Physik auf dem Computer SS 2016
Hinweis
Der Klausurtermin steht fest: Montag, der 11. Juli 2016 um 8:30 Uhr (ICP Seminarraum, Allmandring 3)! |
Übersicht
- Typ
- Vorlesung (3 SWS) und Übungen (2 SWS)
- Dozenten
- Dr. Jens Smiatek und JP. Dr. Maria Fyta
- Tutoren
- Michael Kuron
- Sprache
- Deutsch
- Zeit und Ort
- Vorlesung
- jeden Mittwoch 14:00-15:30, Pfaffenwaldring 57, HS 57.04
- jeden zweiten Freitag 8:00-9:30, Pfaffenwaldring 57, HS 57.05 (14-tägig).
- erster Freitagstermin: 08. April 2016
- Freitagstermine: 22.04., 29.04. (ausserplanmässig),
06.05.(fällt aus!), 13.05. (ausserplanmässig), 03.06., 10.06. (Nachholtermin vom 11.05.), 17.06., 01.07. und15.07.(fällt aus!) - Übung
- jeden Mittwoch 15:45-17:15, Allmandring 3, ICP CIP-Pool
Vorlesung
Die Folien und das Skript zur Vorlesung gibt es hier:
- Einführungsvorlesung: Python (779 KB)
- 13.04.2016: Motivation und Fadenpendel (Kapitel 0) (2.23 MB)
- 20.04.2016: Lineare Algebra: Dreiecksmatrizen und Gauss-Elimination (Kapitel 1) (2.34 MB)
- 22.04.2016: Lineare Algebra: Matrixinversion und LU-Zerlegung (Kapitel 1) (2.86 MB)
- 29.04.2016: Lineare Algebra und Darstellung von Funktionen: Bandmatrizen, Taylor-Reihen und Polynominterpolation (Ende Kapitel 1 und Anfang Kapitel 2) (2.63 MB)
- Python-Skript zum Horner-Schema (600 bytes)
- 04.05.2016: Darstellung von Funktionen: Lagrangepolynome, Neville-Aitken-Schema, Newton-Darstellung und Chebyshev-Stützstellen (Kapitel 2) (2.74 MB)
- 13.05.2016: Darstellung von Funktionen: Splines und Fourierreihen (Kapitel 2) (3.64 MB)
- 25.05.2016: Diskrete und schnelle Fouriertransformation (Kapitel 2) (4.13 MB)
- 01.06.2016: Signalverarbeitung und Datenanalyse (Fouriertransformation) (Kapitel 3) (2.76 MB)
- 03.06.2016: Signalverarbeitung und Datenanalyse: Abtasttheorem, Faltung, Kreuz- und Autokorrelationsfunktionen (Kapitel 3) (4.11 MB)
- 08.06.2016: Pearson-Korrelation, Messfehlerabschaetzung und Binning-Analyse (Kapitel 3) (2.69 MB)
- 10.06.2016: Numerische Ableitungen (Kapitel 4) (3.79 MB)
- 15.06.2016: Numerische Integration (Kapitel 4) (2.89 MB)
- 17.06.2016: Numerische Integration: Gauss-Quadratur und Monte-Carlo-Integration (Kapitel 4) (3.06 MB)
- 17.06.2016: Nichtlineare Gleichungssysteme: Sukzessive Substitution und Newton-Verfahren (Kapitel 5) (3.06 MB)
Klausur
Der Klausurtermin ist Montag, der 11. Juli 2016.
- Zur Klausur sollten folgenden Dinge mitgebracht werden:
- Klausur 2013: [ohne Musterlösungen] (366 KB) [mit Musterlösungen] (405 KB)
- Probeklausur 2013: [ohne Musterlösungen] (313 KB) [mit Musterlösungen] (373 KB)
- Klausuren SS 2012 (teilweise andere Schwerpunkte!)
- Probeklausur 2012: [ohne Musterlösungen] (312 KB) [mit Musterlösungen] (386 KB)
- Klausur 2012: [ohne Musterlösungen] (317 KB) [mit Musterlösungen] (388 KB)
Übungen
Wer in der Vorlesung keinen Fragebogen ausgefüllt hat, aber gerne an der Übung teilnehmen möchte, schreibt bitte eine Email an Michael Kuron mit dem Namen, der Email-Adresse, und der Matrikelnummer.
