Vorlesung Computational Physics Sommersemester 2022

Vorbemerkung 1:
Falls Sie (auch schon vor Beginn des Semesters) irgendwelche Fragen, Unklarheiten, Anmerkungen, Vorschläge, Bedenken, ... haben, zögern Sie bitte nicht, mich einfach per Mail anzusprechen. Gerne können wir auch einen individuellen Gesprächstermin vereinbaren.
Vorbemerkung 2:
Einerseits besteht der Wunsch nach "Soviel Präsenz wie möglich",
andererseits nach "Soviel Sicherheit wie möglich".
Beides ist gleichzeitig nicht vollumfänglich umsetzbar,
so dass ein Kompromiss realisiert werden muss.
Hierbei ist insbesondere zu beachten, dass Sicherheitsbedürfnisse
sehr unterschiedlich sind, und die ganze Bandbreite auf mein vollstes
Verständnis stößt.
Daher möchte ich durch verschiedene Optionen
(Übungen in Präsenz und auch digital) möglichst
gute Rahmenbedingungen schaffen, bei denen sich
jede:r wohl fühlen kann.
Aufgrund der leider zu erwartenden hohen Inzidenzen
zum Semesterbeginn soll die Vorlesung und zugehörige Diskussion
der Inhalte vorerst rein digital stattfinden.
Zum Ablauf ist Folgendes geplant (Stand 01.03.2022):
Update (10.04.2022):
- Die Vorlesung
wird bis auf Weiteres digital durchgeführt.
OPAL-Einschreibung in die Übungsgruppen:
Bitte tragen Sie sich bis Freitag,
01.04.2022, via
OPAL in eine der folgenden
Übungsgruppen ein:
- Di., 1. DS
- Di., 2. DS
- Di., 3. DS
- Mi., 1. DS
- Mi., 2. DS
- Mi., 4. DS (gesamtes Semester rein online)
Es gelten folgende
Hygienerichtlinien.
Da OPAL gerne in den Tagen vor Vorlesungsbeginn
gewartet wird und insbesondere am ersten Vorlesungstag
zusammenbricht, ist eine frühe Einschreibung
und Anmeldung in Matrix essentiell für einen
möglichst reibungslosen Start.
Auf der Grundlage der OPAL Einschreibung werden auch
die Matrix Räume für
die Übungen, die ab 05.04.2022 beginnen, eingerichtet.
Hinweise
- Installieren Sie die notwendige Software (s.u.)
vor Beginn der Lehrveranstaltung
(am besten jetzt gleich, dann können wir bei Problemen noch
vor Semesterbeginn im Matrix-Chat helfen).
- Die ''Vorlesung'' beginnt am 04.04.2022
und die Übungen am 05.04. bzw. 06.04.2022.
- Die normale Vorlesung wird ersetzt durch die
vorherige Ausgabe von Material für die Übungsaufgaben
(pdfs via. OPAL).
Dies entspricht grob dem Konzept des ''flipped classrooms''
bei dem die Inhalte eigenständig anhand von
bereitgestelltem Material erarbeitet werden
und dann im Rahmen von Vorlesung und Übung
Fragen diskutiert werden.
- Übungsaufgaben: auf dieser Webseite.
- Fragen und Diskussionen:
- Vorlesung und Übungen
- Chat via Matrix
Hiermit soll eine direkte, wechselseitige Kommunikation
mit Fragen und Diskussionen zwischen allen
Studierenden und Übungsleitern ermöglicht werden.
Der Chat kann jederzeit genutzt werden.
Es wird empfohlen, den Desktop-Client (Linux, macOS, Windows)
zu verwenden.
Bitte folgen Sie der detaillierten Anleitung
Matrix@TUD Chat an der TU Dresden - erste Schritte
zur Installation und Konfiguration.
Anmerkung 1: Das Lesen von in Abwesenheit erhaltenen,
verschlüsselten Nachrichten
in Matrix funktioniert nicht via Web-Browser
sondern nur mit einem Clienten.
Anmerkung 2: für Matrix gibt es auch Clients für
Mobiltelephone (Android, iOS),
siehe Element Mobil
für weitere Informationen.
