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Teaching overview
Comments and suggestions are always welcome (teaching@mkliesch.eu).
Quantum computing and characterization of quantum devices (Summer ’22)
A class on quantum computation and related topics.
Group seminar: Theoretical quantum science and technology (every term)
Group members present and discuss their latest progress and results and give tutorial presentations. Some talks are given by external visitors.
Interested students are always very welcome.
Vorkurs Mathematik für Studienanfänger der Physik und Medizinischen Physik (Winter 21/22)
Dieser Kurs soll Studienanfängern und Studienanfängerinnen bei der Schulmathmatik abholen und auf die Mathematikkurse im Physikstudium vorbereiten.
Die Organisation des Kurses wird über ILIAS erfolgen.
Inhalt
Funktionen
Differenzialrechnung
Integralrechnung
Lineare Gleichungssysteme
Vektoren
Wahrscheinlichkeitstheorie
Komplexe Zahlen
Literatur
G. Walz, F. Zeilfelder und T. Rießinger, Brückenkurs Mathematik: für Studieneinsteiger aller Disziplinen,
hier als elektronisches Buch in der Unibibliothek erhältlich
Statistische Mechanik (Winter 19/20)
Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie
Informationsmaße
Jaynes'sches Prinzip
Ensembles der Statistischen Physik
Ideale Quantengase, Bose-Einstein-Kondensation
Thermodynamik (Potentiale, Eulergleichung, Gibbs-Duhem-Relation, Maxwellbeziehungen, thermodynamische Prozesse, Hauptsätze)
Phasenübergänge (Van-der-Waals-Gleichung, Ising-Modell, kritische Phänomene)
Ein Skript zur Vorlesung kann hier gefunden werden.
Course: Characterization and verification of quantum simulations (summer 19)
Quantum state tomography
Fidelity estimation and certification of quantum states
Randomized benchmarking for quantum dynamics
Quantum process tomography
Course: Machine learning in quantum physics (winter 18/19)
Quantum machine learning is an emerging research field. This first course focuses on the subfield where classical machine learning is applied in quantum physics. The goal of this course is to provide the students with the necessary skills to understand the main ideas and some details of the ongoing research.