Methoden und Datenanalyse in der Biophysik 1
Techniques and Data Analysis in Biophysics 1
Modul PH2251
Modulversion vom WS 2022/3 (aktuell)
Von dieser Modulbeschreibung gibt es historische Versionen. Eine Modulbeschreibung ist immer so lange gültig, bis sie von einer neuen abgelöst wird.
Ob die Lehrveranstaltungen des Moduls in einem spezifischen Semester angeboten werden, finden Sie im Abschnitt Lehrveranstaltungen, Lern- und Lehrmethoden und Literaturhinweise unten.
| verfügbare Modulversionen | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| WS 2022/3 | WS 2021/2 | WS 2020/1 | WS 2019/20 | WS 2018/9 | WS 2017/8 | SS 2017 |
Basisdaten
PH2251 ist ein Semestermodul in Deutsch oder Englisch auf Master-Niveau das im Wintersemester angeboten wird.
Das Modul ist Bestandteil der folgenden Kataloge in den Studienangeboten der Physik.
- Spezifischer Spezialfachkatalog Biophysik
- Fokussierungsrichtung Biosensorik im M.Sc. Biomedical Engineering and Medical Physics
- Komplementärer Spezialfachkatalog Physik der kondensierten Materie
- Komplementärer Spezialfachkatalog Kern-, Teilchen- und Astrophysik
- Komplementärer Spezialfachkatalog Applied and Engineering Physics
Soweit nicht beim Export in einen fachfremden Studiengang ein anderer studentischer Arbeitsaufwand ("Workload") festgelegt wurde, ist der Umfang der folgenden Tabelle zu entnehmen.
| Gesamtaufwand | Präsenzveranstaltungen | Umfang (ECTS) |
|---|---|---|
| 150 h | 60 h | 5 CP |
Inhaltlich verantwortlich für das Modul PH2251 ist Friedrich Simmel.
Inhalte, Lernergebnisse und Voraussetzungen
Inhalt
- Der physikalische Messprozess
Grundlagen Statistik, Messunsicherheiten und Fehleranalyse, Rauschen in physikalischen Systemen, Datenaufnahme (Sampling-Theorem), Datenfilterung - Rasterkraftmikroskopie (AFM)
Grundlagen Kraftspektroskopie und Abbilden, Messtechnik und Datenaufnahme, Datenanalyse - Bayesstatistik
Grundlagen, Beispiele
Lernergebnisse
Nach der erfolgreichen Teilnahme an diesem Modul sind die Studierenden in der Lage:
- grundlegende statistische Methoden anzuwenden
- gemessene Daten und ihre Unsicherheiten kritisch zu betrachten
- zu verstehen, wie Rauschen in physikalischen Systemen für Experimente genutzt werden kann
- die Grundlagen von Datensampling und –filterung zu kennen und anzuwenden
- die Funktionsweise und die vielfältigen Anwendungsgebiete der Rasterkraftmikroskopie zu verstehen
- die Grundlagen von Bayessche Statistik zu verstehen und auf einfache Probleme anzuwenden.
Voraussetzungen
Keine Vorkenntnisse nötig, die über die Zulassungsvoraussetzungen zum Masterstudium hinausgehen.
Lehrveranstaltungen, Lern- und Lehrmethoden und Literaturhinweise
Lehrveranstaltungen und Termine
| Art | SWS | Titel | Dozent(en) | Termine | Links |
|---|---|---|---|---|---|
| VO | 2 | Techniques and Data Analysis in Biophysics 1 |
Simmel, F.
Mitwirkende: Pirzer, T. |
Fr, 11:00–13:00, ZNN 0.001 |
eLearning |
| UE | 2 | Exercise to Techniques and Data Analysis in Biophysics 1 |
Pirzer, T.
Leitung/Koordination: Simmel, F. |
eLearning |
Lern- und Lehrmethoden
Die Inhalte der Vorlesung werden durch Vortrag, Präsentation und Tafelanschrieb vermittelt.
Die Studierenden sollen in Eigenstudium aktuelle Beispiele aus der aktuellen Forschung selbstständig bearbeiten. Diese werden neben weiteren aktuellen Beispielen in der Vorlesung wissenschaftlich diskutiert. Hierbei sollen die Studierenden die Inhalte der Vorlesung aktiv anwenden, die vorgestellten Beispiele analysieren und eigenständig wissenschaftlich bewerten.
Begleitend sollen die Studierenden Lehrbücher durcharbeiten, welche zur weiteren Vertiefung auch durch wissenschaftliche Fachliteratur ergänzt werden kann.
Medienformen
Vortragsfolien, ergänzende Literatur, die Vortragsfolien werden über Moodle bereit gestellt
Literatur
- P.R. Bevington and D.K. Robinson: Data Reduction and Error Analysis for the Physical Sciences, McGraw-Hill Education Ltd, (2002)
- M.R. Spiegel: Schaum's Outline of Probability and Statistics, McGraw-Hill Education Ltd, (2000)
Modulprüfung
Beschreibung der Prüfungs- und Studienleistungen
Es findet eine mündliche Prüfung von 25 Minuten Dauer statt. Darin wird das Erreichen der im Abschnitt Lernergebnisse dargestellten Kompetenzen mindestens in der dort angegebenen Erkenntnisstufe exemplarisch durch Verständnisfragen und Beispielrechnungen überprüft.
Prüfungsaufgabe könnte beispielsweise sein:
- Was ist der Unterschied zwischen Nyquist-Rauschen und 1/f-Rauschen?
- Welche Abbildungsregime gibt es bei der Rasterkraftmikroskopie? Erklären Sie diese!
- Was bedeuted Doppelemulsion?
- Nennen Sie einen Signifikanztest und erläutern sie ihn.
Wiederholbarkeit
Eine Wiederholungsmöglichkeit wird am Semesterende angeboten.