Wiesbaden: Vieweg+Teubner, p. 591.

    There will be lecture notes (only in German).

     

  • 19212002 Übung
    Übung zu Numerik I (Volker John)
    Zeit: Di 08:00-10:00, Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
    Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19226511 Seminar
    Seminar Mehrskalenmethoden in molekularen Simulationen (Luigi Delle Site)
    Zeit: Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 19.04.2024)
    Ort: keine Angabe
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Audience: At least 6th semester with a background in statistical and quantum mechanics, Master students and PhD students (even postdocs) are welcome.

    Kommentar

    Content: The seminar will concern the discussion of state-of-art techniques in molecular simulation which allow for a simulation of several space (especially) and time scale within one computational approach.

    The discussion will concerns both, specific computational coding and conceptual developments.

    Literaturhinweise

    Related Basic Literature:

    (1) M.Praprotnik, L.Delle Site and K.Kremer, Ann.Rev.Phys.Chem.59, 545-571 (2008)

    (2) C.Peter, L.Delle Site and K.Kremer, Soft Matter 4, 859-869 (2008).

    (3) M.Praprotnik and L.Delle Site, in "Biomolecular Simulations: Methods and Protocols" L.Monticelli and E.Salonen Eds. Vol.924, 567-583 (2012) Methods Mol. Biol. Springer-Science

  • 19227611 Seminar
    Seminar Uncertainty Quantification & Inverse Problems (Claudia Schillings)
    Zeit: Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 19.04.2024)
    Ort: 1.1.26 Seminarraum E1 (Arnimallee 14)
    

    Kommentar

    Das Seminar behandelt fortgeschrittene Themen der Uncertainty Quantification and inversen Problemen.

• Numerics of ODEs and numerical linear algebra B

  0496aB2.4
  • 19226511 Seminar
    Seminar Mehrskalenmethoden in molekularen Simulationen (Luigi Delle Site)
    Zeit: Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 19.04.2024)
    Ort: keine Angabe
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Audience: At least 6th semester with a background in statistical and quantum mechanics, Master students and PhD students (even postdocs) are welcome.

    Kommentar

    Content: The seminar will concern the discussion of state-of-art techniques in molecular simulation which allow for a simulation of several space (especially) and time scale within one computational approach.

    The discussion will concerns both, specific computational coding and conceptual developments.

    Literaturhinweise

    Related Basic Literature:

    (1) M.Praprotnik, L.Delle Site and K.Kremer, Ann.Rev.Phys.Chem.59, 545-571 (2008)

    (2) C.Peter, L.Delle Site and K.Kremer, Soft Matter 4, 859-869 (2008).

    (3) M.Praprotnik and L.Delle Site, in "Biomolecular Simulations: Methods and Protocols" L.Monticelli and E.Salonen Eds. Vol.924, 567-583 (2012) Methods Mol. Biol. Springer-Science

  • 19227611 Seminar
    Seminar Uncertainty Quantification & Inverse Problems (Claudia Schillings)
    Zeit: Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 19.04.2024)
    Ort: 1.1.26 Seminarraum E1 (Arnimallee 14)
    

    Kommentar

    Das Seminar behandelt fortgeschrittene Themen der Uncertainty Quantification and inversen Problemen.

• Numerics of partial differential equations B

  0496aB2.6
  • 19215201 Vorlesung
    Basismodul: Numerik III (Ana Djurdjevac)
    Zeit: Mo 14:00-16:00, Mi 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.04.2024)
    Ort: A3/ 024 Seminarraum (Arnimallee 3-5)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Voraussetzungen

    Voraussetzungen für diesen Kurs sind Grundkenntnisse in Mathematik (Analysis I-III) und Numerische Analysis (Numerik I). Etwas Wissen in der Funktionsanalyse hilft viel.

    Kommentar

    Die mathematische Modellierung vieler Prozesse in Natur und Industrie führt auf partielle Differentialgleichungen. Diese können im Allgemeinen nicht analytisch gelöst werden. Man ist darauf angewiesen, numerische Approximationen der Lösung mit Hilfe diskretisierter Gleichungen zu berechnen. Dieser Kurs behandelt Diskretisierungen für elliptische Differentialgleichungen. Schwerpunkte sind Finite-Differenzen-Methoden und die Methode der Finiten Elemente.

