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- Lehrende: Yurii Genenko
- Lehrende: Robert Stark
Kursbereich: FB11 Material- und Geowissenschaften
Semester: WiSe 2022/23
Jupyterhub API Server: https://tu-jupyter-t.ca.hrz.tu-darmstadt.de
Moodle TU Darmstadt
Suchergebnisse: 20
Lehrinhalte
This course is an introduction to the quantum mechanics of functional materials. We will cover fundamental concepts such as phonons, crystal electrons and other quasi particles which are used to model functional properties of materials such as metals, semi-conductors, magnets, superconductors etc. A profound knowledge of these concepts is essential to pass most compulsory modules of our master's programme.
The lecture starts with the very basics such as atomic orbitals, the periodic table and crystal lattices in the first two weeks to get everybody on board. Then we will move on the the quantum mechanical description of lattice vibration, the quantum mechanics of electrons in metals, semiconductors and other quantum related phenomena.
A word of caution: To our experience, the difficulty to understand quantum mechanics and to apply it to solid state phenomena is often underestimated. If you are not yet fluent with Hamilton operators, second quantization or other qm concepts you will need your time to digest the topic. We thus strongly recommend that you attend the lecture, tutorials and excercises in person.
[b]Content[/b]
• Properties of crystalline solids: orientation dependence, lattice and reciprocal lattice, semiconductors, metals and isolators.
• Lattice dynamics: lattice with monatomic and diatomic basis, dispersion relation, Brillouin zones, acoustic and optical modes, phonons, density of states, specific heat, thermal transport, thermal expansion.
• Metals: electronic structure, band model, free electron gas, density of states, Fermi-Dirac statistics, Bloch functions
• Electronic transport: Drude model, Drude-Sommerfeld model, thermal properties of the electron gas.
• Semiconductors: synthesis (examples), doping, electronic transport, effective mass, chemical potential, optical properties, density of states, diodes.
• Solid state ionics: ionic and mixed transport.
• Dielectric properties: polarisation and polarizability, electronic and ionic polarization, optical properties, electro-elastic properties
• Magnetism: para, dia- and ferromagnetism, magnetism of solids.
Literatur
Online @ ULB:
[list]
[*]Hofmann, Philip; Solid state physics : an Introduction
[*]John J. Quinn, Kyung-Soo Yi Solid State Physics : Principles and Modern Applications
[*]Harald Ibach, Hans LüthSolid-State, Physics : An Introduction to Principles of Materials Science
[/list]
The books of C. Kittel und Ashcroft/Mermin are available in print.
At https://libretexts.org you find a collection of open textbooks. Hava a look at the chemistry section.
Voraussetzungen
The module exam is an individual obligation (admission letter) or requires individual permission by the examination board.
The module exam is an individual obligation (admission letter). If it is not an obligation an individual permission by the examination board is needed to participate in the exam.
Offizielle Kursbeschreibung
[b]Learning Outcomes[/b]
On successful completion of the module, students are able to:
[list=1]
[*]describe crystals as the combination of a lattice with a pattern and can explain interference phenomena using the concept of the reciprocal lattice;
[*]explain diffraction of electromagnetic waves, electron waves or collective excitations in a lattice;
[*]critically discuss electrical and thermal transport properties based on crystal structure, phononic and/or electronic structure;
[*]explain fundamental material properties in appropriate pictures of quasi-particles and collective excitations based on a quantum mechanical approach;
[*]explain ionic transport in solid;
[*]explain the interaction of electromagnetic fields and waves with materials;
[/list]
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- Lehrende: Franziska Scheibel
- Lehrende: Robert Stark
Kursbereich: FB11 Material- und Geowissenschaften
Semester: WiSe 2024/25
Jupyterhub API Server: https://tu-jupyter-t.ca.hrz.tu-darmstadt.de
Content
This course is an introduction to the quantum mechanics of solid state physics. We will cover fundamental concepts such as phonons, crystal electrons and other quasi particles which are used to model functional properties of materials such as metals, semi-conductors, magnets, superconductors etc. A profound knowledge of these concepts is essential to pass most compulsury modules of our master's programme.
The lecture starts with the basics such as the PSE and lattices in the first two weeks. Then we will move on the the quantum mechanical description of lattice vibration, the quantum mechanics of electrons in metals, semiconductors and other quantum related phenomena.
A word of caution: To our experience, the difficulty to understand quantum mechanics and to apply it to solid state phenomena is often underestimated. If you are not yet fluent with Hamilton operators, second quantization or other concepts you will need your time to digest the topic. We thus strongly recommend that you attend the lecture, tutorials and excercises.
- Lehrende: Yurii Genenko
- Lehrende: Franziska Scheibel
- Lehrende: Robert Stark
Kursbereich: FB11 Material- und Geowissenschaften
Semester: WiSe 2023/24
Jupyterhub API Server: https://tu-jupyter-t.ca.hrz.tu-darmstadt.de
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- Lehrende: Yurii Genenko
- Lehrende: Robert Stark
Kursbereich: FB11 Material- und Geowissenschaften
Semester: WiSe 2021/22
Jupyterhub API Server: https://tu-jupyter-t.ca.hrz.tu-darmstadt.de
Lehrinhalte
Density functional theory (DFT) is one of the most frequently used computational tools for studying and predicting the properties of isolated molecules, bulk solids, and material interfaces, including surfaces.
In this lecture the basic theoretical underpinnings and concepts underlying DFT calculations are introduced.
Practical applications of DFT, focusing on plane-wave DFT, are discussed and hands-on training is provided
using the open-source code ABINIT.
The course is well-suited for students of materials science, physics and chemistry who want to use DFT in their work, but who do not require extensive knowledge of theory and mathematical details.
Literatur
[b][/b][list][*]D. Sholl, J. A. Steckel, "Density Functional Theory: A Practical Introduction", Wiley 2009[*]http://www.abinit.org
[/list]
Voraussetzungen
Background in materials science, physics or chemistry on the bachelor.
Erwartete Teilnehmerzahl
10
Offizielle Kursbeschreibung
Density functional theory (DFT) is one of the most frequently used
computational tools for studying and predicting the properties of
isolated molecules, bulk solids, and material interfaces, including
surfaces.
In this lecture the basic theoretical underpinnings and concepts underlying DFT calculations are introduced.
Practical applications of DFT, focusing on plane-wave DFT, are discussed and hands-on training is provided
using the open-source code ABINIT.
The
course is well-suited for students of materials science, physics and
chemistry who want to use DFT in their work, but who do not require
extensive knowledge of theory and mathematical details.
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Density functional theory (DFT) is one of the most frequently used computational tools for studying and predicting the properties of isolated molecules, bulk solids, and material interfaces, including surfaces.
In this lecture the basic theoretical underpinnings and concepts underlying DFT calculations are introduced.
Practical applications of DFT, focusing on plane-wave DFT, are discussed and hands-on training is provided
using the open-source code ABINIT.
The course is well-suited for students of materials science, physics and chemistry who want to use DFT in their work, but who do not require extensive knowledge of theory and mathematical details.
Literatur
[b][/b][list][*]D. Sholl, J. A. Steckel, "Density Functional Theory: A Practical Introduction", Wiley 2009[*]http://www.abinit.org
[/list]
Voraussetzungen
Background in materials science, physics or chemistry on the bachelor.
Erwartete Teilnehmerzahl
10
Offizielle Kursbeschreibung
Density functional theory (DFT) is one of the most frequently used
computational tools for studying and predicting the properties of
isolated molecules, bulk solids, and material interfaces, including
surfaces.
In this lecture the basic theoretical underpinnings and concepts underlying DFT calculations are introduced.
Practical applications of DFT, focusing on plane-wave DFT, are discussed and hands-on training is provided
using the open-source code ABINIT.
The
course is well-suited for students of materials science, physics and
chemistry who want to use DFT in their work, but who do not require
extensive knowledge of theory and mathematical details.
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- Lehrende: Karsten Albe
- Lehrende: Jochen Rohrer
Kursbereich: FB11 Material- und Geowissenschaften
Semester: SoSe 2022
Jupyterhub API Server: https://tu-jupyter-t.ca.hrz.tu-darmstadt.de
Lehrinhalte
Density functional theory (DFT) is one of the most frequently used computational tools for studying and predicting the properties of isolated molecules, bulk solids, and material interfaces, including surfaces.
In this lecture the basic theoretical underpinnings and concepts underlying DFT calculations are introduced.
Practical applications of DFT, focusing on plane-wave DFT, are discussed and hands-on training is provided
using the open-source code ABINIT.
The course is well-suited for students of materials science, physics and chemistry who want to use DFT in their work, but who do not require extensive knowledge of theory and mathematical details.
Literatur
[b][/b][list][*]D. Sholl, J. A. Steckel, "Density Functional Theory: A Practical Introduction", Wiley 2009[*]http://www.abinit.org
[/list]
Voraussetzungen
Background in materials science, physics or chemistry on the bachelor.
Erwartete Teilnehmerzahl
10
Offizielle Kursbeschreibung
Density functional theory (DFT) is one of the most frequently used
computational tools for studying and predicting the properties of
isolated molecules, bulk solids, and material interfaces, including
surfaces.
