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260003 PR Computational Physics Praktikum (2006W)
Computational Physics Praktikum
Continuous assessment of course work
Labels
Vorbesprechnung: Mo 02.10.2006, 12.00, kleiner Hörsaal,
2. Stock, Institut für Experimentalphysik, 1090 Wien
2. Stock, Institut für Experimentalphysik, 1090 Wien
Details
Language: German
Lecturers
Classes
Currently no class schedule is known.
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Minimum requirements and assessment criteria
Understanding of the course.
Examination topics
Corresponding to the type of the course.
Reading list
Wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben
Association in the course directory
PD217,311
Last modified: Fr 31.08.2018 08:54
Scientific Computing (naturwissenschaftliches Rechnen) ist einerseits eine fächerübergreifende Spezialdisziplin, die sich mit der computergestützten Behandlung analytisch nicht lösbarer Probleme bzw. der Simulation mathematisch formulierter Modelle befaßt, andererseits gehören die Kenntnis der grundlegenden numerischen Verfahren sowie die Fähigkeit zum sinnvollen Einsatz von Computern heute zur naturwissenschaftlichen Allgemeinbildung.In dieser für Interessenten aller naturwissenschaftlichen und medizinisch-technischen Studienrichtungen gedachten Einführung werden daher sowohl ein Überblick über einfache numerische Verfahren gegeben als auch eine Reihe von Werkzeugen vorgestellt, mit deren Hilfe diese Algorithmen implementiert sowie die erzielten Ergebnisse analysiert und präsentiert werden können - also die typischen Hilfsmittel, die für die Abfassung eines Praktikumsprotokolls oder einer Diplomarbeit benötigt werden.Die Veranstaltung ist (PC)Unix-orientiert (Linux) und stützt sich weitgehend auf Software aus dem Public Domain. Es werden folgende Themen behandelt* Einführung in das Betriebssystem
* Überblick und Vergleich von Programmiersprachen
* Skriptsprachen
* Zeichnungen und Graphiken
* naturwissenschaftliche TextverarbeitungAn einfachen numerischen Verfahren werden u.a. besprochen* Integration
* gewöhnliche und einfach(st)e partielle Differentialgleichungen
* lineare Gleichungssysteme
* nichtlineare Gleichungen
* Fourieranalyse
* Ausgleichsprobleme
* Monte Carlo
* einfache Simulationen