Physik auf dem Computer SS 2016

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

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

Klausur

• Zur Klausur sollten folgenden Dinge mitgebracht werden:
  • Stifte
  • Lichtbildausweis
  • nicht-programmierbarer und nicht-kommunikationsfähiger Taschenrechner
  • ein beidseitig DIN-A4-Blatt mit Formeln etc. Ein Vorschlag ist hier (419 KB) und hier (13 KB) das LaTeX zum Anpassen.
• 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., 29.06. und 13.07. wird diese Übungsgruppe von Jonas Landsgesell vertreten.

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 jeweils Dienstag, 10:00 Uhr.

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 diese 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).

Nützliche Referenzen sind beispielsweise die Vorlesungsfolien aus den Computergrundlagen, die Folien der Vorlesung vom 6. April, 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

GNU/Linux auf dem eigenen Rechner

Wer ein Unix-Betriebssystem auf dem eigenen Computer ausprobieren will, der hat verschiedene Möglichkeiten.

• Die Übungsleiter können Euch dabei - in begrenztem Umfang - weiterhelfen.
• Die verschiedenen unten vorgestellten Distributionen bieten alle sogenannte "Live-CDs" an. Diese kann man einfach in den eigenen Rechner einlegen und den Rechner neu starten. Er lädt dann das Betriebssystem, ohne dabei die Festplatte zu verändern! Das ist also völlig ohne Risiko.
• Wer GNU/Linux auf dem eigenen Rechner installieren möchte, kann das problemlos tun, ohne dabei Windows löschen zu müssen. Es muss lediglich Platz auf der Festplatte frei sein. Auch dazu können die LiveCDs verwendet werden.

Die folgenden Distributionen können wir empfehlen:

• Ubuntu - Gilt als sehr benutzerfreundliche Distribution, ist einfach zu installieren. Verwendet den GNOME-Desktop (Grafische Benutzeroberfläche).
• Kubuntu - Dasselbe wie Ubuntu, aber mit dem KDE-Desktop.
• Xubuntu - Ubuntu mit XFCE-Desktop. Weniger bunt und animiert, aber dafür auch auf langsamen Netbooks recht flott.
• OpenSuse - Benutzerfreundliche Linuxdistribution. Stammt ursprünglich aus Deutschland, deswegen in Deutschland relativ weit verbreitet. Bietet wahlweise KDE oder GNOME (oder auch andere Alternativen).