In this lecture the basic theoretical underpinnings and concepts underlying DFT calculations are introduced.
Practical applications of DFT, focusing on plane-wave DFT, are discussed and hands-on training is provided
using the open-source code ABINIT.
The
course is well-suited for students of materials science, physics and
chemistry who want to use DFT in their work, but who do not require
extensive knowledge of theory and mathematical details.
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Density functional theory (DFT) is one of the most frequently used computational tools for studying and predicting the properties of isolated molecules, bulk solids, and material interfaces, including surfaces.
In this lecture the basic theoretical underpinnings and concepts underlying DFT calculations are introduced.
Practical applications of DFT, focusing on plane-wave DFT, are discussed and hands-on training is provided
using the open-source code ABINIT.
The course is well-suited for students of materials science, physics and chemistry who want to use DFT in their work, but who do not require extensive knowledge of theory and mathematical details.
Literatur
[b][/b][list][*]D. Sholl, J. A. Steckel, "Density Functional Theory: A Practical Introduction", Wiley 2009[*]http://www.abinit.org
[/list]
Voraussetzungen
Background in materials science, physics or chemistry on the bachelor.
Erwartete Teilnehmerzahl
10
Offizielle Kursbeschreibung
Density functional theory (DFT) is one of the most frequently used
computational tools for studying and predicting the properties of
isolated molecules, bulk solids, and material interfaces, including
surfaces.
In this lecture the basic theoretical underpinnings and concepts underlying DFT calculations are introduced.
Practical applications of DFT, focusing on plane-wave DFT, are discussed and hands-on training is provided
using the open-source code ABINIT.
The
course is well-suited for students of materials science, physics and
chemistry who want to use DFT in their work, but who do not require
extensive knowledge of theory and mathematical details.
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- Lehrende: Karsten Albe
- Lehrende: Delwin Perera
- Lehrende: Jochen Rohrer
Kursbereich: FB11 Material- und Geowissenschaften
Semester: SoSe 2024
Jupyterhub API Server: https://tu-jupyter-t.ca.hrz.tu-darmstadt.de
Lehrinhalte
Density functional theory (DFT) is one of the most frequently used computational tools for studying and predicting the properties of isolated molecules, bulk solids, and material interfaces, including surfaces.
In this lecture the basic theoretical underpinnings and concepts underlying DFT calculations are introduced.
Practical applications of DFT, focusing on plane-wave DFT, are discussed and hands-on training is provided
using the open-source code ABINIT.
The course is well-suited for students of materials science, physics and chemistry who want to use DFT in their work, but who do not require extensive knowledge of theory and mathematical details.
Literatur
[b][/b][list][*]D. Sholl, J. A. Steckel, "Density Functional Theory: A Practical Introduction", Wiley 2009[*]http://www.abinit.org
[/list]
Voraussetzungen
Background in materials science, physics or chemistry on the bachelor.
Erwartete Teilnehmerzahl
10
Offizielle Kursbeschreibung
Density functional theory (DFT) is one of the most frequently used
computational tools for studying and predicting the properties of
isolated molecules, bulk solids, and material interfaces, including
surfaces.
In this lecture the basic theoretical underpinnings and concepts underlying DFT calculations are introduced.
Practical applications of DFT, focusing on plane-wave DFT, are discussed and hands-on training is provided
using the open-source code ABINIT.
The
course is well-suited for students of materials science, physics and
chemistry who want to use DFT in their work, but who do not require
extensive knowledge of theory and mathematical details.
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Density functional theory (DFT) is one of the most frequently used computational tools for studying and predicting the properties of isolated molecules, bulk solids, and material interfaces, including surfaces.
In this lecture the basic theoretical underpinnings and concepts underlying DFT calculations are introduced.
Practical applications of DFT, focusing on plane-wave DFT, are discussed and hands-on training is provided
using the open-source code ABINIT.
The course is well-suited for students of materials science, physics and chemistry who want to use DFT in their work, but who do not require extensive knowledge of theory and mathematical details.
Literatur
[b][/b][list][*]D. Sholl, J. A. Steckel, "Density Functional Theory: A Practical Introduction", Wiley 2009[*]http://www.abinit.org
[/list]
Voraussetzungen
Background in materials science, physics or chemistry on the bachelor.
Erwartete Teilnehmerzahl
10
Offizielle Kursbeschreibung
Density functional theory (DFT) is one of the most frequently used
computational tools for studying and predicting the properties of
isolated molecules, bulk solids, and material interfaces, including
surfaces.
In this lecture the basic theoretical underpinnings and concepts underlying DFT calculations are introduced.
Practical applications of DFT, focusing on plane-wave DFT, are discussed and hands-on training is provided
using the open-source code ABINIT.
The
course is well-suited for students of materials science, physics and
chemistry who want to use DFT in their work, but who do not require
extensive knowledge of theory and mathematical details.
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- Lehrende: Karsten Albe
- Lehrende: Jochen Rohrer
Kursbereich: FB11 Material- und Geowissenschaften
Semester: SoSe 2023
Jupyterhub API Server: https://tu-jupyter-t.ca.hrz.tu-darmstadt.de
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Density functional theory (DFT) is one of the most frequently used computational tools for studying and predicting the properties of isolated molecules, bulk solids, and material interfaces, including surfaces.
In this lecture the basic theoretical underpinnings and concepts underlying DFT calculations are introduced.
Practical applications of DFT, focusing on plane-wave DFT, are discussed and hands-on training is provided
using the open-source code GPAW.
The course is well-suited for students of materials science, physics and chemistry who want to use DFT in their work, but who do not require extensive knowledge of theory and mathematical details.
Literatur
[b][/b][list][*]D. Sholl, J. A. Steckel, "Density Functional Theory: A Practical Introduction", Wiley 2009[*]http://www.abinit.org
[/list]
Voraussetzungen
Background in materials science, physics or chemistry on the bachelor.
Erwartete Teilnehmerzahl
10
Offizielle Kursbeschreibung
Density functional theory (DFT) is one of the most frequently used
computational tools for studying and predicting the properties of
isolated molecules, bulk solids, and material interfaces, including
surfaces.
In this lecture the basic theoretical underpinnings and concepts underlying DFT calculations are introduced.
Practical applications of DFT, focusing on plane-wave DFT, are discussed and hands-on training is provided
using the open-source code GPAW.
The
course is well-suited for students of materials science, physics and
chemistry who want to use DFT in their work, but who do not require
extensive knowledge of theory and mathematical details.
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- Lehrende: Karsten Albe
- Lehrende: Delwin Perera
- Lehrende: Jochen Rohrer
Kursbereich: FB11 Material- und Geowissenschaften
Semester: SoSe 2025
Jupyterhub API Server: https://tu-jupyter-t.ca.hrz.tu-darmstadt.de
https://wiki.fysik.dtu.dk/gpaw/
[/list]
Voraussetzungen
- Background in materials science, physics or chemistry on the Bachelor level.
- Basic quantum mechanics
- Programming skills (in particular in python) are helpful but are NOT required; acquiring relevant skills will, however, be the goal of the first the exercises
10
Offizielle Kursbeschreibung
Density functional theory (DFT) is the most frequently used computational electronic-structure method for studying and predicting properties of isolated molecules, bulk solids and interfaces, including surfaces. From being used by only a few specialists, DFT hast become a standard tool in Materials Science that can (in principle) be used by any educated researcher, and is now even transitioning from academia into industry.
This course aims at equipping students from Materials Science, Physics and Chemistry with
-
basic concepts of DFT (Hohennberg-Kohn theorems, Thomas-Fermi-Dirac vs. Kohn-Sham theory, exchange and correlation),
-
most relevant numerical aspects (planewave, LCAO and finite-difference methods),
-
practical experience in applying DFT to selected problems (elastic properties, phonons and thermodynamics, diffusion and catalysis, electronic structure)
The course is divided into two parts. In the first part, the focus is on concepts and numerical aspects. These concepts and numerical aspects will be introduced in a set of 7 regular lectures and reinforced by students implementing (parts of) their own DFT code (using python, under guidance, no need to worry) in dedicated exercise sessions. In the second part, hands-on tutorials will introduce the students to the state-of-the-art DFT package GPAW (https://wiki.fysik.dtu.dk/gpaw/) and how to use it for solving practical problems. Further training will be obtained in guided exercise sessions.
