Modulverantwortliche:
Prof. Dr. Frank Cichos
Dauer:
1
Anzahl Wahlkurse:
0
Credits:
5,0
Startsemester:
SoSe 2023
Turnus:
jedes Sommersemester
Ziele:
Ziel dieses Moduls ist es, die Programmiersprache Python zu erlernen und diese auf physikalische Sachverhalte anzuwenden. Nach aktiver Teilnahme sind die Studierenden in der Lage, experimentelle Daten in Python zu analysieren und graphisch darzustellen, physikalische und nichtphysikalische Probleme zu simulieren, numerisch zu lösen und grafisch darzustellen. Eine kurze Einführung in das Maschinenlernen soll die Studierenden für neue Verfahren sensibilisieren.
Inhalt:
- Grundlagen der Programmiersprache Python
- Dokumentation in Jupyter Notebooks
- Datenaustausch mit Dateien
- Grafische Darstellung wissenschaftlicher Daten
- Anpassung theoretischer Modelle an experimentelle Daten
- Einfache numerische Lösungen von Differentialgleichungen und Differentialgleichungssystemen
- Anwendung numerischer Verfahren auf physikalische Prozesse aus der statistischen Physik, der Mechanik, der Elektrostatik und Thermodynamik, der Optik und der Quantenmechanik
- Kurze Einführung in Verfahren des Maschinenlernens
Literaturangabe:
- A. Malthe-Sørenssen: Elementary mechanics using Python, Springer, 2015
- J. M. Kinder, P. A. Nelson: A student’s guide to Python for physical modeling, Princeton University Press, 2018
- H. P. Langtangen: A primer on scientific programming with Python, Springer, 2016
- R. Maeder: Programming in Mathematica, 3. Auflage, Addison-Wesley, 1997
- R. Gaylord, S. N. Kamin, P. R. Wellin: Introduction to programming with Mathematica, TELOS, 1993
- R. Maeder: Informatik für Mathematiker und Naturwissenschaftler, Addison-Wesley, 1993
- A. Géron: Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, O’Reilly, 2020
Teilnahmevoraussetzungen:
Bachelor of Science Physik (ab WS 2019/20): keine
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