Professurvorstellung Professur für Theoretische Physik, insbesondere Computerphysik

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1 Professurvorstellung Professur für Theoretische Physik, insbesondere Computerphysik Karl Heinz Hoffmann TU Chemnitz

2 Die Professur Stand:

3 Die Professur Professor: Prof. Dr. Karl Heinz Hoffmann Sekretariat: Frau A. Gaida (P 210) Internetseite: 8 Mitarbeiter, wechselnden Anzahl von Bachelor- / Master-/ Diplomanden und HiWi s Technische Ausstattung: Arbeitsplatzrechner, Frog-Cluster, Trinity-Cluster, Chic 3

4 Forschungsschwerpunkte Dynamik komplexer Systeme Irreversible Thermodynamik Stochastische Optimierung Anomale Diffusion Dynamik von Polymeren... 4

5 Themenkomplexe für Bachlorarbeiten Neuronale Netze Modellbildung Lernmechanismen Hopfield Netz Methodikthemen: Optimierung Mastergleichung 5

6 Neuronale Netze Biologie: Struktur und Informationsarchitektur von Gehirnen und Nervensystemen bei Tieren und Menschen "PLoS Computational Biology Issue Image". PLoS Computational Biology 6 (8): ev06.ei doi: /image.pcbi.v06.i08 6

7 Neuronale Netze Biologie: Struktur und Informationsarchitektur von Gehirnen und Nervensystemen bei Tieren und Menschen Physik/Informatik: Computergestütze künstliche neuronale Netze zur Analyse und Verarbeitung von Eingabewerten unter Verwendung von Lernmechanismen Mustererkennung Regelungstechnik Frühwarnsysteme 7

8 Neuronale Netze 8

9 Neuronale Netze Modellbildung: Neuronen Netztypen Lernmechanismen unüberwachtes und überwachtes Lernen 9

10 Neuronale Netze I. Modelbildung Konstruktionsmethoden Netztypen (Feedforward, Backward, Perzeptron, ) Übertragungsfunktionen der Knoten/Neuronen Diskussion von Vorteilen/Nachteilen Anwendungsbeispiele Implementation eines Beispiels 10

11 Neuronale Netze II. Lernmechanismen Welche Mechanismen gibt es? Wann und wie können sie verwendet werden? Vorteile und Nachteile Anwendungsgebiete Implementation eines Beispiels 11

12 Neuronale Netze III. Kapazitätsproblem Beispiel: Hopfield Netz Mustererkennung Wieviele Muster können erlernt werden? Wo liegen die Grenzen und warum gibt es sie? Gibt es Methoden diese Grenzen zu verscheiben? Implemention eines Beispiels 12

13 Themenkomplexe für Bachlorarbeiten Neuronale Netze Modellbildung Lernmechanismen Hopffieldnetz Methodikthemen: Optimierung Mastergleichung 13

14 Methodikthemen I. Optimierung Beispiele: Regelung/ Steuerung von Prozessen Steuerung von Einlassund/ oder Ablassventil für einen optimalen Verbrennungsprozess 14

15 Methodikthemen I. Optimierung Beispiele: Regelung/ Steuerung von Prozessen Kürzeste Rundreise (Travelling Salesman Problem) 15

16 Methodikthemen I. Optimierung Beispiele: Regelung/ Steuerung von Prozessen Kürzeste Rundreise (Travelling Salesman Problem) Bestimmung Grundzustände in Energielandschaften 16

17 Methodikthemen I. Optimierung Simulated Annealing Welche weiteren Algorithmen sind der aktuelle Stand der Forschung? Welche Move-Classes können definiert werden um das Optimierungsproblem effektiver zu lösen? Implementation eines Beispiels 17

18 Methodikthemen II. Mastergleichung Berechnungsmethode generalisierter stochastischer Dynamiken Neue Zustand = Alter Zustand + Zufluss - Abfluss Anwendungsbeispiele: Beschreibung sozialer Prozesse Populationsentwicklungen Meinungsbildungsprozesse Spinsysteme Diffusions- und Wärmeleitungsprozesse 18

19 Methodikthemen II. Mastergleichung Mastergleichung In welchen Bereichen wurde die Mastergleichung bisher angewendet (Physik, Psychologie, Soziologie, ) Implementation der Mastergleichung für ein selbstgewähltes Beispiel: Sinnvolle Startverteilung Definition von äußeren Parametern die auf Startverteilung wirken Welche Endverteilungen (stabile Verteilungen) ergeben sich? 19

20 Methodikthemen III. Dynamik komplexer Systeme (René Haber) Irreversible Thermodynamik (Katharina Stochastische Optimierung Anomale Diffusion Dynamik von Polymeren... 20

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