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- Lehrende: Karsten Albe
- Lehrende: Ali Muhammad Malik
- Lehrende: Jochen Rohrer
Kursbereich: FB11 Material- und Geowissenschaften
Semester: SoSe 2021
Jupyterhub API Server: https://tu-jupyter-t.ca.hrz.tu-darmstadt.de
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- Lehrende: Yurii Genenko
- Lehrende: Robert Stark
Kursbereich: FB11 Material- und Geowissenschaften
Semester: WiSe 2023/24
Jupyterhub API Server: https://tu-jupyter-t.ca.hrz.tu-darmstadt.de
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- Lehrende: Yurii Genenko
- Lehrende: Robert Stark
Kursbereich: FB11 Material- und Geowissenschaften
Semester: WiSe 2022/23
Jupyterhub API Server: https://tu-jupyter-t.ca.hrz.tu-darmstadt.de
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- Lehrende: Yurii Genenko
- Lehrende: Franziska Scheibel
- Lehrende: Robert Stark
Kursbereich: FB11 Material- und Geowissenschaften
Semester: WiSe 2024/25
Jupyterhub API Server: https://tu-jupyter-t.ca.hrz.tu-darmstadt.de
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- Lehrende: Yurii Genenko
- Lehrende: Ali Muhammad Malik
- Lehrende: Robert Stark
- Lehrende: Lorenzo Villa
Kursbereich: FB11 Material- und Geowissenschaften
Semester: WiSe 2021/22
Jupyterhub API Server: https://tu-jupyter-t.ca.hrz.tu-darmstadt.de
Digitale Lehre
Bitte beachten Sie, dass die Veranstaltung im Sommersemester 2021 weitestgehend über Moodle abgewickelt wird. Über Ihre Tucan-Anmeldung zum Modul sind Sie automatisch mit Moodle verbunden. Die Freischaltung des Moodle-Kurses für Studierende geschieht ausreichend vor der ersten Vorlesung.
Lehrinhalte
In dieser Veranstaltung wird die Bemessung und Konstruktion von Mauerwerk
gelehrt. Dabei werden sowohl spezielle Bemessungsansätze als auch konstruktive
Details des Mauerwerkbaus entsprechend den derzeit gültigen Normen behandelt.
Zusätzlich dazu erfolgt eine kurze Darstellung der für den Mauerwerksbau
relevanten bauphysikalischen Grundlagen. Ergänzend zu der Vorlesung wird
der praktische Umgang mit Mauerwerk in Form von Übungen vertieft.
Die Inhalte der Vorlesungen im Einzelnen:
- Grundlagen zum Werkstoffverhalten des Mauerwerks
- Bemessung bewehrten und unbewehrten Mauerwerks nach EC 6
- Sonderbauteile und Konstruktionsdetails
- Mauerwerksfertigteile
- Außen- und Innenputze auf Mauerwerk
- Bauphysikalische Grundlagen
Literatur
Vorlesungs- und Übungsskript, TU Darmstadt, Institut für Massivbau
Mauerwerk-Kalender (jährliche Erscheinung) Ernst & Sohn Verlag, Berlin
Eurocode 6 - Kommentierte Fassung, Beuth, Berlin
Fachbuch für Architekten, Bauingenieure und Studierende, Kalksandstein
Informations GmbH Co. KG Hannover
Verschiedene Informationsbroschüren der Mauersteinindustrie zur Bemessung
und baulichen Durchbildung
Online-Angebote
Moodle
Bitte beachten Sie, dass die Veranstaltung im Sommersemester 2021 weitestgehend über Moodle abgewickelt wird. Über Ihre Tucan-Anmeldung zum Modul sind Sie automatisch mit Moodle verbunden. Die Freischaltung des Moodle-Kurses für Studierende geschieht ausreichend vor der ersten Vorlesung.
Lehrinhalte
In dieser Veranstaltung wird die Bemessung und Konstruktion von Mauerwerk
gelehrt. Dabei werden sowohl spezielle Bemessungsansätze als auch konstruktive
Details des Mauerwerkbaus entsprechend den derzeit gültigen Normen behandelt.
Zusätzlich dazu erfolgt eine kurze Darstellung der für den Mauerwerksbau
relevanten bauphysikalischen Grundlagen. Ergänzend zu der Vorlesung wird
der praktische Umgang mit Mauerwerk in Form von Übungen vertieft.
Die Inhalte der Vorlesungen im Einzelnen:
- Grundlagen zum Werkstoffverhalten des Mauerwerks
- Bemessung bewehrten und unbewehrten Mauerwerks nach EC 6
- Sonderbauteile und Konstruktionsdetails
- Mauerwerksfertigteile
- Außen- und Innenputze auf Mauerwerk
- Bauphysikalische Grundlagen
Literatur
Vorlesungs- und Übungsskript, TU Darmstadt, Institut für Massivbau
Mauerwerk-Kalender (jährliche Erscheinung) Ernst & Sohn Verlag, Berlin
Eurocode 6 - Kommentierte Fassung, Beuth, Berlin
Fachbuch für Architekten, Bauingenieure und Studierende, Kalksandstein
Informations GmbH Co. KG Hannover
Verschiedene Informationsbroschüren der Mauersteinindustrie zur Bemessung
und baulichen Durchbildung
Online-Angebote
Moodle
- Lehrende: Tilo Proske
Kursbereich: FB13 Bau- und Umweltingenieurwissenschaften
Semester: SoSe 2021
Jupyterhub API Server: https://tu-jupyter-t.ca.hrz.tu-darmstadt.de
Digitale Lehre
Digitale Kursmaterialien; Interaktive Tutorials und Programmierbeispiele (mit MATLAB, Python, TensorFlow, Jupyter, GitHub, ...)
Lehrinhalte
[list]
[*]Physikbewusstes maschinelles Lernen (ML) vereint klassische, physikbasierte Modellierungsansätze mit ML-Methoden, um die Generalisierungsfähigkeiten, Interpretierbarkeit, Robustheit, Verlässlichkeit und Effizienz von ML-Methoden in Ingenieursanwendungen zu verbessern
[*]Einführung in ML-Methoden und deren wesentliche theoretische Eigenschaften, darunter insbes. künstliche neuronale Netze (Approximationsfähigkeiten, Training, Gradienten, etc.)
[*]Grundlagen der physikbasierten Modellierung und Simulation mittels Differentialgleichungen und geeigneter Zeit- und Orts-Diskretisierungsverfahren (z.B. Zeitintegration und Finite Elemente)
[*]Physikbasierte und datengetriebene Modellreduktion und Surrogat-Modellierung (z.B. Modalanalyse, orthogonale Zerlegungen, Kriging, Kernel-Methoden, u.Ä.)
[*]Mathematische Wissensrepräsentationen von Erhaltungsgleichungen & -größen, Symmetrien, Invarianzen, usw. für physikbewusstes ML
[*]Konstruktionsprinzipien zur Information oder Augmentierung von ML-Methoden durch entsprechende Gestaltung von Trainingsdaten, Hypothesen für Eingangs- und Ausgangsgrößen der ML-Modelle, ML-Modellarchitekturen, oder Lern- bzw. Trainingsalgorithmen
[*]Methoden umfassen z.B. Sobolev-Training, konvexe & monotone NN, physikinformierte NN (PINNs), Langrangesche NN, neurale Operatoren, stochastische NN, rekurrente NN, faltende NN, Graphen-NN, Autoencoder, generative NN, Gaußsche Prozesse & Kernel-Methoden, u.Ä.
[*]Anwendungen und Beispiele für Festkörpermechanik, Strukturdynamik, Materialmodellierung, dynamische Systeme, Multiskalen- und Multiphysik-Probleme, (additive) Fertigungsprozesse, digitale Zwillinge, u.Ä.
[/list]
Voraussetzungen
Grundkenntnisse in Maschinellem Lernen, physikalischer Modellierung und numerischer Simulation (insbes. Differentialgleichungen, Zeitintegration, Finite Elemente) sind empfohlen.
Erfahrung mit maschinellem Lernen und Programmierkenntnisse sind vorteilhaft, aber nicht zwingend erforderlich.
Offizielle Kursbeschreibung
Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls sollten die Studierenden in der Lage sein:
1. Anwendungsmöglichkeiten für physikbewusstes maschinelles Lernen in der ingenieurwissenschaftlichen Modellierung und Simulation zu kennen und identifizieren zu können
2. Physikalische und mathematische Eigenschaften wie Energieerhaltung, Symmetrien, Invarianzen und Lösbarkeitsanforderungen mathematisch zu formalisieren
3. Grundlegende Ansätze und Algorithmen des physikbewussten ML beschreiben, erläutern und diskutieren zu können
4. Passende physikinformierte und physikaugmentierte Modellarchitekturen mit neuronalen Netzen für verschiedene Anwendungsfelder erläutern und evaluieren zu können
5. Die verbesserten Generalisierungsfähigkeiten, Interpretierbarkeit, Robustheit, Verlässlichkeit und Effizienz von physikbewussten ML-Konzepten erläutern und erklären zu können
Online-Angebote
Moodle
- Lehrende: Dominik Klein
- Lehrende: Fabian Roth
- Lehrende: Jasper Schommartz
- Lehrende: Oliver Weeger
Kursbereich: FB16 Maschinenbau
Semester: SoSe 2025
Jupyterhub API Server: https://tu-jupyter-t.ca.hrz.tu-darmstadt.de
Digitale Lehre
Digitale Kursmaterialien; Interaktive Tutorials und Programmierbeispiele (mit MATLAB, Python, TensorFlow, Jupyter, GitHub, ...)
Lehrinhalte
[list]
[*]Physikbewusstes maschinelles Lernen (ML) vereint klassische, physikbasierte Modellierungsansätze mit ML-Methoden, um die Generalisierungsfähigkeiten, Interpretierbarkeit, Robustheit, Verlässlichkeit und Effizienz von ML-Methoden in Ingenieursanwendungen zu verbessern
[*]Einführung in ML-Methoden und deren wesentliche theoretische Eigenschaften, darunter insbes. künstliche neuronale Netze (Approximationsfähigkeiten, Training, Gradienten, etc.)
