Als Vorbereitung auf wissenschaftliches Arbeiten, insbesondere der Physikpraktika und späterer Semester- und Masterarbeiten, erhalten die Studierenden eine Einführung in viele relevante Aspekte der Datennahme (Messtechnologie), Datenverarbeitung mit Software (Fehlerrechnung, Statistik, Vergleich mit Modellen bis hin zu Machine Learning) und Datendarstellung (Graphen, Interpretation), mehr dazu.
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Zeit: Freitag, 14.15 - 16.00 Uhr
Raum: HG G 26.1
Hier entsteht im Laufe vom Semester eine Sammlung von Material, das ich euch gerne zur Verfügung stelle. Die Zusammenfassungen ersetzen keinerlei die Vorlesung und deren Inhalte, sollen aber euch als Hilfsmittel dienen, wenn ihr die Übungen löst oder euch auf die Prüfung vorbereitet.
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| Datum | Themen | Material aus der Übungsstunde |
|---|---|---|
| 25.02.2022 | Python Installation und erste Erfahrungen mit Plots | Slides, Beispielaufgabe |
| 04.03.2022 | Messfehler, Mittelwert, Varianz und Standardabweichung | Slides |
| 11.03.2022 | Messfeher: Gauss'sche Fehlerfortpflanzung, erste Monte Carlo Methoden | Slides, Beispielaufgabe |
| 18.03.2022 | Wahrscheinlichkeitsbegriffe, Wahrscheinlichkeitsverteilungen | Slides |
| 25.03.2022 | Satz von Bayes, Wahrscheinlichkeitsverteilungen | Slides, Beispielaufgabe |
| 01.04.2022 | Kovarianz, Korrelation, Auto-Kovarianz | Slides |
| 08.04.2022 | Ausfall! Fouriertransformation, spektrale Leistungsdichte (PSD) | Fouriertransformation, Fourierreihen |
| 15.04.2022 | Osterferien 🐰 | Concept Test, Lösungen |
| 29.04.2022 | Ausgleichsrechnung (Least Squares) | Slides, Matrizen in Python |
| 06.05.2022 | Nichtlineare Ausgleichsrechnung & Gradient Descent | Slides, Material |
| 13.05.2022 | Intro to Maschine Learning | Material |
| 20.05.2022 | Vertretung: Thomas Gisler | Material von Thomas |
| 26.05.2022 | PCA und Feature Scaling | Slides |