    Literaturhinweise

    • F. John: Partial Differential Equations. Springer (1982)
    • M. Renardy, R. C. Rogers: An introduction to partial differential equations, Springer, 2. Auflage (2004)
    • A. Quarteroni, R. Sacco, F. Saleri: Numerische Mathematik 2. Springer (2002)
    • D. Braess: Finite Elemente. Springer, 3. Auflage (2002)
    • P. A. Raviart, J. M. Thomas: Introduction à l'analyse numérique des équations aux dérivées partielles, Dunod (1998)

  • 19215202 Übung
    Übung zu Basismodul: Numerik III (André-Alexander Zepernick)
    Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 18.04.2024)
    Ort: A3/SR 120 (Arnimallee 3-5)
    

    Kommentar

    Homepage:Wiki der Numerik II

  • 19226511 Seminar
    Seminar Mehrskalenmethoden in molekularen Simulationen (Luigi Delle Site)
    Zeit: Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 19.04.2024)
    Ort: keine Angabe
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Audience: At least 6th semester with a background in statistical and quantum mechanics, Master students and PhD students (even postdocs) are welcome.

    Kommentar

    Content: The seminar will concern the discussion of state-of-art techniques in molecular simulation which allow for a simulation of several space (especially) and time scale within one computational approach.

    The discussion will concerns both, specific computational coding and conceptual developments.

    Literaturhinweise

    Related Basic Literature:

    (1) M.Praprotnik, L.Delle Site and K.Kremer, Ann.Rev.Phys.Chem.59, 545-571 (2008)

    (2) C.Peter, L.Delle Site and K.Kremer, Soft Matter 4, 859-869 (2008).

    (3) M.Praprotnik and L.Delle Site, in "Biomolecular Simulations: Methods and Protocols" L.Monticelli and E.Salonen Eds. Vol.924, 567-583 (2012) Methods Mol. Biol. Springer-Science

  • 19227611 Seminar
    Seminar Uncertainty Quantification & Inverse Problems (Claudia Schillings)
    Zeit: Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 19.04.2024)
    Ort: 1.1.26 Seminarraum E1 (Arnimallee 14)
    

    Kommentar

    Das Seminar behandelt fortgeschrittene Themen der Uncertainty Quantification and inversen Problemen.

• Computational Statistical Physics I B

  0496aB3.2
  • 20104401 Vorlesung
    Statistical Physics and Thermodynamics (Cecilia Clementi)
    Zeit: Di 10:00-12:00, Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
    Ort: Di 0.1.01 Hörsaal B (Arnimallee 14), Fr 0.1.01 Hörsaal B (Arnimallee 14)
    

    Kommentar

    Inhalt:

    • equilibrium ensembles
    • thermodynamics: thermodynamic potentials, laws of thermodynamics, thermodynamic cycles
    • ideal quantum gases
    • phase transitions
    • interacting systems
    • introduction to non-equilibrium statistical mechanics

    Literaturhinweise

    • R.K. Pathria, Statistical Mechanics (Butterworth Heinemann 1996)
    • F. Schwabl, Statistical Mechanics (2n ed., Springer 2006)
    • F. Reif, Fundamentals of statistical and thermal physics (McGraw-Hill 1965)
    • W. Nolting, Grundkurs theoretische Physik 6: Statistische Physik (Springer 2005)

  • 20104402 Übung
    Statistical Physics and Thermodynamics (Cecilia Clementi)
    Zeit: Di 12:00-14:00, Di 16:00-18:00, Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 23.04.2024)
    Ort: Di 0.1.01 Hörsaal B (Arnimallee 14), Di 1.4.03 Seminarraum T2 (Arnimallee 14), Fr 1.1.26 Seminarraum E1 (Arnimallee 14)
    

• Computational Statistical Physics II B

  0496aB3.4
  • 20125811 Seminar
    Advanced Statistical and Stochastic Physics of Equilibrium and Non-Equilibrium Many-Body Systems (Roland Netz)
    Zeit: Di 16:00-18:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
    Ort: 1.3.21 Seminarraum T1 (Arnimallee 14)
    

    Kommentar

    Seminar presentations of seminal publications on various topics related to the statistical mechanics and stochastic description of many-body systems with a focus on biological and soft systems. 