[*]Grundlagen der physikbasierten Modellierung und Simulation mittels Differentialgleichungen und geeigneter Zeit- und Orts-Diskretisierungsverfahren (z.B. Zeitintegration und Finite Elemente)
[*]Physikbasierte und datengetriebene Modellreduktion und Surrogat-Modellierung (z.B. Modalanalyse, orthogonale Zerlegungen, Kriging, Kernel-Methoden, u.Ä.)
[*]Mathematische Wissensrepräsentationen von Erhaltungsgleichungen & -größen, Symmetrien, Invarianzen, usw. für physikbewusstes ML
[*]Konstruktionsprinzipien zur Information oder Augmentierung von ML-Methoden durch entsprechende Gestaltung von Trainingsdaten, Hypothesen für Eingangs- und Ausgangsgrößen der ML-Modelle, ML-Modellarchitekturen, oder Lern- bzw. Trainingsalgorithmen
[*]Methoden umfassen z.B. Sobolev-Training, konvexe & monotone NN, physikinformierte NN (PINNs), Langrangesche NN, neurale Operatoren, stochastische NN, rekurrente NN, faltende NN, Graphen-NN, Autoencoder, generative NN, Gaußsche Prozesse & Kernel-Methoden, u.Ä.
[*]Anwendungen und Beispiele für Festkörpermechanik, Strukturdynamik, Materialmodellierung, dynamische Systeme, Multiskalen- und Multiphysik-Probleme, (additive) Fertigungsprozesse, digitale Zwillinge, u.Ä.
[/list]
Voraussetzungen
Grundkenntnisse in Maschinellem Lernen, physikalischer Modellierung und numerischer Simulation (insbes. Differentialgleichungen, Zeitintegration, Finite Elemente) sind empfohlen.
Erfahrung mit maschinellem Lernen und Programmierkenntnisse sind vorteilhaft, aber nicht zwingend erforderlich.
Offizielle Kursbeschreibung
Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls sollten die Studierenden in der Lage sein:
1. Anwendungsmöglichkeiten für physikbewusstes maschinelles Lernen in der ingenieurwissenschaftlichen Modellierung und Simulation zu kennen und identifizieren zu können
2. Physikalische und mathematische Eigenschaften wie Energieerhaltung, Symmetrien, Invarianzen und Lösbarkeitsanforderungen mathematisch zu formalisieren
3. Grundlegende Ansätze und Algorithmen des physikbewussten ML beschreiben, erläutern und diskutieren zu können
4. Passende physikinformierte und physikaugmentierte Modellarchitekturen mit neuronalen Netzen für verschiedene Anwendungsfelder erläutern und evaluieren zu können
5. Die verbesserten Generalisierungsfähigkeiten, Interpretierbarkeit, Robustheit, Verlässlichkeit und Effizienz von physikbewussten ML-Konzepten erläutern und erklären zu können
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[list]
[*]Physikbewusstes maschinelles Lernen (ML) vereint klassische, physikbasierte Modellierungsansätze mit ML-Methoden, um die Generalisierungsfähigkeiten, Interpretierbarkeit, Robustheit, Verlässlichkeit und Effizienz von ML-Methoden in Ingenieursanwendungen zu verbessern
[*]Einführung in ML-Methoden und deren wesentliche theoretische Eigenschaften, darunter insbes. künstliche neuronale Netze (Approximationsfähigkeiten, Training, Gradienten, etc.)
[*]Grundlagen der physikbasierten Modellierung und Simulation mittels Differentialgleichungen und geeigneter Zeit- und Orts-Diskretisierungsverfahren (z.B. Zeitintegration und Finite Elemente)
[*]Physikbasierte und datengetriebene Modellreduktion und Surrogat-Modellierung (z.B. Modalanalyse, orthogonale Zerlegungen, Kriging, Kernel-Methoden, u.Ä.)
[*]Mathematische Wissensrepräsentationen von Erhaltungsgleichungen & -größen, Symmetrien, Invarianzen, usw. für physikbewusstes ML
[*]Konstruktionsprinzipien zur Information oder Augmentierung von ML-Methoden durch entsprechende Gestaltung von Trainingsdaten, Hypothesen für Eingangs- und Ausgangsgrößen der ML-Modelle, ML-Modellarchitekturen, oder Lern- bzw. Trainingsalgorithmen
[*]Methoden umfassen z.B. Sobolev-Training, konvexe & monotone NN, physikinformierte NN (PINNs), Langrangesche NN, neurale Operatoren, stochastische NN, rekurrente NN, faltende NN, Graphen-NN, Autoencoder, generative NN, Gaußsche Prozesse & Kernel-Methoden, u.Ä.
[*]Anwendungen und Beispiele für Festkörpermechanik, Strukturdynamik, Materialmodellierung, dynamische Systeme, Multiskalen- und Multiphysik-Probleme, (additive) Fertigungsprozesse, digitale Zwillinge, u.Ä.
[/list]
Voraussetzungen
Grundkenntnisse in Maschinellem Lernen, physikalischer Modellierung und numerischer Simulation (insbes. Differentialgleichungen, Zeitintegration, Finite Elemente) sind empfohlen.
Erfahrung mit maschinellem Lernen und Programmierkenntnisse sind vorteilhaft, aber nicht zwingend erforderlich.
Offizielle Kursbeschreibung
Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls sollten die Studierenden in der Lage sein:
1. Anwendungsmöglichkeiten für physikbewusstes maschinelles Lernen in der ingenieurwissenschaftlichen Modellierung und Simulation zu kennen und identifizieren zu können
2. Physikalische und mathematische Eigenschaften wie Energieerhaltung, Symmetrien, Invarianzen und Lösbarkeitsanforderungen mathematisch zu formalisieren
3. Grundlegende Ansätze und Algorithmen des physikbewussten ML beschreiben, erläutern und diskutieren zu können
4. Passende physikinformierte und physikaugmentierte Modellarchitekturen mit neuronalen Netzen für verschiedene Anwendungsfelder erläutern und evaluieren zu können
5. Die verbesserten Generalisierungsfähigkeiten, Interpretierbarkeit, Robustheit, Verlässlichkeit und Effizienz von physikbewussten ML-Konzepten erläutern und erklären zu können
Online-Angebote
Moodle
- Lehrende: Maximilian Kannapinn
- Lehrende: Dominik Klein
- Lehrende: Tomislav Maric
- Lehrende: Jasper Schommartz
- Lehrende: Oliver Weeger
Kursbereich: FB16 Maschinenbau
Semester: SoSe 2024
Jupyterhub API Server: https://tu-jupyter-t.ca.hrz.tu-darmstadt.de
Lehrinhalte
Die Vorlesung gibt eine Einführung in die Methodik physikalischen Denkens und Problemlösens, wobei besonderer Wert auf Studieninhalte gelegt wird, die nicht bereits durch andere Veranstaltungen des Studiums im Bauingenieurwesen adäquat abgedeckt werden, trotzdem aber Bezüge zum Bauwesen aufweisen. Die im Studienplan für die Studiengänge Bau- und Umweltingenieurwesen vorgesehenen Inhalte umfassen beispielhaft für das breite Gebiet der Physik folgende Themen:
[list]
[*]Physikalische Größen
[*]Klassische Wechselwirkungen: Gravitation
[*]Klassische Wechselwirkungen: Elektrodynamik
[*]Schwingungen
[*]Wellen
[*]Fluide
[*]Thermodynamik
[*]Optik
[/list]
Zur Vorlesung, in der die verschiedenen Gebiete anhand von Experimenten vorgestellt werden, finden Übungen statt, in denen die Inhalte an Beispielen vertieft werden. Die Übungen ermöglichen eine intensive Vorbereitung auf die Klausur. Die Vorlesung wird i.W. vierstündig über ca. 3/4 der Vorlesungszeit angeboten.
Literatur
Es gibt zahlreiche Lehrbücher zur Einfühung in die Physik für Studierende der Natur- und Ingenieurwissenschaften. Unter den deutschsprachigen Büchern befinden sich bspw.:
[list]
[*]Demtröder: Experimentalphysik 1 (Springer)
[*]Demtröder: Experimentalphysik 2 (Springer)
[*]Gerthsen: Physik (Springer)
[*]Giancoli: Physik (Pearson)
[*]Halliday, Resnick, Walker: Physik (Wiley VCH)
[*]Hering, Martin, Stohrer: Physik für Ingenieure (Springer)
[*]Tipler: Physik (Springer)
[/list]
Zusätzlich werden Arbeitsmaterialien in deutscher Sprache über die Moodle-Seite zur Veranstaltung zur Verfügung gestellt.
Voraussetzungen
Grundkenntnisse der höheren Mathematik und der technischen Mechanik sowie übliche Abiturkenntnisse Physik. Letztere können (und sollten) anhand eines Physik-Brückenkurses überprüft und gegebenenfalls erarbeitet werden. Informationen zum Brückenkurs erhalten Sie in Moodle.
