Computational Statistical Physics I B
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| Organisationseinheit Freie Universität Berlin/Physik |
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Bereich
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| Zugangsvoraussetzungen Keine |
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| Qualifikationsziele Die Studentinnen und Studenten sind in der Lage, die wichtigsten Konzepte und Sätze der statistischen Physik sowie Thermodynamik zu benennen und zu beschreiben. Weiterhin sind sie in der Lage, die erworbenen Methodenkenntnisse auf gegebene Probleme zu übertragen und diese zu lösen. Die Studentinnen und Studenten haben außerdem die für den Umgang mit der statistischen Physik und Thermodynamik notwendigen Rechenmethoden erlernt und sind in der Lage, diese anzuwenden. Die Studentinnen und Studenten können ihre Methodenkenntnisse und Rechenmethoden im Bereich der statistischen Physik auf komplexe Fragestellungen anwenden. |
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| Inhalte Elementare Statistik und Gesetz großer Zahlen, Gleichgewichts-Ensembles, Prinzip der maximalen Entropie, Hauptsätze der Thermodynamik, thermodynamische Potenziale, thermodynamische Prozesse, Phasenübergänge, ideale Quantengase, wechselwirkende Systeme. |
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| Lehr- und Lernformen | Aktive Teilnahme | ||||||||||||||||
| Vorlesung 4 SWS Teilnahme empfohlen |
Erfolgreiches Bearbeiten von Übungsaufgaben Ausarbeitung und Präsentation eines Forschungsthemas oder Programmierprojekts |
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| Übung 2 SWS Teilnahme empfohlen |
Erfolgreiches Bearbeiten von Übungsaufgaben Ausarbeitung und Präsentation eines Forschungsthemas oder Programmierprojekts |
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| Seminar 2 SWS Teilnahme empfohlen |
Erfolgreiches Bearbeiten von Übungsaufgaben Ausarbeitung und Präsentation eines Forschungsthemas oder Programmierprojekts |
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Aufwand
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| Modulprüfung Klausur (90 Minuten), die auch in Form einer elektronischen Prüfungsleistung durchgeführt werden kann, oder mündliche Prüfung (ca. 30 Minuten) oder Hausarbeit (ca. 15 Seiten). |
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| Differenzierte Bewertung differenzierte Bewertung |
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| Modulsprache Englisch |
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| Arbeitsaufwand (Stunden) 450 |
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| Leistungspunkte (LP) 15 |
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| Dauer des Moduls Ein oder zwei Semester |
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| Häufigkeit des Angebots Mindestens einmal im Studienjahr |
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| Verwendbarkeit Masterstudiengang Computational Sciences |
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