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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science Physik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science Physik

Prof. Dr.

2024

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Datenverarbeitung in der Physik - Cheatsheet
Datenverarbeitung in der Physik - Cheatsheet Methoden der numerischen Integration Definition: Methoden zur approximativen Lösung von Integralen, bei denen analytische Lösungen schwer oder unmöglich sind. Details: Trapezregel: Approximiert das Integral durch Summation von Trapezen. Simpsonregel: Nähert das Integral durch parabolische Segmente. Romberg-Integration: Kombination aus Extrapolationstech...

Datenverarbeitung in der Physik - Cheatsheet

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Datenverarbeitung in der Physik - Exam
Datenverarbeitung in der Physik - Exam Aufgabe 1) Du hast die Aufgabe, eine numerische Integration für die Funktion \( f(x) = e^{-x^2} \) im Intervall \( [0, 1] \) durchzuführen. Benutze unterschiedliche Methoden der numerischen Integration, um das Integral \( \int_{0}^{1} e^{-x^2} dx \) zu approximieren. a) Berechne das Integral \( \int_{0}^{1} e^{-x^2} dx \) mittels der Trapezregel. Teile das In...

Datenverarbeitung in der Physik - Exam

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Was ist die Trapezregel in der numerischen Integration?

Welche Methode der numerischen Integration kombiniert Extrapolationstechniken mit der Trapezregel?

Wie funktioniert die Monte-Carlo-Integration?

Was ist das Eulersche Verfahren in der Datenverarbeitung der Physik?

Welches Verfahren bietet eine höhere Genauigkeit als das Eulersche Verfahren?

Welche Methode wird oft zur Lösung partieller Differentialgleichungen verwendet?

Was ist eine mögliche Methode zur Parameterschätzung?

Welche Wahrscheinlichkeitsverteilung zählt zu den grundlegenden Tools der Datenanalyse?

Quelle Art von Fehler wird nicht systematisch verursacht?

Was ist eine Monte-Carlo-Simulation?

Welche Hauptprinzipien verwenden Monte-Carlo-Simulationen?

Welche wichtige Formel wird zur Integration in Monte-Carlo-Simulationen verwendet?

Was bedeutet 'Anpassung von Modellen an experimentelle Daten'?

Welche Methode wird typischerweise verwendet, um die Abweichung zwischen Modell und Daten zu minimieren?

Welche Gütemaße werden zur Bewertung der Anpassung von Modellen verwendet?

Welche Bibliothek wird für numerische Berechnungen verwendet?

Wie installiert man Python und Entwicklungsumgebungen?

Was ist der Zweck der Bibliothek Matplotlib?

Was beschreibt der absolute Fehler?

Wie wird der relative Fehler berechnet?

Was bedeutet Standardabweichung in der Fehleranalyse?

Was beschreibt die Fourier-Transformation (FT)?

Was ist eine schnelle Fourier-Transformation (FFT)?

Welches Ziel hat die Spektralanalyse?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Datenverarbeitung in der Physik an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

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Numerische Methoden

Die Vorlesung deckt verschiedene numerische Methoden ab, die in der Physik angewendet werden, um komplexe Probleme zu lösen.

  • Methoden der numerischen Integration
  • Lösungsverfahren für Differentialgleichungen
  • Interpolation und Extrapolation
  • Error Analysis und Fehlerabschätzung
  • Numerische Algorithmen zur Matrixberechnung
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Datenanalyse

Datenanalyse ist ein zentraler Bestandteil des Kurses und behandelt Techniken zur Auswertung und Interpretation physikalischer Daten.

  • Statistische Methoden zur Datenanalyse
  • Anpassung von Modellen an experimentelle Daten
  • Fehler- und Unsicherheitsanalyse
  • Anwendung von Fourier- und Spektralanalyse
  • Einsatz von Software-Tools zur Datenanalyse
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Simulationen

Simulationstechniken werden zur Modellentwicklung und zur Vorhersage physikalischer Phänomene unter verschiedenen Bedingungen genutzt.

  • Monte-Carlo-Simulationen
  • Molekulardynamik-Simulationen
  • Finite-Elemente-Methoden
  • Mehrskalenmodellierung
  • Verwendung von Simulationssoftware
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Programmiersprachen

Im Kurs lernst Du die Anwendung von Programmiersprachen, die in der Physik zur Datenverarbeitung und Simulation eingesetzt werden.

  • Einführung in Python
  • Grundlagen von C++
  • Erstellung von Skripten zur Datenanalyse
  • Entwicklung von Simulationsprogrammen
  • Optimierung von Code zur Laufzeitverbesserung
Karteikarten generieren
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Praktische Übungen

Neben den theoretischen Vorlesungen umfasst der Kurs praktische Übungen, in denen Du das Gelernte an realen Beispielen anwenden kannst.

  • Regelmäßige Hausaufgaben zur Festigung des Wissens
  • Projektarbeit zur Anwendung der Datenverarbeitungstechniken
  • Wöchentliche Übungseinheiten mit Betreuung
  • Interaktive Gruppenarbeit zur Problemlösung
  • Abschließende Klausur zur Wissensüberprüfung
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Datenverarbeitung in der Physik an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung mit Übung 'Datenverarbeitung in der Physik' an der Universität Erlangen-Nürnberg bietet Dir eine umfassende Einführung in die Anwendung von Datenverarbeitungstechniken in der Physik. In diesem Kurs wirst Du sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Fertigkeiten erlernen, die zur Analyse und Verarbeitung von physikalischen Daten notwendig sind. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf numerischen Methoden und der Verwendung von Programmiersprachen wie Python und C++ für Simulationen und Datenanalysen.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Das Modul umfasst theoretische Vorlesungen sowie praktische Übungen zur Anwendung von Datenverarbeitungstechniken in der Physik.

Studienleistungen: Die Studienleistungen beinhalten regelmäßige Hausaufgaben, ein Projekt und eine abschließende Klausur.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird im Wintersemester angeboten, während die Übungsgruppen wöchentlich stattfinden.

Curriculum-Highlights: numerische Methoden, Datenanalyse, Simulationen, Programmiersprachen wie Python und C++.

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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