Vorlesung Computational Physics Sommersemester 2022

Anharm. Potential & DLA 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):
OPAL-Einschreibung in die Übungsgruppen:
Bitte tragen Sie sich bis Freitag, 01.04.2022, via OPAL in eine der folgenden Übungsgruppen ein:
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

Vorkenntnisse:

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: 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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