Die statistische Physik befasst sich mit den Eigenschaften von Vielteilchensystemen, die so komplex sind, dass sie auf der mikroskopischen Skala ein effektiv zufälliges Verhalten aufweisen. Im Gegensatz zur Mechanik und Quantentheorie, die es sich zum Ziel setzt, die konkreten Trajektorien bzw. Quantenzustände vorherzusagen, fragt die statistische Physik nach den Wahrscheinlichkeiten, solche Zustände vorzufinden. Es zeigt sich dabei, dass diese Wahrscheinlichkeiten oft einfachen Gesetzmäßigkeiten folgen, die unabhängig von den mikroskopischen Details des betrachteten physikalischen Systems sind.

Für Systeme im thermischen Gleichgewicht mit ihrer Umgebung ist die Situation besonders einfach. Die Entropiemaximierung hat hier zur Folge, dass die Wahrscheinlichkeit, einen bestimmten Mikrozustand s zu finden, proportional zu exp(-E(s)/kT) ist, wobei E(s) die Energie des Zustands ist. Mit einem solchen statistischen Ensemble kann beispielsweise die Zustandsgleichung eines idealen Gases hergeleitet werden.

In der Natur ist das thermische Gleichgewicht allerdings eher ein Spezialfall, denn die meisten Systeme – insbesondere auch alle lebenden Organismen - sind angetrieben oder äußeren Strömen ausgesetzt. In diesem Fall sind die statistischen Ensembles der Gleichgewichtsphysik nicht mehr anwendbar.

An unserem Lehrstuhl befassen wir uns mit der Frage, welche neuen physikalischen Eigenschaften in komplexen Systemen fernab vom thermischen Gleichgewicht zu erwarten sind. Die Anwendungen reichen hier von einfachen Modellsystemen wie Reaktions-Diffusionsprozessen und Gittergasen bis hin zu komplexen biologischen Organismen. Ein besonderer Schwerpunkt ist die Untersuchung von Phasenübergängen unter Nichtgleichgewichtsbedingungen, bei denen sich das makroskopische Verhalten des Systems abrupt ändert.