Erwartete Teilnehmerzahl
200
Weitere Informationen
Die Übungen zur Vorlesung sind eine Studienleistung. In ihnen werden die Themen der Vorlesung an Hand von Beispielaufgaben vertieft. Sie ermöglichen somit eine sehr gute Vorbereitung auf die Klausur.
[b]Anforderungen für Studienleistung [/b]
(Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme an der Abschlussklausur):
werden bei Vorlesungsbeginn bekannt gegeben
[b]Anforderung für Fachprüfung:[/b] Bestehen der Abschlussklausur
Für die Abschlussklausur sind als [b]Hilfsmittel[/b] zugelassen:
[list]
[*]1 handgeschriebene (!) eigene (!) Formelsammlung 1 Blatt Din A4, doppelseitig beschrieben (oder 2 Blätter jeweils einseitig beschrieben). Beliebiger Inhalt.
[*]üblicher wissenschaftlicher Taschenrechner (keine Computeralgebra, CAS)
[*]Lineal
[*]dokumentenechter Stift
[/list]
Netzwerkfähige Geräte dürfen nicht zur Klausur mitgenommen werden.
Offizielle Kursbeschreibung
[list]
[*]Die Studierenden besitzen ein breites Grundlagenwissen in Physik.
[*]Die Studierenden besitzen die Fähigkeit, grundlegende naturwissenschaftliche Methoden auf ausgewählte ingenieurtechnische Fragestellungen anzuwenden.
[*]Die Studierenden können die Ergebnisse ihrer Arbeit im Rahmen naturwissenschaftlicher Denkweisen diskutieren.
[/list]
Zusätzliche Informationen
Die Anmeldung zu den als Studienleistung verpflichtenden Übungen ist nur bis Freitag, 19.04.2024 12:00 Uhr möglich.
Wenn Sie die [b]Studienleistung [/b]in den Vorjahren [b]bereits absolviert [/b]haben, ist eine [b]Teilnahme an den Übungen als Teil der Vorbereitung auf die Fachprüfung dennoch erwünscht und empfohlen und kann zum Erwerb eines Bonus für die Klausur genutzt werden, sofern Sie sich bis zum oben genannten Termin (19.04.2024 12:00 Uhr) registrieren lassen.[/b] Schreiben Sie in diesem Fall - und allen anderen Fällen in denen eine selbstständige Anmeldung nicht möglich ist - eine e-Mail unter Angabe der Übunggsruppe, zu der Sie angemeldet werden möchten, an [b]studienbuero@bauing.tu-darmstadt.de[/b].
Gefährdungsbeurteilung
[list]
[*]Der Besuch geschlossener Räume bei hohen Teilnehmerzahlen kann zu Ermüdung führen. Wir bitten Sie, in den Pausen ggfs. die Türen und - wo vorhanden - Fenster zu öffnen. Im Sinne des Umweltschutzes sollte in geheizten Räumen auf die Beschränkung des Wärmeverlusts beim Lüften geachtet werden.
[*]Eine eingeschränkte Sitzhaltung sollte nicht über besonders lange Zeit aufrecht erhalten werden. Nutzen Sie die angebotenen Pausenzeiten in den Veranstaltungsblöcken.
[*]Achten Sie auf eine angemessene Sitzhaltung auch beim Mitschreiben oder bei der Verwendung elektronischer Endgeräte, da im Hörsaal die Empfehlungen der Arbeitsplatzrichtlinie nicht gewährleistet werden kann.
[*]Die Hörsäle, in denen Vorlesung und Übungen stattfinden, sind mit Treppen ausgestattet. Bitte achten Sie auf mögliche Stolperfallen. Aus Brandschutzgründen kann die Veranstaltung nicht beginnen, so lange Treppen, Aufgänge oder Fluchtwege versperrt sind, z.B. bei einer zu großen Zahl von Teilnehmenden.
[*]Für den Fall möglicher Evakuierungen (Brand, Rauchentwicklung, Bedrohungssituation, sonstige Notfälle) informieren Sie sich bitte vor Beginn der Veranstaltung über den ausgehängten Fluchtplan. Folgen Sie den beschilderten Notausgängen.
[*]Sollten Sie einer Notsituation (Brand, Rauchentwicklung, Bedrohungssituation etc.) gewahr werden, informieren Sie bitte umgehend den/die Lehrende/n.
[/list]
Nachhaltigkeitsbezug der Veranstaltungsinhalte
Die Veranstaltung thematisiert u.a. die Grundlagen der Thermodynamik sowie des Elektromagnetismus. Darin werden Konzepte wie Wirkungsgrade, Wärmetransport und Energieumwandlungen thematisiert, die zentrale Elemente von Nachhaltigkeitsdiskussionen im Energiesektor darstellen.
Online-Angebote
Moodle
Die Vorlesung gibt eine Einführung in die Methodik physikalischen Denkens und Problemlösens, wobei besonderer Wert auf Studieninhalte gelegt wird, die nicht bereits durch andere Veranstaltungen des Studiums im Bauingenieurwesen adäquat abgedeckt werden, trotzdem aber Bezüge zum Bauwesen aufweisen. Die im Studienplan für die Studiengänge Bau- und Umweltingenieurwesen vorgesehenen Inhalte umfassen beispielhaft für das breite Gebiet der Physik folgende Themen:
[list]
[*]Physikalische Größen
[*]Klassische Wechselwirkungen: Gravitation
[*]Klassische Wechselwirkungen: Elektrodynamik
[*]Schwingungen
[*]Wellen
[*]Fluide
[*]Thermodynamik
[*]Optik
[/list]
Zur Vorlesung, in der die verschiedenen Gebiete anhand von Experimenten vorgestellt werden, finden Übungen statt, in denen die Inhalte an Beispielen vertieft werden. Die Übungen ermöglichen eine intensive Vorbereitung auf die Klausur. Die Vorlesung wird i.W. vierstündig über ca. 3/4 der Vorlesungszeit angeboten.
Literatur
Es gibt zahlreiche Lehrbücher zur Einfühung in die Physik für Studierende der Natur- und Ingenieurwissenschaften. Unter den deutschsprachigen Büchern befinden sich bspw.:
[list]
[*]Demtröder: Experimentalphysik 1 (Springer)
[*]Demtröder: Experimentalphysik 2 (Springer)
[*]Gerthsen: Physik (Springer)
[*]Giancoli: Physik (Pearson)
[*]Halliday, Resnick, Walker: Physik (Wiley VCH)
[*]Hering, Martin, Stohrer: Physik für Ingenieure (Springer)
[*]Tipler: Physik (Springer)
[/list]
Zusätzlich werden Arbeitsmaterialien in deutscher Sprache über die Moodle-Seite zur Veranstaltung zur Verfügung gestellt.
Voraussetzungen
Grundkenntnisse der höheren Mathematik und der technischen Mechanik sowie übliche Abiturkenntnisse Physik. Letztere können (und sollten) anhand eines Physik-Brückenkurses überprüft und gegebenenfalls erarbeitet werden. Informationen zum Brückenkurs erhalten Sie in Moodle.
Erwartete Teilnehmerzahl
200
Weitere Informationen
Die Übungen zur Vorlesung sind eine Studienleistung. In ihnen werden die Themen der Vorlesung an Hand von Beispielaufgaben vertieft. Sie ermöglichen somit eine sehr gute Vorbereitung auf die Klausur.
[b]Anforderungen für Studienleistung [/b]
(Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme an der Abschlussklausur):
werden bei Vorlesungsbeginn bekannt gegeben
[b]Anforderung für Fachprüfung:[/b] Bestehen der Abschlussklausur
Für die Abschlussklausur sind als [b]Hilfsmittel[/b] zugelassen:
[list]
[*]1 handgeschriebene (!) eigene (!) Formelsammlung 1 Blatt Din A4, doppelseitig beschrieben (oder 2 Blätter jeweils einseitig beschrieben). Beliebiger Inhalt.
[*]üblicher wissenschaftlicher Taschenrechner (keine Computeralgebra, CAS)
[*]Lineal
[*]dokumentenechter Stift
[/list]
Netzwerkfähige Geräte dürfen nicht zur Klausur mitgenommen werden.
Offizielle Kursbeschreibung
[list]
[*]Die Studierenden besitzen ein breites Grundlagenwissen in Physik.
[*]Die Studierenden besitzen die Fähigkeit, grundlegende naturwissenschaftliche Methoden auf ausgewählte ingenieurtechnische Fragestellungen anzuwenden.
[*]Die Studierenden können die Ergebnisse ihrer Arbeit im Rahmen naturwissenschaftlicher Denkweisen diskutieren.
[/list]
Zusätzliche Informationen
Die Anmeldung zu den als Studienleistung verpflichtenden Übungen ist nur bis Freitag, 19.04.2024 12:00 Uhr möglich.