    Examples of seminar topics are:

     

    • Onsager relations
    • renormalization group theory 
    • field-theoretic description of two-component plasmas, mean-field versus strong-coupling limit
    • phase transitions on lattices
    • projection techniques and coarse-graining
    • classical density functional theory, liquid state theory
    • de Gennes´ reptation theory for the dynamics of polymer melts
    • Parisi´s replica method for the description of quenched random systems
    • non-equilibrium steady state systems
    • self-organization in non-equilibrium systems, reaction-diffusion equation  
    • fluctuations theorems for non-equilibrium reactions
    • non-linear spectroscopy
    • statistical interference, principal component analysis, clustering
    • hydrodynamic Instabilities : Serrin´s Theorem 

    Literaturhinweise

    • Nonequilibrium statistical mechanics, Robert Zwanzig
    • Non-equilibrium thermodynamics, S.R. de Groot and P. Mazur
    • The Fokker-Planck equation, H. Risken
    • Stochastic processes in physics and chemistry, N.G. van Kampen
    • Elementary fluid dynamics, D.J. Acheson
    • Self-organization in non equilibrium systems, G. Nicolis and I. Prigogine

• Selected topics in theoretical computational sciences

  0496aC1.11
  • 19207101 Vorlesung
    Partielle Differenzialgleichung mit multiplen Skalen: Theorie und Numerik (Rupert Klein, Juliane Rosemeier)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2024)
    Ort: A6/SR 009 Seminarraum (Arnimallee 6)
    

    Kommentar

    Inhalt:

    Viele Probleme in den Naturwissenschaften werden durch Prozesse bestimmt, die auf verschiedenen Skalen ablaufen. Solche Probleme werden als Mehrskalenprobleme bezeichnet. Ein Beispiel für ein Mehrskalenproblem sind die partiellen Differentialgleichungen, die in der geophysikalischen Fluiddynamik Anwendung finden. Für die analytische Beschreibung der langsamen Skalen können Mittelungsmethoden verwendet werden. Diese Beschreibungen sind vorteilhaft bei der Anwendung numerischer Zeitschrittverfahren, da die gemittelten Gleichungen auf gröberen Zeitgittern gelöst werden können als die nicht gemittelten Gleichungen. Das Hauptaugenmerk dieses Kurses liegt auf Mittelungsverfahren für partielle Differentialgleichungen, die Fluide beschreiben, und dem Design von parallelisierbaren, numerischen Zeitschrittverfahren, die auf dem Parareellen Verfahren basieren und die Mittelungsverfahren einbinden.

    Anforderungen: Grundvorlesungen in Analysis, Grundvorlesungen Numerik

    Literatur:

    Wingate, B.A.; Rosemeier, J.; Haut, T., Mean Flow from Phase Averages in the 2D Boussinesq Equations. Atmosphere 2023, 14, 1523.
    https://doi.org/10.3390/atmos14101523

    T. Haut, B. Wingate,  An asymptotic parallel-in-time method for highly oscillatory pde's, SIAM Journal on Scientific Computing, 36 (2014), pp. A693-A713

    J.-L. Lions, G. Turinici, A "parareal" in time discretization of PDE's, Comptes Rendus de l'Academie des Sciences - Series I - Mathematics, 332 (2001), pp. 661-668

    Sanders, F. Verhulst, J. Murdock,  Averaging Methods in Nonlinear Dynamical Systems, Springer New York, NY, 2ed., 2000

  • 19215301 Vorlesung
    Mathematische Modellierung in der Klimaforschung (Rupert Klein)
    Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
    Ort: A3/ 024 Seminarraum (Arnimallee 3-5)
    

    Kommentar

    Inhalt:

    Die Mathematik spielt eine zentrale Rolle bei der Entwicklung und Analyse von Modellen zur Wettervorhersage. Kontrollierte physikalische Experimente kommen nicht in Frage, und die einzige Möglichkeit, das Wetter- und Klimasystem der Erde zu untersuchen, sind mathematische Modelle, Computerexperimente und Datenanalysen.

    Schwankungen im täglichen Wetter sind eng mit Turbulenzen verbunden, und Turbulenzen stellen eine Herausforderung für die Vorhersagbarkeit des Wetters dar. Es ist keine generelle Lösung für die Gleichungen der Fluidbewegung bekannt, und folglich gibt es auch keine generelle Lösung für Probleme in turbulenten Strömungen. Stattdessen verlassen sich die Wissenschaftler auf konzeptionelle Modelle und statistische Beschreibungen, um die Essenz des täglichen Wetters zu verstehen und zu verstehen, wie sich dies auf das Klimaverhalten auswirkt.

    
    Dieser Kurs/Seminar konzentriert sich auf Techniken der mathematischen Modellierung, die Wissenschaftler dabei unterstützen, die aufgeführten Themen systematisch zu erforschen.

