Simulationsmethoden in der statistischen Physik. Klassische Monte-Carlo-Simulationen: finite-size scaling, Clusteralgorithmen, Histogramm-Methoden, Renormierungsgruppe. Anwendung auf Boltzmann-Maschinen. Simulation von Nichtgleichgewichtssystemen.
Die Vorlesung ist eine Vertiefung von Simulationsmethoden in der statistischen Physik, und daher ideal als Fortführung der Veranstaltung "Introduction to Computational Physics" des Herbstsemesters. Im ersten Teil lernen Studenten die folgenden Methoden anzuwenden: Klassische Monte-Carlo-Simulationen, finite-size scaling, Clusteralgorithmen, Histogramm-Methoden, Renormierungsgruppe. Ausserdem lernen Studenten die Anwendung der Methoden aus der Statistischen Physik auf Boltzmann-Maschinen kennen und lernen wie Nichtgleichgewichtssysteme simuliert werden.
Im zweiten Teil wenden die Studenten Methoden zur Simulation von Molekulardynamiken an. Das beinhaltet unter anderem auch langreichweitige Wechselwirkungen, Ewald-Summation und diskrete Elemente.
Inhalt
Simulationsmethoden in der statistischen Physik. Klassische Monte-Carlo-Simulationen: finite-size scaling, Clusteralgorithmen, Histogramm-Methoden, Renormierungsgruppe. Anwendung auf Boltzmann-Maschinen. Simulation von Nichtgleichgewichtssystemen. Molekulardynamik-Simulationen: langreichweitige Wechselwirkungen, Ewald-Summation, diskrete Elemente, Parallelisierung.
Skript
Skript und Folien sind online verfügbar und werden bei Bedarf verteilt.
Literatur
Literaturempfehlungen und Referenzen sind im Skript enthalten.
Voraussetzungen / Besonderes
Grundlagenwissen in der Statistischen Physik, Klassischen Mechanik und im Bereich der Rechnergestützten Methoden ist empfohlen.
Leistungskontrolle
Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Die Leistungskontrolle wird in jeder Session angeboten. Die Repetition ist ohne erneute Belegung der Lerneinheit möglich.
Prüfungsmodus
mündlich 20 Minuten
Zusatzinformation zum Prüfungsmodus
During the semester, the students can get a total of 0.25 bonus points in the final grade for solving the computational exercise sheets. Students would get 0.25 bonus points for completing 80% of the exercises. The final grade would then be the sum of the oral exam grade and the bonus grade (rounded and capped at 6.0). Participation in the bonus system is voluntary. It is possible to get a 6.0 without participating in the bonus system.
Diese Angaben können noch zu Semesterbeginn aktualisiert werden; verbindlich sind die Angaben auf dem Prüfungsplan.
Leistungskontrolle als Semesterkurs