Tutoren und Übungszeiten
Die Übungsgruppe findet Mittwochs von 15:45 bis 17:15 Uhr statt. Sie wird von Michael Kuron geleitet. Am 20.04. und 13.07. wird diese Übungsgruppe von Jonas Landsgesell vertreten, am 29.06. von Julian Michalowsky.
Wenn Ihr Fragen zu den Übungen habt wendet Euch an Michael Kuron. Bei allgemeinen Fragen zu den Übungen wendet Euch an Jens Smiatek.
Übungsblätter
Die Übungsblätter sind in Zweiergruppen zu bearbeiten und gemeinsam per E-Mail an den Tutor abzugeben. Abgabefrist ist i.d.R. Dienstag, 10:00 Uhr.
Übungsblatt 11: Iterative Gleichungslöser und Differentialgleichungen
- Abgabetermin: Dienstag, 5. Juli 2016, 10:00 Uhr
- Worksheet 11 (197 KB)
- ws11.py (746 bytes)
- ws11.ipynb (12 KB) (nbviewer)
Übungsblatt 10: Nullstellensuche
- Abgabetermin: Dienstag, 28. Juni 2016, 10:00 Uhr
- Abgabe an Julian Michalowsky
- Worksheet 10 (215 KB)
Übungsblatt 9: Numerisches Differenzieren und Integrieren
- Abgabetermin: Dienstag, 21. Juni 2016, 10:00 Uhr
- Worksheet 9 (212 KB)
Übungsblatt 8: Messfehlerabschätzung
- Abgabetermin: Dienstag, 14. Juni 2016, 10:00 Uhr
- Worksheet 8 (171 KB)
- ws8.py (631 bytes)
- ws8.pkl.gz (4.76 MB)
- ws8.ipynb (136 KB) (nbviewer)
Übungsblatt 7: Signalverarbeitung und Datenanalyse
- Abgabetermin: Dienstag, 7. Juni 2016, 10:00 Uhr
- Worksheet 7 (401 KB)
- ws7.py (596 bytes)
- ws7.pkl.gz (664 KB)
- ws7.ipynb (74 KB) (nbviewer)
Übungsblatt 6: Diskrete Fouriertransformation
- Abgabetermin: Dienstag, 31. Mai 2016, 10:00 Uhr
- Worksheet 6 (182 KB)
- ws6.py (2 KB)
- ws6.ipynb (4 KB) (nbviewer)
Übungsblatt 5: Spline-Interpolation und Fourierreihen
- Abgabetermin: Dienstag, 24. Mai 2016, 10:00 Uhr
- Worksheet 5 (222 KB)
- ws5.py (2 KB)
- ws5.ipynb (260 KB) (nbviewer)
Übungsblatt 4: Lagrange-Interpolation
- Abgabetermin: Dienstag, 10. Mai 2016, 10:00 Uhr
- Worksheet 4 (199 KB)
- ws4.py (1 KB)
- ws4.ipynb (260 KB) (nbviewer)
Übungsblatt 3: LU-Zerlegung und Taylorpolynome
- Abgabetermin: Dienstag, 3. Mai 2016, 23:59 Uhr
- Worksheet 3 (243 KB)
- ws3.py (1 KB)
- ws3.ipynb (293 KB) (nbviewer)
- poisson2d.py (1 KB)
Übungsblatt 2: Gaußsches Eliminationsverfahren
- Abgabetermin: Dienstag, 26. April 2016, 10:00 Uhr
- Worksheet 2 (206 KB)
- gauss.py (2 KB)
- gauss.ipynb (7 KB) (nbviewer)
Übungsblatt 1: Python und NumPy
- Abgabetermin: Dienstag, 19. April 2016, 10:00 Uhr
- Worksheet 1 (253 KB)
- pendulum.py (1 KB)
- pendulum.ipynb (107 KB) (nbviewer)
Übungsblatt 0: Wiederholung Python
Da auf allen weiteren Übungsblättern Programmieraufgaben in Python zu lösen sein werden, besteht die Hausaufgabe der ersten Woche darin, die eigenen Python-Kenntnisse aufzufrischen.