    Der Kurs umfasst eine Auswahl aus folgenden Themenbereichen

    1. Konservierungsgesetze und geltende Gleichungen,

    2. Numerische Methoden für geophysikalische Strömungssimulationen,

    3. Dynamische Systeme und Bifurkationstheorie,

    4. Datenbasierte Charakterisierung atmosphärischer Strömungen

    Literaturhinweise

    Literaturhinweise werden anfangs des Semesters in Abhängigkeit von der Themenauswahl gegeben. Interessante Startpunkte, die einen ersten Einstieg in obige drei Hauptpunkte erlauben, sind Klein R., Scale-Dependent Asymptotic Models for Atmospheric Flows, Ann. Rev. Fluid Mech., vol. 42, 249-274 (2010) D. Durran, Numerical Methods for Fluid Dynamics with Applications to Geophysics, Springer, Computational Science and Engineering Series, (2010) Metzner Ph., Putzig L., Horenko I., Analysis of persistent nonstationary time series and applications Comm. Appl. Math. & Comput. Sci., vol. 7, 175-229 (2012)

    Tennekes and Lumley, A first course in Turbulence, MIT Press (1974)

     

  • 19216201 Vorlesung
    Markov chains and markov models (Feliks Nüske)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2024)
    Ort: A3/SR 119 (Arnimallee 3-5)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Master students of Mathematics and Physics

    Kommentar

    Markov chains are widely used to model stochastic behaviour across the sciences. In this course, we will focus on their application to model dynamical phenomena in the natural and engineering sciences. In the first half of the course, we will study the stationary and spectral properties of discrete Markov chains and how they can be used to analyse the long-time behaviour of the chain. In the second half, we will learn how to construct continuous Markov chains to sample complex probability distributions, and how to construct suitable discrete models for their approximation.

    Discrete Markov Chains
    - introduction and basic properties
    - stationary vectors and return times
    - spectral decomposition, reversible chains
    - Perron cluster analysis
    - committors and transition path theory

    Modeling with Markov Chains
    - Markov chains on continuous space
    - sampling and Markov chain Monte Carlo
    - Markov state models (MSMs)
    - MSM estimation based on maximum likelihood
    - error analysis

  • 19238501 Vorlesung
    Kernel Methods and Applications (Feliks Nüske)
    Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 18.04.2024)
    Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Zielgruppe: Studierende der Masterprogramme Mathematik, Informatik und Computational Sciences.

    
      

    Kommentar

    Siehe englische Sprachversion

  • 19240701 Vorlesung
    Functional Analysis Applied to Modeling of Molecular Systems (Luigi Delle Site)
    Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
    Ort: keine Angabe
    

    Kommentar

    The course will be in English, and will be self-contained, that is: for mathematicians it is not required previous knowledge of physics and for physicists and chemists is required only a basic knowledge of functional analysis.
    it will be structured as follows:
    The starting point is the mathematical model of electrons and nuclei.
    The first step is the mathematical justification of why ordinary matter of electrons and nuclei can exist at all. This will be shown through the Kato theorem for the lower bound of the Hamiltonian operator (which will be previously defined) and will introduce the concept of "closure" of an operator.
    Next we will discuss the mathematical necessary condition for the ordinary matter to exist in the form a chemist or a physicist would see, that is forming separated structures as we see around.This will be done by proving the theorem of Lieb and Thirring about stability of matter as a function of the number of electrons and nuclei (with its corresponding notions in functional analysis, e.g. Sobolev spaces and Sobolev inequalities).
    The previous theorem sets a necessary condition , however this is not sufficient to prove that ordinary matter can exist in the form we see it around us. Thus the necessary condition of the previous section will be used to show the so called Lieb-Lebowitz theorem of existence of a finite thermodynamic limit, that is an exact description of why ordinary matter can build arbitrarily large systems as observed by chemists and physicists. The central core of this proof is a theorem of topology known as packing theorem for spheres, and concerns how to fully pack space by spheres of different sizes.
    
    
    These first three subjects justify the use of the mathematical model of matter with electron and nuclei, however does not tell us how to solve the operator/Hamiltonian problem in Hilbert space. The problem of an explicit solution for electrons and nuclei in Hilbert space is monumental, however in the spirit of applied functional analysis we will discuss the approach of Density Functional Theory, that is the most successful approach for real calculations.
    We will discuss the Hohenberg-Kohn theorem and the corresponding mathematical generalization of the Levy-Lieb constrained-search formulation and have an overview on how computational chemists have then transformed a complex functional minimization into a relatively simple self-consistent procedure, i.e. the Kohn-Sham method.
    Finally, for the practical section we will have two open problems of current interest in functional analysis for molecular modeling. Working as single or in group, each student will try to contribute with mathematical as well as physical ideas to a possible solution of the open problem and write a brief report about her/his results.
    
