קורסים שאינם מקנים נקודות זכות
20432 מבוא לפיסיקה חישובית
20432 מבוא לפיסיקה חישובית
2 נקודות זכות ברמה רגילה + 3 ברמה מתקדמת
שיוך: מדעים / מדעי הטבע / פיסיקה
תנאי קבלה: 37 נקודות זכות עבור קורסים קודמים בפיסיקה. ידע קודם דרוש: הקורסים מבוא למדעי המחשב ושפת Java (או שני הקורסים מבוא למדעי המחשב ושפת Java א + מבוא למדעי המחשב ושפת Java ב), או יסודות התכנות בשפת פייתון1 או תכנות וניתוח נתונים בשפת פייתון1 משוואות דיפרנציאליות רגילות 1 או מבוא למשוואות דיפרנציאליות רגילות , אלגברה לינארית 1 או אלגברה לינארית לתלמידי מדעים.
פיתוח הקורס: ד״ר אלונה וזאן, פרופ' יהונתן גרנות, ד״ר גיא עמית, ד״ר אורלי לחמי
הקורס מקנה את היסודות והעקרונות המנחים לפיתוח ושימוש בכלים חישוביים לצורך פתרון בעיות פיזיקליות. הקורס מורכב משני חלקים: החלק הראשון עיוני - יסודות האנליזה הנומרית ושיטות לחישובים אקראיים, והחלק השני מעשי - כלים והתנסות בפיתוח מודלים נומריים בתחומי הפיזיקה השונים.
היישום בקורס הוא בעזרת תכנות בשפת פייתון. החלק העיוני של הקורס מבוסס על הספר:
Computational Physics / Mark Newman / Createspace Independent Publishing Platform / 2013
נושאי הלימוד
-
היבטים נומריים (מגבלות המחשב): סוגי משתנים, מהירות ודיוק, סקאלות, סוגי שגיאות.
-
יסודות האנליזה הנומרית: שיטות אינטגרציה, נגזרות נומריות, אינטרפולציה ואקסטרפולציה.
-
פתרון משוואות: מערכת משוואת, ערכים עצמיים ווקטורים עצמיים, משוואות לא לינאריות, מציאת נקודות מינימום ומקסימום.
-
משוואות דיפרנציאליות: שיטת רונגה-קוטה, גודל צעד מותאם, בעיות תנאי שפה ותנאי התחלה, יציבות פתרון.
-
חישובים במערכות אקראיות ובמערכות מרובות מימדים: מספרים אקראיים, אינטגרציית מונטה קרלו, סימולציית מונטה קרלו ושיטת שרשרת מרקוב, אופטימיזציה.
הקורס מצריך ידע קודם בתכנות. עד שיפתח קורס אוניברסיטאי בפייתון תחילת הקורס תוקדש להכרות עם שפת פייתון: ספריות וחבילות רלוונטיות, כלים בסיסיים.
שימו לב- מפגשי המעבדות, שבהם הסטודנטים יעבדו על הפרויקטים הסופיים, יתקיימו בקמפוס רמת אביב. הנוכחות חובה בכל המפגשים (8 מפגשים, 4 שעות כל מפגש).
------------------------------------------------------------------------------
Introduction to Computational Physics (20432) Syllabus [Elective]
Credits: 5 credits
Prerequisites: acceptance to MSc in astrophysics
Course Overview:
The course provides the fundamentals and guiding principles for the development and use of computational tools for solving physical problems. The course consists of two parts: the first theoretical part - fundamentals of numerical analysis and methods, and the second practical part - tools and experience in developing numerical models in various fields of physics. The application in the course is through programming in the Python language.
The Topics covered in this course are:
* Numerical aspects (computer limitations): types of variables, speed and accuracy, scales, types of errors.
* Fundamentals of numerical analysis: integration methods, numerical derivatives, interpolation and extrapolation
* Solving equations: system of equations, eigenvalues and eigenvectors, nonlinear equations, finding minimum and maximum points.
* Differential equations: Runge-Kutta method, adjusted step size, boundary value problems and initial condition, stability of solution.
* Computations in random and multidimensional systems: random numbers, Monte Carlo integration, Monte Carlo simulation and the Markov chain method, optimization.
Required Text:
Computational Physics / Mark Newman / Createspace Independent Publishing Platform / 2013
Please note
- The practical sessions, in which students will work on their projects, will be held at Ramat Aviv campus. Attendance is mandatory (8 sessions, 4 hours each session).
- The course requires prior knowledge of programming. For students without a background in Python, the first chapters of the book provide an introduction to the Python language: relevant libraries and packages, basic tools.
1 או יסודות התכנות בשפת Java שאינו מוצע עוד.