Vorlesung Computational Physics Sommersemester 2025

Bitte tragen Sie sich bis Freitag, 04.04.2025, via OPAL in eine der folgenden Übungsgruppen ein:
- Di., 1. DS
- Di., 2. DS
- Di., 3. DS
- Di., 4. DS
- Mi., 1. DS
- Mi., 2. DS
Die Übungen finden ab 08.04. (bzw. 09.04.) im PC-Pool (REC/B113) statt
Matrix-Raum für Fragen, Diskussionen und Ankündigungen:
```
#computational-physics-2025:tu-dresden.de
```
Dieser Raum ist schon jetzt eingerichtet. Gerne können Sie diesen auch schon vor Beginn der Lehrveranstaltung für Fragen nutzen!

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 07.04.2025 (Mo., 3. DS, REC/C213/H) und die Übungen am 08.04. bzw. 09.04.2025.
Zur Vorlesung wird vorab das Material für die Übungsaufgaben (pdfs via OPAL) bereitgestellt.

In der ''Vorlesung'' sollen dann insbesondere Ihre Fragen zu dem Material besprochen werden.
Diese können gerne auch vorab (und hinterher) anonym via AMCS gestellt werden.

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.
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 Programmierkurs: Python in der Physik 2025 (Dr. J. Brose)
Die 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 diesem 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 (16+4) Punkten (144 Punkte = 100%).
Blatt mit der geringsten Punktzahl wird gestrichen.

Notenzuordnung: 1.0 (ab 136 Punkten), 1.3 (ab 128), 1.7 (ab 120), 2.0 (ab 112), 2.3 (ab 104), 2.7 (ab 96), 3.0 (ab 88), 3.3 (ab 80), 3.7 (ab 72), 4.0 (ab 64), 5.0 (unter 64).

- Feststellung des Täuschungsversuchs ist auch nachträglich möglich.

END_HIDDEN

Linux und Windows-Installation

Für Linux (Ubuntu): Im PC-Pool ist Ubuntu 22.04 LTS installiert. Dies ist die Referenz für die Korrektur der Übungsaufgaben. Die Verwendung dieser Version der Ubuntu Distribution ermöglicht eine hohe Kompatibilität mit den Rechnern im PC-Pool. Folgende Pakete müssen installiert werden:
```
       sudo apt install python3-matplotlib python3-scipy ipython3
```
Editor - zur Auswahl:
```
       sudo apt install geany spyder3
```
Für Windows siehe hier.

Im Kurs wird Python 3.10 verwendet. Weitere Versionen: numpy: 1.21.5, scipy: 1.8.0, matplotlib: 3.5.1

Für die Übungsaufgaben

TAB-checker und Zeilenlängenüberprüfung: filecheck.py
Checkliste zur Abgabe: checkliste.pdf
Einführung I: [pdf]

Beispiel für die den Aufbau und Dokumentation eines Programms: newton_beispiel.py
Matplotlib Plot mit Maus-Ereignis: maus_beispiel.py

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=1.21.5 matplotlib=3.5.1 scipy=1.8

installieren.

Last modified: 01 April 2025, 20:50:13, Arnd Bäcker
Computational Physics Group Home.