Nastavni program.

Naziv predmeta RAČUNALNA FIZIKA
Kod F133
Vrsta Predavanja (15),  Seminari (45)
Razina Osnovni predmet
Godina 3. Semestar 6.
ECTS 5 ECTS bodova
Nastavnik doc. dr. sc. Dario Hrupec

Igor Miklavčić, predavač

Cilj ili svrha kolegija Numeričko rješavanje i vizualizacija problema iz fizike pomoću računala
Preduvjeti za upis Računalni praktikum, I116
Ishodi učenja Nakon uspješno završenog kolegija student će moći:

  • Primjeniti Monte Carlo simulacije.
  • Numerički rješavati sustave nelinearnih jednadžbi.
  • Numerički računati svojstvene vrijednosti i svojstvene vektore matrica.
  • Numerički računati višestruke integrale.
  • Rješavati probleme iz fizike koristeći moderne računalne programe.
  • Vizualizirati probleme iz fizike i njihova rješenja na računalu.
  • Koristiti programski jezik Python.
  • Snalaziti se u operativnom sustavu Linux.

Povezanost ishoda učenja, nastavnih metoda i ocjenjivanja

Nastavna aktivnost ECTS Ishod učenja Aktivnost studenata Metode procjenjivanja Bodovi
min max
Pohađanje predavanja 4 1-6 Prisutnost na nastavi Evidencija 0 100
Usmeno izlaganje 1 5-7 istraživanje na zadanu temu, pisanje koda, izrada PPT prezentacije, usmeno izlaganje Usmeno, nakon održane prezentacije 0 20
Ukupno 5  0 120
Konzultacije po dogovoru
Kompetencije koje se stječu Studenti će biti u stanju koristiti računalo i računalne programe za simulacije, numeričku obradu i grafički prikaz rješenja jednostavnijih fizičkih problema. Bit će sposobni rukovati velikim datotekama podataka koristeći skriptni jezik.
Sadržaj Stohastički sustavi
Nasumični hod u jednoj dimenziji
Nasumični hod u dvije dimenzije
Monte Carlo simulacije
Metropolisov algoritam ,Isingov model
Približno rješavanje sustava nelinearnih jednadžba
Jedna jednadžba s jednom nepoznanicom – realne nule
Jedna jednadžba s jednom nepoznanicom – kompleksne nule
Dvije jednadžbe s dvije nepoznanice – realne nule
Dvije jednadžbe s dvije nepoznanice – kompleksne nule
Svojstvene vrijednosti matrice
Najveća svojstvena vrijednost i pridruženi svojstveni vektor
Najmanja svojstvena vrijednost i pridruženi svojstveni vektor
Kompleksno konjugiranje svojstvene vrijednosti
Korjeni polinoma
Numerička integracija
Jednostruki integrali , Dvostruki integrali
Vizualizacija fizikalnog problema
2D modeli, 3D modeli
Rješavanje fizikalnog problema
Osnovne matematičke operacije
Primjena računalne algebre
Matematička analiza na računalu
Vizualizacija rješenja problema
Crtanje grafova
AWK/shell skripting
Uvod u PYTHON programski jezik
instalacija programskog jezika
IDLE sučelje, Python shell, osnovne naredbe, “petlje”
rješavanje jednostavnog fizikalnog problema prezentacija
Preporučena literatura David Pine, Introduction to Python for Science and Engineering, CRC Press, 2019.
Eric Ayars, Computational Physics with Python, 2013.
Dopunska literatura Zvonko Glumac, Računalne metode fizike – kratak uvod, 2015.
Oblici provođenja nastave Predavanja (15 sati)
Seminari (45 sati)
Način provjere znanja i polaganja ispita Svaki tjedan student dobije jedan zadatak koji treba riješiti i koji se ocjenjuje.
Konačna ocjena je aritmetička sredina tjednih ocjena.
Jezik poduke i mogućnosti praćenja na drugim jezicima Hrvatski (moguće engleski)
Način praćenja kvalitete i uspješnosti izvedbe svakog predmeta i/ili modula Studenska anketa. Stalni kontakt sa studentima.
Back to Top