Wenn Sie die [b]Studienleistung [/b]in den Vorjahren [b]bereits absolviert [/b]haben, ist eine [b]Teilnahme an den Übungen als Teil der Vorbereitung auf die Fachprüfung dennoch erwünscht und empfohlen und kann zum Erwerb eines Bonus für die Klausur genutzt werden, sofern Sie sich bis zum oben genannten Termin (19.04.2024 12:00 Uhr) registrieren lassen.[/b] Schreiben Sie in diesem Fall - und allen anderen Fällen in denen eine selbstständige Anmeldung nicht möglich ist - eine e-Mail unter Angabe der Übunggsruppe, zu der Sie angemeldet werden möchten, an [b]studienbuero@bauing.tu-darmstadt.de[/b].
Gefährdungsbeurteilung
[list]
[*]Der Besuch geschlossener Räume bei hohen Teilnehmerzahlen kann zu Ermüdung führen. Wir bitten Sie, in den Pausen ggfs. die Türen und - wo vorhanden - Fenster zu öffnen. Im Sinne des Umweltschutzes sollte in geheizten Räumen auf die Beschränkung des Wärmeverlusts beim Lüften geachtet werden.
[*]Eine eingeschränkte Sitzhaltung sollte nicht über besonders lange Zeit aufrecht erhalten werden. Nutzen Sie die angebotenen Pausenzeiten in den Veranstaltungsblöcken.
[*]Achten Sie auf eine angemessene Sitzhaltung auch beim Mitschreiben oder bei der Verwendung elektronischer Endgeräte, da im Hörsaal die Empfehlungen der Arbeitsplatzrichtlinie nicht gewährleistet werden kann.
[*]Die Hörsäle, in denen Vorlesung und Übungen stattfinden, sind mit Treppen ausgestattet. Bitte achten Sie auf mögliche Stolperfallen. Aus Brandschutzgründen kann die Veranstaltung nicht beginnen, so lange Treppen, Aufgänge oder Fluchtwege versperrt sind, z.B. bei einer zu großen Zahl von Teilnehmenden.
[*]Für den Fall möglicher Evakuierungen (Brand, Rauchentwicklung, Bedrohungssituation, sonstige Notfälle) informieren Sie sich bitte vor Beginn der Veranstaltung über den ausgehängten Fluchtplan. Folgen Sie den beschilderten Notausgängen.
[*]Sollten Sie einer Notsituation (Brand, Rauchentwicklung, Bedrohungssituation etc.) gewahr werden, informieren Sie bitte umgehend den/die Lehrende/n.
[/list]
Nachhaltigkeitsbezug der Veranstaltungsinhalte
Die Veranstaltung thematisiert u.a. die Grundlagen der Thermodynamik sowie des Elektromagnetismus. Darin werden Konzepte wie Wirkungsgrade, Wärmetransport und Energieumwandlungen thematisiert, die zentrale Elemente von Nachhaltigkeitsdiskussionen im Energiesektor darstellen.
Online-Angebote
Moodle
- Lehrende: Joachim Enders
- Lehrende: Wilfried Nörtershäuser
- Lehrende: Thomas Walther
Kursbereich: FB05 Physik
Semester: SoSe 2024
Jupyterhub API Server: https://tu-jupyter-t.ca.hrz.tu-darmstadt.de
Lehrinhalte
[b]Einordnung[/b]
Physik II ist Teil der Grundlagenvorlesung in Physik für Physikstudierende, Lehramtsstudierende und Studierende mit Nebenfächern Physik in Mathematik, Informatik oder anderen Fächern
[b]Themen[/b]
I. Mechanische Schwingungen und Wellen
[list]
[*]Schwingungen
[*]Wellen
[*]Akustik
[/list]
II. Elektrodynamik
[list]
[*]Elektrostatik
[*]Gleichströme
[*]Magnetostatik
[*]Zeitlich veränderliche Felder
[*]Maxwellsche Gleichungen
[*]Elektromagnetische Schwingungen und Wellen
[/list]
III. Spezielle Relativitätstheorie (wenn Zeit bleibt)
[list]
[*]Bezugssysteme
[*]Konsequenzen der Lorentztransformation
[/list]
Literatur
Zusätzlich zu den auf der Moodle-Seite veröffentlichten Materialien zur Vorlesung empfehlen wir dringend den Gebrauch eines Lehrbuchs zur Vor- und Nachbereitung der Vorlesung, zum Selbststudium und zur Prüfungsvorbereitung. Es gibt zahlreiche unterschiedliche Lehrbücher, die den Stoff zum Teil sehr unterschiedlich präsentieren. Bitte setzen Sie sich mit den Lehrbüchern auseinander, bevor Sie diese anschaffen.
Auf die im Folgenden genannten Bücher wird in den Vorlesungsmaterialien regelmäßig verwiesen. Bitte beachten Sie Abweichungen durch unterschiedliche Auflagen bzw. die deutsche oder englische Sprachfassung. Die Referenzen beziehen sich auf die angegebenen Fassungen.
[list]
[*]Demtröder:
Experimentalphysik 1, 8. Auflage,
Springer, Berlin 2018
[*]Demtröder:
Experimentalphysik 2, 7. Auflage,
Springer, Berlin 2017
[*]Giancoli:
Physik, 4. Auflage,
Pearson Studium, Hallbergmoos 2019
[*]Halliday, Resnick, Walker:
Halliday Physik, 3. Auflage,
Wiley-VCH, Weinheim 2013
[*]Meschede (Hg.):
Gerthsen Physik, 25. Auflage,
Springer, Berlin 2015
[*]Tipler, Mosca:
Physik für Wissenschaftler und Ingenieure, 7. Auflage,
Springer, Berlin 2015
[*]Feynman, Leighton, Sands:
The Feynman Lectures on Physics, Vol. I,
Addison-Wesley, Reading, MA 1963
[*]Feynman, Leighton, Sands:
The Feynman Lectures on Physics, Vol. II,
Addison-Wesley, Reading, MA 1964
[/list]
Voraussetzungen
Wir gehen davon aus, dass Sie die Inhalte des mathematischen Vorkurses (online- oder Präsenzveranstaltung) kennen und beherrschen.
Physik I empfohlen; Studierenden, die die Prüfung in Physik I nicht bestanden haben oder im Sommer 2020 erst ihr Studium aufnehmen, wird die Teilnahme am physikalischen Vorkurs in der Woche vor Beginn der Vorlesungszeit empfohlen.
Erwartete Teilnehmerzahl
200
Weitere Informationen
[i]Veranstaltungskonzept[/i]
Die Veranstaltung basiert [i]teilweise [/i]auf dem Konzept der [b]invertierten Vorlesung[/b]. Dieses Konzept fußt darauf, dass sich die Teilnehmerinnen und Teilnehmer [i]selbständig[/i] das Grundwissen und die Inhalte erarbeiten. Dazu werden Ihnen auf der Moodle-Seite der Veranstaltung Arbeitsmaterialien (ein Skript mit Literaturhinweisen, Verständnisfragen und Aufgen) und Lehrvideos zur Verfügung gestellt. Videos oder/und Arbeitsmaterialien sollten Sie sich vor der "Vorlesung" ansehen und Ihre Fragen zu den Inhalten notieren oder elektronisch einreichen.
In der "Vorlesung" werden dann Ihre Fragen besprochen, Inhalte und Konzepte in Quiz-Form abgefragt und diskutiert sowie durch Zusatzinfos, Beispielaufgaben und Demonstrationsexperimente vertieft. Außerdem werden zum Verständnis regelmäßig Übungsaufgaben und Arbeitsblätter in der Vorlesung bearbeitet, bei denen Sie Aufgaben und Fragen zum konzeptuellen Verständnis der Physik in Partner- oder Gruppenarbeit bearbeiten und Ihre Überlegungen mit Tutor/inn/en besprechen können.
Welche Abschnitte der Veranstaltung als "traditionlle Vorlesung" vorgestellt werden und wo Sie sich ausdrücklich selbständig vorbereiten müssen, wird in der Veranstaltung selbst sowie auf der Moodle-Seite zur Veranstaltung regelmäßig angekündigt.
Zur Beantwortung von [b]Quizfragen und Aufgaben[/b] soll in der Vorlesung das Online-Abstimmungssystem [b]PINGO[/b] eingesetzt werden (Link zur PINGO-Homepage hier). Bitte bringen Sie dazu ein [i]Smartphone[/i], ein [i]Tablet[/i] oder ein [i]Laptop [/i]mit zur Vorlesung.
[i]Prüfungsmodalitäten[/i]
Im Anschluss an die Vorlesungszeit findet eine zweistündige [b]Klausur[/b] statt (Rechenaufgaben, Transferaufgaben, typ. eine Multiple-Choice-Frage, einzelne Verständnisfragen oder konzeptuelle Fragen), die zum Modulabschluss bestanden werden muss. Aktuell ist als Prüfungstag Donnerstag, der [b]23.07.2020 von 17:30-19:30 Uhr [/b]vorgesehen. Als Hilfsmittel sind neben einem Taschenrechner ein A4-Blatt handschriftliche Formelsammlung zulässig.
[i]Notenbonus[/i]
An drei Terminen im Semester wird ein [b]Quiz[/b], basierend auf den Übungsaufgaben geschrieben. Davon werden die beiden besten Quizze gewertet. Wenn die in den beiden besten Quiz-Runden erzielte Note besser ist als das Ergebnis der Modulabschluss-Klausur, erhalten Sie einen Notenbonus von bis zu 0,4 Notenstufen.
