Difference between revisions of "Physik auf dem Computer SS 2017"

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* {{Download|Lecture_280617.pdf|28.06.2017: Numerische Differentiation und Integration: Mehrdimensionale Integrale und Monte Carlo-Integration (Kapitel 4)}}
 
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* {{Download|Lecture_050717.pdf|05.07.2017: Loesung von nichtlinearen Gleichungssystemen: Newton-Verfahren (Kapitel 5)}}
 
* {{Download|Lecture_050717.pdf|05.07.2017: Loesung von nichtlinearen Gleichungssystemen: Newton-Verfahren (Kapitel 5)}}
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* {{Download|Lecture_060717.pdf|06.07.2017: Loesung von nichtlinearen Gleichungssystemen: Sttelpunktmethode (Kapitel 5) und Iteratives Loesen von Gleichungssystemen: Jakobi-Verfahren (Kapitel 6)}}
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* {{Download|Lecture_060717.pdf|06.07.2017: Loesung von nichtlinearen Gleichungssystemen: Sattelpunktmethode (Kapitel 5) und Iteratives Loesen von Gleichungssystemen: Jakobi-Verfahren (Kapitel 6)}}
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* {{Download|Lecture_120717.pdf|12.07.2017: Iteratives Loesen von Gleichungssystem: Gauss-Seidel- und SOR-Verfahren (Kapitel 6) und Numerisches Loesen von Anfangswertproblem (Kapitel 7)}}
 
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* {{Download|Vorlesung_Python.pdf|Einführungsvorlesung: Python}}
 
* {{Download|Vorlesung_Python.pdf|Einführungsvorlesung: Python}}

Revision as of 16:37, 12 July 2017


Klausurtermin

Information icon-40x40.png Die Klausur wird am Mittwoch, den 30. August 2017 um 10:00 Uhr in V57.03 (voraussichtlich) stattfinden. Falls es bzgl. des Termins Probleme gibt, melden Sie sich bitte bei Jens Smiatek.

Nächster Donnerstagstermin der Vorlesung

Information icon-40x40.png 20.07.2017

Übersicht

Typ
Vorlesung (3 SWS) und Übungen (2 SWS)
Dozenten
Dr. Jens Smiatek und JP. Dr. Maria Fyta
Tutoren
Johannes Zeman und Michael Kuron
Sprache
Deutsch
Zeit und Ort
Vorlesung
jeden Mittwoch 14:00-15:30, Pfaffenwaldring 57, HS 57.04
jeden zweiten Donnerstag 15:45-17:15, Pfaffenwaldring 57, HS 57.05 (14-tägig).
erster Donnerstagstermin: 20. April 2017
Übung
Die Übungen finden im ICP CIP-Pool statt (Allmandring 3, OG rechts, Raum 01.033).

Vorlesung

Das LaTeX-Skript zur Vorlesung finden Sie hier:

Die kopierten aktuellen Vorlesungsnotizen (Tafelaufschrieb) finden Sie hier auch nach Datum sortiert:

Zusammengefasste handschriftliche Vorlesungsmitschriften (Tafelaufschrieb)

Klausur

Die Klausur wird am Mittwoch, den 30. August 2017 um 10:00 Uhr in V57.03 (voraussichtlich) stattfinden.

Übungen

Wer in der Vorlesung keinen Fragebogen ausgefüllt hat, aber gerne an der Übung teilnehmen möchte, schreibt bitte eine Email an Johannes Zeman mit dem Namen, der Email-Adresse, und der Matrikelnummer.

Tutoren und Übungszeiten


Wenn Sie Fragen zu den Übungen haben, wenden Sie sich bitte an Johannes Zeman. Bei allgemeinen Fragen zu den Übungen wenden Sie sich an Jens Smiatek.

Übungsblätter

Information icon-40x40.png

Nächste Woche (17.-21. Juli 2017) werden alle Übungsgruppen von Michael Kuron geleitet.

Alle Abgaben von Übungsblatt 11 sind sind daher bitte an Michael Kuron zu schicken!

Die Übungsblätter sind in Gruppen von zwei bis drei Personen zu bearbeiten und gemeinsam per E-Mail an den Tutor abzugeben. Abgabefrist ist immer Montag, 12:00 Uhr.

Übungsblatt 11: Nullstellensuche

  • Abgabetermin: Montag, 17. Juli 2017, 12:00 Uhr
  • application_pdf.pngWorksheet 11 (227 KB)Info circle.png

Übungsblatt 10: Mehrdimensionale Monte-Carlo-Integration

Übungsblatt 9: Integrationsmethoden

  • Abgabetermin: Montag, 3. Juli 2017, 12:00 Uhr
  • application_pdf.pngWorksheet 9 (257 KB)Info circle.png

Übungsblatt 8: Differentiation und Integration

  • Abgabetermin: Montag, 26. Juni 2016, 12:00 Uhr
  • application_pdf.pngWorksheet 8 (244 KB)Info circle.png

Übungsblatt 7: Messfehlerabschätzung

Übungsblatt 6: Diskrete Fouriertransformationen

Übungsblatt 5: Spline-Interpolation

Übungsblatt 4: Lagrange-Interpolation

Übungsblatt 3: LU-Zerlegung und Taylorpolynome

Übungsblatt 2: Gaußsches Eliminationsverfahren

Übungsblatt 1: Python und NumPy

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: ipynb.pngPythonTutorial.ipynb (33 KB)Info circle.png (nbviewer). Zur Wiederholung der Funktionen der NumPy-Bibliothek ist dieses IPython-Workbook durchzuarbeiten: ipynb.pngNumPyTutorial.ipynb (120 KB)Info circle.png (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 application_pdf.pngFolien der Vorlesung vom 6. April 2016 (779 KB)Info circle.png , sowie die SciPy/NumPy-Dokumentation.

Allgemeine Bemerkungen

  • 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 Personen 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 eingesehen 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 die Übungen dann alleine bearbeitet werden!
  • Wer möchte, kann Linux übrigens auch auf dem eigenen Computer ausprobieren und dann auch installieren (ohne deswegen andere bereits vorhandene Betriebssysteme löschen zu müssen).

Dokumentation

Linux

Python

  • Die Python-Dokumentation selbst. Um z. B. Hilfe zum Befehl print zu erhalten, kann folgender Befehl verwendet werden:
 pydoc print
  • Eine andere Möglichkeit ist es, die Dokumentation im Webbrowser zu lesen:
 pydoc -p 4242
Dann die Seite http://localhost:4242 aufrufen

NumPy

  • Schauen Sie sich zuerst die NumPy-Dokumentation an:
 pydoc numpy

Sonstiges

Python Coding style: application_pdf.pngPython Coding style (79 KB)Info circle.png

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 +tkinter 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.

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