Quantitative Methoden und datenbasierte Werkzeuge entwickeln sich heute dynamisch und fachübergreifend weiter. Dadurch wird es zunehmend schwieriger, aktuelle methodische Entwicklungen zeitnah und in ausreichender Tiefe in bestehende Lehrveranstaltungen und Curricula zu integrieren. Gleichzeitig kristallisieren sich immer wieder interdisziplinäre Schlüsselmethoden und Konzepte heraus, die in unterschiedlichen Forschungsfeldern Anwendung finden, in disziplinspezifischen Curricula jedoch nicht oder nur am Rande behandelt werden.
Unsere Methodical Sprints greifen genau diese Entwicklungen auf. In kompakten Blockveranstaltungen vermitteln sie aktuelle Methoden und interdisziplinäre Schlüsselkonzepte – anwendungsorientiert, hands-on und forschungsnah. Sie richten sich an Studierende, Promovierende und Postdocs aus den MINT-nahen Fächern sowie den quantitativ und datenbasiert forschenden Geistes- und Sozialwissenschaften.
Die Methodical Sprints sind als offenes Format konzipiert und werden von Lehrenden aus unterschiedlichen Disziplinen gestaltet. Sie möchten ein Thema vorschlagen oder haben Interesse, selbst einen Methodical Sprint anzubieten? Sprechen Sie uns gerne an!
© CDSC A short course on causal inference
Korrelation ist keine Kausalität! Aber wie können wir auf der Grundlage der verfügbaren Daten Antworten auf Fragen wie „Wie wirksam ist eine bestimmte Behandlung bei der Vorbeugung einer Krankheit“ oder „Hat die globale Erwärmung diese Hitzewelle verursacht“ finden? Das wissenschaftliche Gebiet der Kausalschlüsse gibt uns Werkzeuge an die Hand, um diese Art von Fragen zu beantworten. In diesem kurzen Kurs werden wir eine erste Einführung in das kausale Denken und seine Anwendung auf Probleme aus verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen geben.
Lecturer: Dr. Oliver Kamps
19.-20.2.2026, KP 304, Institut für theoretische Physik
A short course on critical (?) transitions
Abrupte Übergänge zwischen qualitativ unterschiedlichen Zuständen sind ein allgegenwärtiges Phänomen in komplexen Systemen — von Ökosystemen und Klimadynamik über psychologisches Verhalten bis hin zu großen Sprachmodellen. Das Verstehen, Modellieren und sogar Antizipieren solcher Regimewechsel stellt eine große wissenschaftliche Herausforderung dar und ist in vielen Anwendungsfeldern von Bedeutung.
In diesem methodischen Sprint geben wir eine kompakte Einführung in die wichtigsten theoretischen Konzepte zu kritischen Transitionen, einschließlich Bifurkationen, Kipppunkten und Frühwarnsignalen. Anschließend stellen wir konkrete Methoden vor, mit denen sich Übergänge aus Daten erkennen und vorhersagen lassen. Schließlich widmen wir uns der wichtigen Frage, wie (wenn möglich) echte kritische Übergänge von anderen plötzlichen Veränderungen unterschieden werden können — eine Unterscheidung, die entscheidende Konsequenzen für Interpretation, Prognose und mögliche Eingriffe hat.
Dozent: Dr. Oliver Kamps
10.-11.2.2026, KP 304, Institut für theoretische Physik
Synchronization and the Kuramoto model
Synchronisation ist ein in Natur und Technik allgegenwärtiges Phänomen und ein fundamentales Prinzip kollektiver Dynamik. Synchronisationsprozesse spielen nicht nur in der Physik, sondern auch in Biologie, Chemie, Neurowissenschaften, Medizin und Ingenieurwissenschaften eine zentrale Rolle – etwa bei neuronalen Aktivitätsmustern, Herzrhythmen, der Koordination von Bewegungen, zirkadianen Prozessen, chemischen Oszillationen, Schwarmverhalten oder der Stabilität elektrischer Energienetze.
Das Kuramoto-Modell (KM) ist ein paradigmatisches Modell der nichtlinearen Dynamik, das aufgrund seiner einfachen mathematischen Struktur ein grundlegendes Verständnis kollektiver Synchronisationsphänomene in unterschiedlichsten Systemen ermöglicht. Der Methodische Sprint bietet eine Einführung in Synchronisation und das KM. Behandelt werden Phasenübergänge und verschiedene dynamische Regime wie vollständige und partielle Synchronisation. Darüber hinaus wird anhand ausgewählter Beispiele gezeigt, wie sich das Modell an unterschiedliche Anwendungskontexte anpassen lässt und so zur Untersuchung aktueller wissenschaftlicher Fragestellungen verschiedenster Disziplinen eingesetzt werden kann.
Zielgruppe: Studierende und Forschende der Physik, Mathematik, Informatik, Biologie, Chemie, Medizin, Psychologie, Sport- und Kognitionswissenschaften.
Vorkenntnisse: grundlegende mathematische Kenntnisse; weiterführende Konzepte (z. B. Schwingungen und Frequenzen, Fixpunkte o. Ä.) werden im Rahmen des Kurses eingeführt oder können mithilfe vorab bereitgestellter Materialien kompakt und zielgerichtet im Selbststudium erarbeitet werden.
Ansprechperson: Dr. Katrin Schmietendorf
Nächster Termin: 18. und 19. Februar 2027.