Offizielle Kursbeschreibung
vgl. Modulbeschreibung.
Das aktuelle Modulhandbuch findet sich auf den Seiten des Studienbüros Physik:
[url]https://www.physik.tu-darmstadt.de/study/bachelor_1/index.de.jsp[/url]
Zusätzliche Informationen
Zur den Vorlesungsinhalten werden jede Woche Übungsaufgaben angeboten. Schwerpunkt liegt dabei auf der gemeinsamen Bearbeitung von Präsenzübungen. Zusätzlich können Sie Hausübungen bearbeiten und von den Tutorinnen und Tutoren der Übungsgruppen korrigieren lassen. Lösungsvorschläge für die Aufgaben werden zur Prüfungsvorbereitung in Moodle verfügbar gemacht.
Die Übungsstunde lebt von Ihrer Mitarbeit! Wir wollen die Übungsstunde nicht vergeuden mit dem Vorrechnen von Aufgaben, deren Lösungen Sie ohnehin online erhalten. Wir bereiten daher gezielt die Vorlesung nach und üben, wie man an physikalische Probleme herangeht.
Bitte bringen Sie sich auch mit Fragen und Diskussionsbeiträgen in die Übungsstunde ein.
Gefährdungsbeurteilung
[list]
[*]Der Besuch geschlossener Räume bei hohen Teilnehmendenzahlen kann zu Ermüdung führen. Wir bitten Sie, in den Pausen ggfs. die Türen und - wo vorhanden - Fenster zu öffnen. Im Sinne des Umweltschutzes sollte in geheizten Räumen auf die Beschränkung des Wärmeverlusts beim Lüften geachtet werden.
[*]Eine eingeschränkte Sitzhaltung sollte nicht über besonders lange Zeit aufrecht erhalten werden. Nutzen Sie die angebotenen Pausenzeiten in den Veranstaltungsblöcken.
[*]Achten Sie auf eine angemessene Sitzhaltung auch beim Mitschreiben oder bei der Verwendung elektronischer Endgeräte, da im Hörsaal die Empfehlungen der Arbeitsplatzrichtlinie nicht gewährleistet werden kann.
[*]Die Hörsäle, in denen Vorlesung und Übungen stattfinden, sind mit Treppen ausgestattet. Bitte achten Sie auf mögliche Stolperfallen. Aus Brandschutzgründen kann die Veranstaltung nicht beginnen, so lange Treppen, Aufgänge oder Fluchtwege versperrt sind, z.B. bei einer zu großen Zahl von Teilnehmenden.
[*]Für den Fall möglicher Evakuierungen (Brand, Rauchentwicklung, Bedrohungssituation, sonstige Notfälle) informieren Sie sich bitte vor Beginn der Veranstaltung über den ausgehängten Fluchtplan. Folgen Sie den beschilderten Notausgängen.
[*]Sollten Sie einer Notsituation (Brand, Rauchentwicklung, Bedrohungssituation etc.) gewahr werden, informieren Sie bitte umgehend den/die Lehrende/n.
[/list]
Bemerkung Webportal
Wegen des kurzen Semesters stehen uns für die
Mittwochs- und Freitagsgruppen nur 13 Termine
zur Verfügung. Die vier Montagsgruppen haben
wegen Feiertagen sogar nur 11 Termine.
Da die Übungsgruppen über die gesamte Woche verstreut
sind, können nicht alle Gruppen gleich aktuell zur
Vorlesung abgehalten werden. Eine Gruppe wird immer
einen größeren Verzug haben als die anderen.
Ich werde versuchen, diesbezügliche Probleme möglichst
gering zu halten. Aus diesem Grund empfehle ich,
den einen Freitagstermin (Gruppe A) nur bei großen Termin-
schwierigkeiten zu belegen.
Die Lehrämtler müssen nicht eine LAG-Gruppe wählen. Der
Aufbau der Stunde wird in jeder Gruppe gleich sein.
Wünschenswert ist aber, dass die Lehrämtler, die gemeinsam
arbeiten, sich in einer Übungsgruppe zusammenschließen.
Online-Angebote
Moodle
[b]Einordnung[/b]
Physik II ist Teil der Grundlagenvorlesung in Physik für Physikstudierende, Lehramtsstudierende und Studierende mit Nebenfächern Physik in Mathematik, Informatik oder anderen Fächern
[b]Themen[/b]
I. Mechanische Schwingungen und Wellen
[list]
[*]Schwingungen
[*]Wellen
[*]Akustik
[/list]
II. Elektrodynamik
[list]
[*]Elektrostatik
[*]Gleichströme
[*]Magnetostatik
[*]Zeitlich veränderliche Felder
[*]Maxwellsche Gleichungen
[*]Elektromagnetische Schwingungen und Wellen
[/list]
III. Spezielle Relativitätstheorie (wenn Zeit bleibt)
[list]
[*]Bezugssysteme
[*]Konsequenzen der Lorentztransformation
[/list]
Literatur
Zusätzlich zu den auf der Moodle-Seite veröffentlichten Materialien zur Vorlesung empfehlen wir dringend den Gebrauch eines Lehrbuchs zur Vor- und Nachbereitung der Vorlesung, zum Selbststudium und zur Prüfungsvorbereitung. Es gibt zahlreiche unterschiedliche Lehrbücher, die den Stoff zum Teil sehr unterschiedlich präsentieren. Bitte setzen Sie sich mit den Lehrbüchern auseinander, bevor Sie diese anschaffen.
Auf die im Folgenden genannten Bücher wird in den Vorlesungsmaterialien regelmäßig verwiesen. Bitte beachten Sie Abweichungen durch unterschiedliche Auflagen bzw. die deutsche oder englische Sprachfassung. Die Referenzen beziehen sich auf die angegebenen Fassungen.
[list]
[*]Demtröder:
Experimentalphysik 1, 8. Auflage,
Springer, Berlin 2018
[*]Demtröder:
Experimentalphysik 2, 7. Auflage,
Springer, Berlin 2017
[*]Giancoli:
Physik, 4. Auflage,
Pearson Studium, Hallbergmoos 2019
[*]Halliday, Resnick, Walker:
Halliday Physik, 3. Auflage,
Wiley-VCH, Weinheim 2013
[*]Meschede (Hg.):
Gerthsen Physik, 25. Auflage,
Springer, Berlin 2015
[*]Tipler, Mosca:
Physik für Wissenschaftler und Ingenieure, 7. Auflage,
Springer, Berlin 2015
[*]Feynman, Leighton, Sands:
The Feynman Lectures on Physics, Vol. I,
Addison-Wesley, Reading, MA 1963
[*]Feynman, Leighton, Sands:
The Feynman Lectures on Physics, Vol. II,
Addison-Wesley, Reading, MA 1964
[/list]
Voraussetzungen
Wir gehen davon aus, dass Sie die Inhalte des mathematischen Vorkurses (online- oder Präsenzveranstaltung) kennen und beherrschen.
Physik I empfohlen; Studierenden, die die Prüfung in Physik I nicht bestanden haben oder im Sommer 2020 erst ihr Studium aufnehmen, wird die Teilnahme am physikalischen Vorkurs in der Woche vor Beginn der Vorlesungszeit empfohlen.
Erwartete Teilnehmerzahl
200
Weitere Informationen
[i]Veranstaltungskonzept[/i]
Die Veranstaltung basiert [i]teilweise [/i]auf dem Konzept der [b]invertierten Vorlesung[/b]. Dieses Konzept fußt darauf, dass sich die Teilnehmerinnen und Teilnehmer [i]selbständig[/i] das Grundwissen und die Inhalte erarbeiten. Dazu werden Ihnen auf der Moodle-Seite der Veranstaltung Arbeitsmaterialien (ein Skript mit Literaturhinweisen, Verständnisfragen und Aufgen) und Lehrvideos zur Verfügung gestellt. Videos oder/und Arbeitsmaterialien sollten Sie sich vor der "Vorlesung" ansehen und Ihre Fragen zu den Inhalten notieren oder elektronisch einreichen.
In der "Vorlesung" werden dann Ihre Fragen besprochen, Inhalte und Konzepte in Quiz-Form abgefragt und diskutiert sowie durch Zusatzinfos, Beispielaufgaben und Demonstrationsexperimente vertieft. Außerdem werden zum Verständnis regelmäßig Übungsaufgaben und Arbeitsblätter in der Vorlesung bearbeitet, bei denen Sie Aufgaben und Fragen zum konzeptuellen Verständnis der Physik in Partner- oder Gruppenarbeit bearbeiten und Ihre Überlegungen mit Tutor/inn/en besprechen können.
Welche Abschnitte der Veranstaltung als "traditionlle Vorlesung" vorgestellt werden und wo Sie sich ausdrücklich selbständig vorbereiten müssen, wird in der Veranstaltung selbst sowie auf der Moodle-Seite zur Veranstaltung regelmäßig angekündigt.
Zur Beantwortung von [b]Quizfragen und Aufgaben[/b] soll in der Vorlesung das Online-Abstimmungssystem [b]PINGO[/b] eingesetzt werden (Link zur PINGO-Homepage hier). Bitte bringen Sie dazu ein [i]Smartphone[/i], ein [i]Tablet[/i] oder ein [i]Laptop [/i]mit zur Vorlesung.