    Literature:
    (1) T.Kato, Transactions of the American Mathematical Society Vol. 70, No. 2 (Mar., 1951)
    https://www.jstor.org/stable/1990366?seq=1#metadata_info_tab_contents
    (2) Elliott H. Lieb, Rev. Mod. Phys. 48, 553, Published 1 October 1976 https://journals.aps.org/rmp/abstract/10.1103/RevModPhys.48.553
    (3) Elliott H. Lieb and Joel L. Lebowitz, Advances in Mathematics 9, 316-398 (1972)
    https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0001870872900230
    (4) Parr R. and Yang W. Density Functional Theory of Atoms and Molecules, Oxford Press, 1985
    Interested students should send me a message before starting of the semester:
    Luigi Delle Site

  • 19207102 Übung
    Übung Partielle Differenzialgleichung mit multiplen Skalen: Theorie und Numerik (Juliane Rosemeier)
    Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 24.04.2024)
    Ort: A3/SR 119 (Arnimallee 3-5)
    
  • 19215302 Übung
    Übung zu Mathematische Modellierung in der Klimaforschung (Rupert Klein)
    Zeit: Di 16:00-18:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
    Ort: A3/019 Seminarraum (Arnimallee 3-5)
    
  • 19216202 Übung
    Übung zu Markov chains and markov models (Feliks Nüske)
    Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 17.04.2024)
    Ort: A3/ 024 Seminarraum (Arnimallee 3-5)
    

    Kommentar

    Markov chains are a universal tool to model real-world processes, including financial markets, reaction kinetics and molecular dynamics.
    
    Topics:

    • Introduction to the theory of Markov chains
    • Estimation of Markov chains from data
    • Estimation uncertainty
    • Transition path theory
    • Analysis of Markov chains
    • Spectral analysis
    • Discretization of continuous Markov processes

  • 19238502 Übung
    Übung zu Kernel Methods and Applications (Feliks Nüske)
    Zeit: Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 18.04.2024)
    Ort: 1.4.03 Seminarraum T2 (Arnimallee 14)
    
  • 19240702 Übung
    Übung zu Functional Analysis applied to modeling of molecular systems (Luigi Delle Site)
    Zeit: Mo 12:00-14:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
    Ort: keine Angabe
    

• Dichtefunktionaltheorie

  0496aC1.3
  • 21342a Vorlesung
    Density functional theory (Beata Paulus)
    Zeit: Mi 08:00-10:00 (Erster Termin: 17.04.2024)
    Ort: SR PTC (Raum A.006, EG) (Arnimallee 22)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    In the case you cannot sign in via Campus Management into the course, send an email to b.paulus@fu-berlin.de till 16.04.2024

  • 21342b Übung
    Tutorial Density functional theory (Beata Paulus u. Mitarb.)
    Zeit: Mi 08:00-10:00, Do 16:00-18:00 (Erster Termin: 18.04.2024)
    Ort: PC-Pool Chemie (Raum A.-106, U
    

    Hinweise für Studierende

    Details see 21342a

• Forschungsseminar computational sciences

  0496aC1.6
  • 19226511 Seminar
    Seminar Mehrskalenmethoden in molekularen Simulationen (Luigi Delle Site)
    Zeit: Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 19.04.2024)
    Ort: keine Angabe
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Audience: At least 6th semester with a background in statistical and quantum mechanics, Master students and PhD students (even postdocs) are welcome.

    Kommentar

    Content: The seminar will concern the discussion of state-of-art techniques in molecular simulation which allow for a simulation of several space (especially) and time scale within one computational approach.

    The discussion will concerns both, specific computational coding and conceptual developments.

    Literaturhinweise

    Related Basic Literature:

    (1) M.Praprotnik, L.Delle Site and K.Kremer, Ann.Rev.Phys.Chem.59, 545-571 (2008)

    (2) C.Peter, L.Delle Site and K.Kremer, Soft Matter 4, 859-869 (2008).

    (3) M.Praprotnik and L.Delle Site, in "Biomolecular Simulations: Methods and Protocols" L.Monticelli and E.Salonen Eds. Vol.924, 567-583 (2012) Methods Mol. Biol. Springer-Science

  • 19226611 Seminar
    Seminar Quantum Computational Methods (Luigi Delle Site)
    Zeit: Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 17.04.2024)
    Ort: keine Angabe
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    At least 6th semester with a background in statistical and quantum mechanics, Master students and PhD students (even postdocs) are welcome.

