Wie kann die Natur quantifiziert werden? Von der Berechnung planetarer Bahnen bis zur Bestimmung von Materialeigenschaften – in der Physik spielt die Modellierung eine zentrale Rolle.

Ausgehend von der Newtonschen Mechanik erarbeitet sich der Kurs eine mathematische Erfassung der Konzepte des Determinismus und der Kausalität. Wo liegen die Grenzen dieser Beschreibung? Was ist Chaos? Zum Beispiel in Mehrkörpersystemen, so wie Flüssigkeiten, Festkörper oder Gasen, lassen sich die Bewegungen der Teilchen nicht mehr im Einzelnen erfassen. Hier erlernen die Teilnehmenden mit Hilfe von Statistik Aussagen über das Ganze treffen.

Über Jahrtausende hat die menschliche Intuition Modelle entwickelt, die die Wirklichkeit erfassen. Wie können die Fortschritte im Maschinellen Lernen uns helfen neue Zusammenhänge zu erfassen, die in der Menge an Information untergegangen sind?

Der Kurs befindet sich an der Schnittstelle von Physik und angewandter Mathematik: Es werden zunächst Modellierungsansätze mithilfe von Differential- und Integralrechnung sowie statistischer Methoden betrachtet. Besonders letztere helfen den Teilnehmenden die Arbeitsweise von neuronalen Netzen zu verstehen. Die theoretischen Modelle werden durch kleine angewandte Experimente, wie zum Beispiel eine Quantifizierung des freien Falls, und durch Simulationen am Computer ergänzt. In Python-Anwendungen emuliert der Kurs physikalische Systeme und trainiert kleine Machine-Learning Modelle.

Im Vorfeld der Akademie sollen die Teilnehmenden ein 15min Referat zu einem bestimmten Thema vorbereiten. Ebenso soll ein eigener Laptop mitgebracht werden (falls möglich).