Monte-Carlo-Methoden
Monte Carlo Methods

Modul PH2222

Diese Modulbeschreibung enthält neben den eigentlichen Beschreibungen der Inhalte, Lernergebnisse, Lehr- und Lernmethoden und Prüfungsformen auch Verweise auf die aktuellen Lehrveranstaltungen und Termine für die Modulprüfung in den jeweiligen Abschnitten.

Basisdaten

PH2222 ist ein Semestermodul in Englisch auf Master-Niveau das im Sommersemester angeboten wird.

Das Modul ist Bestandteil der folgenden Kataloge in den Studienangeboten der Physik.

  • Allgemeiner Spezialfachkatalog Physik
  • Spezifischer Spezialfachkatalog Kern-, Teilchen- und Astrophysik

Soweit nicht beim Export in einen fachfremden Studiengang ein anderer studentischer Arbeitsaufwand ("Workload") festgelegt wurde, ist der Umfang der folgenden Tabelle zu entnehmen.

GesamtaufwandPräsenzveranstaltungenUmfang (ECTS)
150 h 75 h 5 CP

Inhaltlich verantwortlich für das Modul PH2222 ist Allen C. Caldwell.

Inhalte, Lernergebnisse und Voraussetzungen

Inhalt

- introduction to random number generation - transforming among different probability densities - accept/reject methods - Monte Carlo integration: sample-mean, importance sampling - Random walks - Monte Carlo optimization: stochastic exploration, simulated annealing, ... - Markov Chain Monte Carlo methods - Other techniques - Applications: simulating physical systems, statistical analysis

Lernergebnisse

You wll learn many different techniques for generating (pseudo) random numbers according to arbitrary probability distributions, as well as numerical techniques for implementing them.  This course will also familiarize you with advanced techniques for solving high-dimensional integrals, performing optimization and regression tasks and for simulating physical situations.

Voraussetzungen

You need to have access to a computer, and need some familiarity with programming.  You will be expected to write your own programs, produce numerical results and produce graphical output.  A basic knowledge of undergraduate mathematics is expected.

Lehrveranstaltungen, Lern- und Lehrmethoden und Literaturhinweise

Lehrveranstaltungen und Termine

ArtSWSTitelDozent(en)Termine
VU 4 Monte Carlo Methods Caldwell, A.
Mitwirkende: Schulz, O.
Montag, 16:00–18:00
sowie Termine in Gruppen

Lern- und Lehrmethoden

The material will be introduced in lectures, and the students will then have exercises that they will need to solve by programming algorithms on their computers.  50% of the course grade will come from carrying out calculational tasks on the computer, and 50% from an exam on the final day of lecture that will cover the conceptual aspects.

Medienformen

You will need access to a computer.

Literatur

A good reference for this course is 'Monte Carlo Statistical Methods', second edition, Christian Robert and George Casella

Modulprüfung

Beschreibung der Prüfungs- und Studienleistungen

Das Erreichen der Lernergebnisse wird durch Programmierprojekte im Rahmen der Übungen sowie eine schriftliche Prüfung mit 60 Minuten Dauer durch Verständnisfragen und Beispielaufgaben bewertet. Die Modulnote setzt sich zusammen aus
- 50% Lösungen der Programmierprojekte
- 50% schriftliche Prüfung.

Wiederholbarkeit

Eine Wiederholungsmöglichkeit wird am Semesterende angeboten.

Kondensierte Materie

Wenn Atome sich zusammen tun, wird es interessant: Grundlagenforschung an Festkörperelementen, Nanostrukturen und neuen Materialien mit überraschenden Eigenschaften treffen auf innovative Anwendungen.

Kern-, Teilchen-, Astrophysik

Ziel der Forschung ist das Verständnis unserer Welt auf subatomarem Niveau, von den Atomkernen im Zentrum der Atome bis hin zu den elementarsten Bausteinen unserer Welt.

Biophysik

Biologische Systeme, vom Protein bis hin zu lebenden Zellen und deren Verbänden, gehorchen physikalischen Prinzipien. Unser Forschungsbereich Biophysik ist deutschlandweit einer der größten Zusammenschlüsse in diesem Bereich.