    Kommentar

    The seminar will focus on the literature related to the most popular molecular simulation methods for quantum mechanical systems.
    In particular we will read and discuss the paper at the foundation of Path Integral Molecular Dynamics, Quantum Monte Carlo techniques and Density Functional Theory. A new development became relevant in the last yeras, i.e. quantum calculations on quantum computers, part of the seminar will treat also such novel aspects.
    Moreover the reading and the discussion will be complemented by paper about the latest developments and applications of the methods.

    Literaturhinweise

    Related Basic Literature:
    (1) David M.Ceperley, Reviews of Modern Physics 67 279 (1995)
    (2) Miguel A. Morales, Raymond Clay, Carlo Pierleoni, and David M. Ceperley, Entropy 2014, 16(1), 287-321
    (3) P. Hohenberg and W. Kohn, Phys. Rev. 136 (1964) B864-B871

  • 19227611 Seminar
    Seminar Uncertainty Quantification & Inverse Problems (Claudia Schillings)
    Zeit: Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 19.04.2024)
    Ort: 1.1.26 Seminarraum E1 (Arnimallee 14)
    

    Kommentar

    Das Seminar behandelt fortgeschrittene Themen der Uncertainty Quantification and inversen Problemen.

  • 19235211 Seminar
    Seminar: Data Science for Dynamical Systems (Feliks Nüske)
    Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 18.04.2024)
    Ort: KöLu24-26/SR 006 Neuro/Mathe (Königin-Luise-Str. 24 / 26)
    

    Kommentar

    Siehe englischsprachige Beschreibung

• Markov modeling

  0496aC1.7
  • 19216201 Vorlesung
    Markov chains and markov models (Feliks Nüske)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2024)
    Ort: A3/SR 119 (Arnimallee 3-5)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Master students of Mathematics and Physics

    Kommentar

    Markov chains are widely used to model stochastic behaviour across the sciences. In this course, we will focus on their application to model dynamical phenomena in the natural and engineering sciences. In the first half of the course, we will study the stationary and spectral properties of discrete Markov chains and how they can be used to analyse the long-time behaviour of the chain. In the second half, we will learn how to construct continuous Markov chains to sample complex probability distributions, and how to construct suitable discrete models for their approximation.

    Discrete Markov Chains
    - introduction and basic properties
    - stationary vectors and return times
    - spectral decomposition, reversible chains
    - Perron cluster analysis
    - committors and transition path theory

    Modeling with Markov Chains
    - Markov chains on continuous space
    - sampling and Markov chain Monte Carlo
    - Markov state models (MSMs)
    - MSM estimation based on maximum likelihood
    - error analysis

  • 19216202 Übung
    Übung zu Markov chains and markov models (Feliks Nüske)
    Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 17.04.2024)
    Ort: A3/ 024 Seminarraum (Arnimallee 3-5)
    

    Kommentar

    Markov chains are a universal tool to model real-world processes, including financial markets, reaction kinetics and molecular dynamics.
    
    Topics:

    • Introduction to the theory of Markov chains
    • Estimation of Markov chains from data
    • Estimation uncertainty
    • Transition path theory
    • Analysis of Markov chains
    • Spectral analysis
    • Discretization of continuous Markov processes

• Seismik II

  0496aC2.2
  • 24122301 Vorlesung
    MSc-GP006: V - Seismik II: Theorie seismischer Wellen (Serge Shapiro)
    Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
    Ort: D 144 Seminarraum Geophysik (Malteserstr. 74-100 D)
    

    Kommentar

    Inhalt:
    Der Kurs beginnt mit einer systematischen Erörterung der Wellenausbreitung ausgehend von der Kontinuumsmechanik. Für den Fall homogener isotroper Medien wird die elastodynamische Greensche Funktion vorgestellt. Anschließend wird die Wellenausbreitung in heterogenen und anisotropen Medien in folgender Reihenfolge behandelt: ebene und sphärische Wellen in geschichteten Medien; Born Approximationen, Rytov Approximationen; geometrische Optik; Wellen in Zufallsmedien.

    Literaturhinweise

    Aki and Richards: Quantitative Seismology, 1980
    Sherif and Geldart: Exploration Seismology, 1995

  • 24122302 Übung
    MSc-GP006: Ü - Seismik II: Theorie seismischer Wellen (Serge Shapiro)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2024)
    Ort: D 144 Seminarraum Geophysik (Malteserstr. 74-100 D)
    

    Kommentar

    Die Übungen sollen als praktische Ergänzung zur Vorlesung dienen (s.oben). Neben Programmierungen in Matlab sind auch theoretischeÜbungsaufgaben zum Vorlesungsstoff vorgesehen.