Zur Wiederholung der grundlegenden Python-Syntax ist dieses IPython-Workbook durchzuarbeiten: PythonTutorial.ipynb (33 KB) (nbviewer). Zur Wiederholung der Funktionen der NumPy-Bibliothek ist dieses IPython-Workbook durchzuarbeiten: NumPyTutorial.ipynb (120 KB) (nbviewer). Nach dem Herunterladen kann ein IPython-Notebook mit folgendem Befehl geöffnet werden:
ipython notebook /pfad/zum/Notebook.ipynb
Nützliche Referenzen sind beispielsweise die Vorlesungsfolien aus den Computergrundlagen, die Folien der Vorlesung vom 6. April (779 KB) , sowie die SciPy/NumPy-Dokumentation.
In der Übungsgruppe am 13. April 2016 können Fragen gestellt werden. Das erste Übungsblatt, auf dem es Punkte zu sammeln gilt, wird ebenfalls am 13. April veröffentlicht.
Allgemeine Bemerkungen
- Die Übungen finden im CIP-Pool am ICP (Allmandring 3, 1. Stock) statt.
- Um zur Prüfung zugelassen zu werden, sind insgesamt 50% der Punkte aus den Übungen notwendig. Außerdem ist regelmäßig an den Übungsgruppen teilzunehmen und ein- bis zweimal eine Aufgabe an der Tafel vorzustellen.
- Die Übungen sollen i. d. R. in Gruppen von zwei oder drei Leuten bearbeitet werden.
- Wir gehen davon aus, dass die Übungen im CIP-Pool bearbeitet werden. Dieser ist mit Hilfe des Logins und Passworts jederzeit zugänglich (außer nachts und am Wochenende). Die Belegungszeiten des CIP-Pools können hier abgelesen werden.
- Trotzdem werden wir versuchen, alle dafür benötigten Materialien hier auf der Homepage bereitzustellen. Wer also selbst ein Unix/Linux-Betriebssystem zu Hause installiert hat, kann die Übungen im Prinzip auch dort erledigen. Das bedeutet aber ausdrücklich nicht, dass Ihr die Übungen dann alleine macht!
- Wer möchte, kann Linux übrigens auch auf dem eigenen Computer ausprobieren und dann auch installieren (ohne deswegen Windows löschen zu müssen). Tipps dazu gibt es weiter unten.
Documentation
Linux
- Linux Cheat Sheet (2.27 MB) (source (42 KB)) - the most important linux commands on a single page
- A good and freely available book about using Linux: Introduction to Linux by M. Garrels
- Short introduction to shell scripting (bash)
- A more detailed introduction to bash scripting
Python
- Use the existing documentation of Python itself! To get help on the command
print
, use
pydoc print
- Or use the Web browser to read it. Start
pydoc -p 4242
- and visit the page http://localhost:4242
- http://python.org/doc/ - the official Python documentation (including tutorials etc.)
- Byte_of_Python.pdf (546 KB) - the free eBook "A byte of Python" [1], also available in German[2]
NumPy
- first of all, try to use
pydoc numpy
- http://numpy.scipy.org/ - the homepage of NumPy contains a lot of documentation
- Script of the lecture "Physik auf dem Computer" (german) (3.24 MB) - Numerics in Python, using Numpy
Python auf dem eigenen Rechner
Wer die Übungsaufgaben auf dem eigenen Rechner lösen möchte, muss dafür Python samt einiger Zusatzmodule installieren. Auf den unterschiedlichen Betriebssystemen funktioniert das jeweils anders.
Debian und Ubuntu Linux
sudo apt-get update sudo apt-get install python python-numpy python-scipy \ python-matplotlib ipython ipython-notebook mkdir -p ~/.config/matplotlib echo 'backend: TkAgg' > ~/.config/matplotlib/matplotlibrc
OpenSUSE Linux
sudo zypper install python python-numpy python-scipy \ python-matplotlib IPython mkdir -p ~/.config/matplotlib echo 'backend: TkAgg' > ~/.config/matplotlib/matplotlibrc
Mac OS X
Zuerst den C-Compiler installieren:
xcode-select --install xcodebuild -license accept
Anschließend MacPorts herunterladen und installieren. Nun können die Python-Pakete installiert werden:
sudo port selfupdate sudo port install python27 py27-numpy py27-scipy \ py27-matplotlib py27-ipython py27-jupyter sudo port select python python27 sudo port select ipython py27-ipython
Windows
Für Windows empfiehlt sich Anaconda Python, ein Komplettpaket, von dem alle benötigten Python-Module schon mitgebracht werden.