Vorkenntnisse:
- Theoretische Mechanik, Quantentheorie I hilfreich.
- Programmierkenntnisse,
siehe Lehrveranstaltung Programmierung
(Findet ab 21.03.2022 statt. Bei Teilnahmewunsch bitte direkt an Herrn Dr. Brose wenden)
Direkt via OPAL.
(Teilnahme ist im Modul Allgemeine Qualifikationen (AQua)
anrechenbar (vier Leistungspunkte)
Wenn Sie hier noch Nachholbedarf haben,
oder diese auffrischen/verbessern wollen,
so ist eine Teilnahme an diesemm Kurs sehr empfohlen.
Desgleichen ein vorheriges gründliches
Durcharbeiten der Einführung I (s.u.).
Zusätzliches einführendes Material ist weiter
unten aufgeführt.
Gerne können Sie hierzu auch vorab per E-mail
oder im Matrix-Chat
Fragen stellen.
Abgabe der Übungsaufgaben
Details zur wöchentlichen Abgabe der Übungsaufgaben:
siehe Einführung I.
Prüfungsleistung/Scheinkriterium
Programmsammlung aus 10 Programmen mit je (8+2) Punkten
(72 Punkte = 100%).
Blatt mit der geringsten Punktzahl wird gestrichen.
Notenzuordnung:
1.0 (ab 68 Punkten),
1.3 (ab 64),
1.7 (ab 60),
2.0 (ab 56),
2.3 (ab 52),
2.7 (ab 48),
3.0 (ab 44),
3.3 (ab 40),
3.7 (ab 36),
4.0 (ab 32),
5.0 (unter 32).
Täuschungsversuche:
- Täuschungsversuch: Prüfungsleistung nicht
bestanden.
- Feststellung des Täuschungsversuchs ist auch nach Abgabe der
Programmsammlung möglich.
Linux und Windows-Installation
Im Kurs wird Python 3.8 verwendet.
Weitere Versionen: numpy: 1.17.4, scipy: 1.3.3, matplotlib: 3.1.2.
Übungsaufgaben
Zusätzliches Material
Dokumentation zu Python
Python ist eine interpretierte, objekt-orienterte Programmiersprache,
die sowohl für kleine als auch große Projekte geignet ist.
Neben Programmen kann Python auch interaktiv verwendet werden.
Sowohl für den Programmieranfänger als auch für den Experten
ist es ideal geeignet, um numerische Aufgaben schnell umzusetzen und zu visualisieren.
Zusammen mit der NumPy
und SciPy Erweiterung stellt es eine interessante freie Alternative
zu Softwarepaketen wie MATLAB, PV-Wave oder IDL dar,
mit dem Vorteil einer vollständigen Programmiersprache.
Programmtest im PC-Pool via SSH
Unter Linux:
- Transfer Ihrer Lösung:
scp meinedatei.py ZIHNUTZERKENNUNG@phylogin1.phy.tu-dresden.de:
- Einloggen im PC-Pool:
ssh -X ZIHNUTZERKENNUNG@phylogin1.phy.tu-dresden.de
und dann
ssh -X pclpYY
(YY = Rechnernummer, wobei YY=03, 04, ..., 10)
- Um X11-Forwarding zu testen, führen Sie beispielsweise
xterm
aus. Es sollte sich ein neues Fenster mit einer Kommandozeile öffnen.
Sie können dieses danach wieder schließen.
- Sie können nun ihr Programm auf Funktionsfähigkeit im PC-Pool überprüfen.
Hinweise zu Windows finden Sie
hier.
Programmtest auf dem MatNat Linux-Terminalserver
Eine Alternative ist die Verwendung des
Linux-Terminalserver des Bereiches Mathematik und Naturwissenschaften
(dort finden Sie alle notwendigen Informationen
zu Zugriff und Dateiübertragung).
Python mit den notwendigen Paketen in der richtigen Version
können Sie durch
curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# Alle Fragen mit yes beantworten, Konsole neustarten
rm Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
conda install numpy=1.17.4 matplotlib=3.1.2 scipy=1.3
installieren.
Last modified: 23 June 2022, 12:57:47, Arnd Bäcker
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