• Theoretische Meteorologie II

  0496aC3.11
  • 24303201 Vorlesung
    V - Theoretische Meteorologie 2 (Cedrick Ansorge)
    Zeit: Mittwoch UND Freitag (Erster Termin: 17.04.2024)
    Ort: 189 Neuer Hörsaal (Carl-Heinr.Becker Weg 6-10)
    

    Kommentar

    - Modulbeauftragter Prof. Dr. Cedrick Ansorge: c.ansorge@fu-berlin.de

    Zugangsvoraussetzungen: keine.

    Qualifikationsziele: Die Studierenden verstehen die komplexen nichtlinearen Skalenwechselwirkungen in der Atmosphäre. Sie sind mit dem Problem der Parametrisierung subskaliger Phänomene am Beispiel der wichtigen Turbulenz- und Reibungsprozesse vertraut und können die Technik der Parametrisierung selbstständig für die Modellierung anwenden.

    Inhalte: Diskussion der nichtgeostrophisch balancierten internen und externen Schwerewellen und ihrer Bedeutung für die Wettervorhersage und Klimadynamik. Ableitung des Spektrums der internen Schwerewellen, Einführung in die Theorie der atmosphärischen Grenzschicht und der Energetik der subsynoptischen turbulenten Prozesse. Diskussion der Mittelbildungsmethoden, der Ähnlichkeitstheorie und des Problems der Parametrisierung, Ableitung des logarithmischen Windprofils und dessen diabatischer Verallgemeinerung in der Prandtl-Schicht, Herleitung der Ekman-Spirale und der reibungsbedingten Sekundärzirkulation.

  • 24303202 Übung
    Ü - Theoretische Meteorologie 2 (Cedrick Ansorge, Sally Issa)
    Zeit: Mo 12:00-14:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
    Ort: 189 Neuer Hörsaal (Carl-Heinr.Becker Weg 6-10)
    

    Kommentar

    - Modulbeauftragter Prof. Dr. Cedrick Ansorge: c.ansorge@fu-berlin.de und Dozentin Dr. Sally Issa: sally.issa@fu-berlin.de

    Zugangsvoraussetzungen: keine.

    Qualifikationsziele: Die Studierenden verstehen die komplexen nichtlinearen Skalenwechselwirkungen in der Atmosphäre. Sie sind mit dem Problem der Parametrisierung subskaliger Phänomene am Beispiel der wichtigen Turbulenz- und Reibungsprozesse vertraut und können die Technik der Parametrisierung selbstständig für die Modellierung anwenden.

    Inhalte: Diskussion der nichtgeostrophisch balancierten internen und externen Schwerewellen und ihrer Bedeutung für die Wettervorhersage und Klimadynamik. Ableitung des Spektrums der internen Schwerewellen, Einführung in die Theorie der atmosphärischen Grenzschicht und der Energetik der subsynoptischen turbulenten Prozesse. Diskussion der Mittelbildungsmethoden, der Ähnlichkeitstheorie und des Problems der Parametrisierung, Ableitung des logarithmischen Windprofils und dessen diabatischer Verallgemeinerung in der Prandtl-Schicht, Herleitung der Ekman-Spirale und der reibungsbedingten Sekundärzirkulation.

• Modelle für Wetter und Umwelt

  0496aC3.6
  • 24303301 Vorlesung
    V - Modelle für Wetter und Umwelt (Stephan Pfahl, Tim Butler, Martijn Schaap)
    Zeit: Mi 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 17.04.2024)
    Ort: 189 Neuer Hörsaal (Carl-Heinr.Becker Weg 6-10)
    

    Kommentar

    - Modulbeauftragter Prof. Dr. Stephan Pfahl: stephan.pfahl@met.fu-berlin.de

    Zugangsvoraussetzungen: keine.

    Qualifikationsziele: Die Studierenden verfügen über einen Einblick in den Aufbau und die Konzeption von numerischen Modellen sowie deren Anwendung. Sie sind mit der Funktionsweise, der skalenabhängigen Parametrisierungen subskaliger Prozesse und der Diskretisierung von Modellen vertraut. Die Studierenden kennen die Einsatzmöglichkeiten und Grenzen der in der Praxis eingesetzten numerischen Modelle.

    Inhalte: Numerische Modelle der Wettervorhersage, regionale und lokale Modelle für die Beurteilung der meteorologischen und luftchemischen Umwelt, z. B. Ozon und Feinstaub, regionale Klimasimulation, nichthydrostatische Modelle: Modellaufbau, Parametrisierungen auf verschiedenen Skalen, Datenassimilation, Ensemble-Vorhersagen.