[i]Prüfungsmodalitäten[/i]
Im Anschluss an die Vorlesungszeit findet eine zweistündige [b]Klausur[/b] statt (Rechenaufgaben, Transferaufgaben, typ. eine Multiple-Choice-Frage, einzelne Verständnisfragen oder konzeptuelle Fragen), die zum Modulabschluss bestanden werden muss. Aktuell ist als Prüfungstag Donnerstag, der [b]23.07.2020 von 17:30-19:30 Uhr [/b]vorgesehen. Als Hilfsmittel sind neben einem Taschenrechner ein A4-Blatt handschriftliche Formelsammlung zulässig.
[i]Notenbonus[/i]
An drei Terminen im Semester wird ein [b]Quiz[/b], basierend auf den Übungsaufgaben geschrieben. Davon werden die beiden besten Quizze gewertet. Wenn die in den beiden besten Quiz-Runden erzielte Note besser ist als das Ergebnis der Modulabschluss-Klausur, erhalten Sie einen Notenbonus von bis zu 0,4 Notenstufen.
Offizielle Kursbeschreibung
vgl. Modulbeschreibung.
Das aktuelle Modulhandbuch findet sich auf den Seiten des Studienbüros Physik:
[url]https://www.physik.tu-darmstadt.de/study/bachelor_1/index.de.jsp[/url]
Zusätzliche Informationen
Zur den Vorlesungsinhalten werden jede Woche Übungsaufgaben angeboten. Schwerpunkt liegt dabei auf der gemeinsamen Bearbeitung von Präsenzübungen. Zusätzlich können Sie Hausübungen bearbeiten und von den Tutorinnen und Tutoren der Übungsgruppen korrigieren lassen. Lösungsvorschläge für die Aufgaben werden zur Prüfungsvorbereitung in Moodle verfügbar gemacht.
Die Übungsstunde lebt von Ihrer Mitarbeit! Wir wollen die Übungsstunde nicht vergeuden mit dem Vorrechnen von Aufgaben, deren Lösungen Sie ohnehin online erhalten. Wir bereiten daher gezielt die Vorlesung nach und üben, wie man an physikalische Probleme herangeht.
Bitte bringen Sie sich auch mit Fragen und Diskussionsbeiträgen in die Übungsstunde ein.
Gefährdungsbeurteilung
[list]
[*]Der Besuch geschlossener Räume bei hohen Teilnehmendenzahlen kann zu Ermüdung führen. Wir bitten Sie, in den Pausen ggfs. die Türen und - wo vorhanden - Fenster zu öffnen. Im Sinne des Umweltschutzes sollte in geheizten Räumen auf die Beschränkung des Wärmeverlusts beim Lüften geachtet werden.
[*]Eine eingeschränkte Sitzhaltung sollte nicht über besonders lange Zeit aufrecht erhalten werden. Nutzen Sie die angebotenen Pausenzeiten in den Veranstaltungsblöcken.
[*]Achten Sie auf eine angemessene Sitzhaltung auch beim Mitschreiben oder bei der Verwendung elektronischer Endgeräte, da im Hörsaal die Empfehlungen der Arbeitsplatzrichtlinie nicht gewährleistet werden kann.
[*]Die Hörsäle, in denen Vorlesung und Übungen stattfinden, sind mit Treppen ausgestattet. Bitte achten Sie auf mögliche Stolperfallen. Aus Brandschutzgründen kann die Veranstaltung nicht beginnen, so lange Treppen, Aufgänge oder Fluchtwege versperrt sind, z.B. bei einer zu großen Zahl von Teilnehmenden.
[*]Für den Fall möglicher Evakuierungen (Brand, Rauchentwicklung, Bedrohungssituation, sonstige Notfälle) informieren Sie sich bitte vor Beginn der Veranstaltung über den ausgehängten Fluchtplan. Folgen Sie den beschilderten Notausgängen.
[*]Sollten Sie einer Notsituation (Brand, Rauchentwicklung, Bedrohungssituation etc.) gewahr werden, informieren Sie bitte umgehend den/die Lehrende/n.
[/list]
Bemerkung Webportal
Wegen des kurzen Semesters stehen uns für die
Mittwochs- und Freitagsgruppen nur 13 Termine
zur Verfügung. Die vier Montagsgruppen haben
wegen Feiertagen sogar nur 11 Termine.
Da die Übungsgruppen über die gesamte Woche verstreut
sind, können nicht alle Gruppen gleich aktuell zur
Vorlesung abgehalten werden. Eine Gruppe wird immer
einen größeren Verzug haben als die anderen.
Ich werde versuchen, diesbezügliche Probleme möglichst
gering zu halten. Aus diesem Grund empfehle ich,
den einen Freitagstermin (Gruppe A) nur bei großen Termin-
schwierigkeiten zu belegen.
Die Lehrämtler müssen nicht eine LAG-Gruppe wählen. Der
Aufbau der Stunde wird in jeder Gruppe gleich sein.
Wünschenswert ist aber, dass die Lehrämtler, die gemeinsam
arbeiten, sich in einer Übungsgruppe zusammenschließen.
Online-Angebote
Moodle
- Lehrende: Joachim Enders
- Lehrende: Oliver Möller
Kursbereich: FB05 Physik
Semester: SoSe 2020
Jupyterhub API Server: https://tu-jupyter-t.ca.hrz.tu-darmstadt.de
Lehrinhalte
The conventional control of material properties is achieved by compositional (e.g. alloying) or microstructural modifications, such as variation of grain size, introduction of point (e.g. vacancies, dopant atoms), line (dislocations, twins) or planar (stacking faults) defects etc. These modifications establish relationships between microstructure and material properties.
Going beyond these well-known concepts, the present course will introduce the idea and physics behind the reversible control of material properties. Among others, the electric potential as control parameter will be discussed in detail; especially dielectric and electrolytic gating concepts in printed electronics will be covered. Besides the electric potential, reversible chemical surface and bulk reactions can control the properties of a material in a reversible manner. In this context case studies of reversible and irreversible modifications of magnetic and electrical properties will be presented and connected to state of the art research results (e.g. nanostructured materials for energy storage, novel high entropy alloy materials).
Online-Angebote
moodle
The conventional control of material properties is achieved by compositional (e.g. alloying) or microstructural modifications, such as variation of grain size, introduction of point (e.g. vacancies, dopant atoms), line (dislocations, twins) or planar (stacking faults) defects etc. These modifications establish relationships between microstructure and material properties.
Going beyond these well-known concepts, the present course will introduce the idea and physics behind the reversible control of material properties. Among others, the electric potential as control parameter will be discussed in detail; especially dielectric and electrolytic gating concepts in printed electronics will be covered. Besides the electric potential, reversible chemical surface and bulk reactions can control the properties of a material in a reversible manner. In this context case studies of reversible and irreversible modifications of magnetic and electrical properties will be presented and connected to state of the art research results (e.g. nanostructured materials for energy storage, novel high entropy alloy materials).
Online-Angebote
moodle
- Lehrende: Horst Hahn
Kursbereich: FB11 Material- und Geowissenschaften
Semester: SoSe 2022
Jupyterhub API Server: https://tu-jupyter-t.ca.hrz.tu-darmstadt.de
Lehrinhalte
The conventional control of material properties is achieved by compositional (e.g. alloying) or microstructural modifications, such as variation of grain size, introduction of point (e.g. vacancies, dopant atoms), line (dislocations, twins) or planar (stacking faults) defects etc. These modifications establish relationships between microstructure and material properties.
Going beyond these well-known concepts, the present course will introduce the idea and physics behind the reversible control of material properties. Among others, the electric potential as control parameter will be discussed in detail; especially dielectric and electrolytic gating concepts in printed electronics will be covered. Besides the electric potential, reversible chemical surface and bulk reactions can control the properties of a material in a reversible manner. In this context case studies of reversible and irreversible modifications of magnetic and electrical properties will be presented and connected to state of the art research results (e.g. nanostructured materials for energy storage, novel high entropy alloy materials).
Online-Angebote
moodle
The conventional control of material properties is achieved by compositional (e.g. alloying) or microstructural modifications, such as variation of grain size, introduction of point (e.g. vacancies, dopant atoms), line (dislocations, twins) or planar (stacking faults) defects etc. These modifications establish relationships between microstructure and material properties.
Going beyond these well-known concepts, the present course will introduce the idea and physics behind the reversible control of material properties. Among others, the electric potential as control parameter will be discussed in detail; especially dielectric and electrolytic gating concepts in printed electronics will be covered. Besides the electric potential, reversible chemical surface and bulk reactions can control the properties of a material in a reversible manner. In this context case studies of reversible and irreversible modifications of magnetic and electrical properties will be presented and connected to state of the art research results (e.g. nanostructured materials for energy storage, novel high entropy alloy materials).
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Kursbereich: FB11 Material- und Geowissenschaften
Semester: SoSe 2021
Jupyterhub API Server: https://tu-jupyter-t.ca.hrz.tu-darmstadt.de