Bachelor- und Masterarbeitsthemen 2020

Diese Webseite bietet eine Übersicht über die Arbeitsgruppen und deren angebotene Abschlussarbeitsthemen. Am 24.01.2020 findet dazu in Kooperation mit dem Forschungsschwerpunkt Physik eine Infoveranstaltung statt.

Institut: Astro- und Teilchenphysik

Gruppe: Numerische Astroteilchenphysik

Gruppe: Experimentelle Teilchenphysik

Gruppe: Sternentwicklung und Asteroseismologie

Gruppe: Galaktische Astrophysik

Gruppe: Experimentelle Astroteilchenphysik

Gruppe: Hochenergieastrophysik

Gruppe: Galaxien­entstehung und Entwicklung

  • Leitung: assoz. Prof. Francine Marleau, MSc PhD
  • Links: Forschungsgruppe, Prof. Marleau

Gruppe: Stellare Astrophysik

Institut: Experimentalphysik

Gruppe: Quantenoptik und Spektroskopie

Gruppe: 2D Kristalle

Gruppe: Dipolare Quantengase

Gruppe: Ultrakalte Quantenmaterie

Gruppe: Supraleitende Schaltkreise

Gruppe: Stark korrelierte Quantenmaterie

Gruppe: Licht-Materie-Quantenschnittstellen

Gruppe: Photon Conversion for Trapped-ion Quantum Networks (PhiNet)

Gruppe: Photonik

Gruppe: Quantenoptik

Institut: Ionenphysik und Angewandte Physik

Gruppe: Chemische Physik

Gruppe: Inelastische Elektronenstreuung

Gruppe: Umweltphysik / IMR

Gruppe: Nichtlineare Dynamik und komplexe Systeme

Gruppe: Computational Photophysics

Gruppe: Numerische Chemie

  • Leitung: ao. Univ.-Prof. Mag. Dr. Michael Probst
  • Links: Prof. Probst

Gruppe: Nano-Bio Physik

Gruppe: Molekulare Systeme

Institut: Theoretische Physik

Gruppe: Quanten­information und Computer

Gruppe: Theoretische Bio-Nano Physik

Gruppe: Theorie der kondensierten Materie / Computational Physics

Gruppe: Quantenoptik und ultrakalte Quantengase

Gruppe: Quanten­nanophysik, Quanten­optik und Quanten­information

Gruppe: Lehramts­ausbildung, Didaktik der Quanten­physik & Quanten­informations­verarbeitung

Gruppe: Verschränkungs­theorie & Quanten­informations­theorie

Gruppe: Mathematische Quantenphysik

Gruppe: Quanten­optimierung

Gruppe: Kondensierte Materie: Von Feldtheorie bis Maschinelles Lernen