Willkommen auf der Homepage der Theorieabteilung

Die Theorieabteilung des Max-Planck-Instituts für die Physik des Lichts, die von Prof. Florian Marquardt geleitet wird, beschäftigt sich sowohl mit der Quanten- als auch mit der klassischen Dynamik von Systemen, die für die moderne Optikforschung relevant sind, insbesondere an der Schnittstelle zwischen Nanophysik und Quantenoptik. Themen sind unter anderen die Theorie der Optomechanik, neuronale Netze und maschinelles Lernen in der Physik, die Quantenoptik in supraleitenden Schaltkreisen, der Transport in photonischen Systemen, grundsätzliche Fragen der Quanten-Vielteilchentheorie,  die nichtlineare Dynamik im Nichtgleichgewicht sowie die Dekohärenz. Die Arbeitsgruppe bedient sich einer Vielzahl von Herangehensweisen, von analytischen Studien bis hin zu numerischen Simulationen.


Unsere unabhängige Theorie-Forschungsgruppe unter der Leitung von Mario Krenn (gegründet im September 2021) untersucht, wie neue künstliche Intelligenz (KI) konzeptionelle Fortschritte in der Physik, insbesondere in der Quantenphysik und Quantenoptik, erzielen kann. Lesen Sie hier mehr.


Unsere unabhängige Theorie-Forschungsgruppe, die sich mit nicht-hermiteschen topologischen Phänomenen beschäftigt und von Flore Kunst geleitet wird, hat im November 2021 ihre Arbeit aufgenommen. Lesen Sie hier mehr.


Wir sind Teil der folgenden Forschungsnetzwerke:

 

In unserer Forschung verwenden wir Werkzeuge aus der Theorie der kondensierten Materie und aus der Quantenoptik für eine Vielzahl von Fragestellungen an der Schnittstelle von Nanophysik und Quantenoptik; wir beschäftigen uns an dieser Stelle sowohl mit Quanten- als auch klassischer Dynamik. Bei unserer Herangehensweise versuchen wir oft, die auffälligen Merkmale von experimentell relevanten Situationen zu identifiziern und sie in minimalistische Modelle zu komprimieren. Diese können anschließend mit modernsten theoretischen Werkzeugen bearbeitet werden. Gleichzeitig ist es uns auch wichtig, im direkten Kontakt mit Experimenten zu bleiben, bis hin zur Gestaltung der klassischen elektromagnetischen und akustischen Eigenschaften von spezifischen Strukturen.

 

Lesen Sie mehr über unsere Forschung

Deep Learning of Quantum Many-Body Dynamics via Random Driving

Naeimeh Mohseni, Thomas Fösel, Lingzhen Guo, Carlos Navarrete-Benlloch, Florian Marquardt

Quantum (6) (2022) | Journal | PDF


Ising machines: Hardware solvers for combinatorial optimization problems

Naeimeh Mohseni, Peter McMahon, Tim Byrnes

Nature Reviews Physics (2022) | Journal | PDF


Modern applications of machine learning in quantum sciences

Anna Dawid, Julian Arnold, Borja Requena, Alexander Gresch, Marcin Płodzień, Kaelan Donatella, Kim Nicoli, Paolo Stornati, Rouven Koch, et al.

arXiv 2204.04198 Preprint | PDF


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Aktuelle Ausgabe: Newsletter No 16 - February 2021

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