  • 24303302 Übung
    Ü - Modelle für Wetter und Umwelt (Ingo Kirchner)
    Zeit: Mo 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
    Ort: 059 PC-Pool 1 (Carl-Heinr.Becker Weg 6-10)
    

    Kommentar

    - Modulbeauftragter Prof. Dr. Stephan Pfahl: stephan.pfahl@met.fu-berlin.de, Dozierender Dr. Ingo Kirchner: ingo.kirchner@fu-berlin.de.

    Qualifikationsziele: Die Studierenden verfügen über einen Einblick in den Aufbau und die Konzeption von numerischen Modellen sowie deren Anwendung. Sie sind mit der Funktionsweise, der skalenabhängigen Parametrisierungen subskaliger Prozesse und der Diskretisierung von Modellen vertraut. Die Studierenden kennen die Einsatzmöglichkeiten und Grenzen der in der Praxis eingesetzten numerischen Modelle.

    Inhalte: Numerische Modelle der Wettervorhersage, regionale und lokale Modelle für die Beurteilung der meteorologischen und luftchemischen Umwelt, z. B. Ozon und Feinstaub, regionale Klimasimulation, nichthydrostatische Modelle: Modellaufbau, Parametrisierungen auf verschiedenen Skalen, Datenassimilation, Ensemble-Vorhersagen.

  • 24303311 Seminar
    S - Modelle für Wetter und Umwelt (Stephan Pfahl)
    Zeit: Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 17.04.2024)
    Ort: 189 Neuer Hörsaal (Carl-Heinr.Becker Weg 6-10)
    

    Kommentar

    - Modulbeauftragter Prof. Dr. Stephan Pfahl: stephan.pfahl@met.fu-berlin.de

    Qualifikationsziele: Die Studierenden verfügen über einen Einblick in den Aufbau und die Konzeption von numerischen Modellen sowie deren Anwendung. Sie sind mit der Funktionsweise, der skalenabhängigen Parametrisierungen subskaliger Prozesse und der Diskretisierung von Modellen vertraut. Die Studierenden kennen die Einsatzmöglichkeiten und Grenzen der in der Praxis eingesetzten numerischen Modelle.

    Inhalte: Numerische Modelle der Wettervorhersage, regionale und lokale Modelle für die Beurteilung der meteorologischen und luftchemischen Umwelt, z. B. Ozon und Feinstaub, regionale Klimasimulation, nichthydrostatische Modelle: Modellaufbau, Parametrisierungen auf verschiedenen Skalen, Datenassimilation, Ensemble-Vorhersagen.

• Module ohne Lehrangebot in diesem Semester

  29 Module
  • Einführung in die Molekülspektroskopie 0496aA2.1
  • Einführung in die Theoretische Chemie 0496aA2.2
  • Grundlagen der Fernerkundung und digitalen Bildverarbeitung 0496aA3.1
  • Grundlagen der Hydro- und Klimageographie 0496aA3.2
  • Grundlagen von geographischen Informationssystemen 0496aA3.3
  • Synchronisierung Erde 0496aA4.1
  • Computer Science and Functional Programming A 0496aA5.3
  • Dynamik der Atmosphäre 0496aA7.1
  • Einführung in die Quantenmechanik 0496aA8.3
  • Computer Science and Functional Programming B 0496aB1.6
  • Molecular simulation I 0496aC1.1
  • Quantenreaktionsdynamik 0496aC1.10
  • Selected topics in applied computational sciences 0496aC1.12
  • Quantenchemie 0496aC1.2
  • Forschungsprojekt A 0496aC1.4
  • Forschungsprojekt E 0496aC1.5
  • Molecular simulation II 0496aC1.8
  • Quantenchemische Korrelationsmethoden 0496aC1.9
  • Physik der Erde I 0496aC2.1
  • Thermodynamik und Kinetik von geologischen Prozessen 0496aC2.10
  • Dynamik der Erde 0496aC2.3
  • Forschungsprojekt C 0496aC2.5
  • Physik der Erde II 0496aC2.7
  • Wetter- und Klimadiagnose 0496aC3.1
  • Theoretische Meteorologie I 0496aC3.10
  • Forschungsprojekt B 0496aC3.2
  • Forschungsprojekt D 0496aC3.3
  • Klimavariabilität und -modelle 0496aC3.5
  • Satellitenmeteorologie 0496aC3.7