Computational Physics

Robert Roth
SS 2011

Vorlesung: Fr. 13:30-15:10 @ S214/024
Übungen: Mo. 11:40-13:20
Mo. 15:20-17:00
Di. 9:50-11:30
Di. 11:40-13:20
Di. 13:30-15:10
Mi. 9:50-11:30
Mi. 13:30-15:10
Do. 9:50-11:30
Do. 15:20-17:00
@ S204/7 (kleiner PC-Pool)
Die Vorlesung verfolgt zwei Ziele: Zum einen soll ein Überblick über grundlegende numerische Verfahren und ihre Anwendung in der Physik gegeben werden. Andererseits soll die konkrete Modellierung physikalischer Probleme auf dem Computer eingeübt werden. Als Programmierumgebung wird das Computeralgebrasystem Mathematica verwendet. Wesentlicher Bestandteil dieser Vorlesung sind die Übungen, bei denen Sie selbständig am Computer mit Mathematica arbeiten werden.

Vorraussetzung für die Teilnahme an den Übungen ist ein Account im Physik-Rechnerpool. Details zur Anmeldung finden Sie hier.

Einige Stichpunkte zum (geplanten) Inhalt:

  • Einleitung: Begriffsbestimmung und Praxisbeispiele, Grundlagen der Modellierung physikalischer Probleme
  • Programmierung: Überblick über Programmiersprachen und Computeralgebrasysteme und ihre Anwendungsgebiete
  • Mathematica Crash-Kurs: Grundlagen, Syntax, analytische und numerische Funktionen, Programmierung, Graphik
  • Elementare numerische Verfahren: numerische Differentiation, numerische Integration, Nullstellensuche, Minimierung
  • Gleichungssysteme und Matrixmethoden: lineare Gleichungssysteme, Eigenwertproblem
  • Gewöhnliche Differentialgleichungen und Anfangswertprobleme: Euler-, Runge-Kutta-Verfahren, Stabilität; Anwendungen (z.B. Wurf mit Reibung, physikalisches Pendel und Chaos, Populationsdynamik)
  • Partielle Differentialgleichungen und Randwertprobleme: Shooting-Methode, Matrix-Eigenwertproblem; Anwendungen (z.B. Poissongleichung, Wellengleichung, Schrödingergleichung)
  • Fouriertransformation: Diskrete und Schnelle Fouriertransformation; Anwendungen (z.B. Datenfilterung, Quantendynamik)
  • Monte-Carlo-Methoden: Zufallszahlen, Monte-Carlo-Integration, Metropolis Algorithmus; Anwendungen (z.B. Ising Modell)
  • Statistische Datenmodellierung: Least-Squares-Fit, chi^2-Test
Hier werden im Verlauf der Veranstaltung zusätzliche Materialien, z.B. die in der Vorlesung verwendeten Notebooks, die Übungsnotebooks und die Musterlösungen zum Download bereitgestellt. Für den Zugriff wird das in der Vorlesung angegebenen Passwort benötigt.

Materialien