OPIS PREDMETA |
Ciljevi predmeta |
Razviti vještinu numeričkog rješavanja fizičkih problema u Pythonu, posebno: usklađivanja krivulja, simulacija i rješavanja nelinearnih i diferencijalnih sustava jednadžbi. |
Uvjeti za upis predmeta |
Odslušani kolegiji: Osnove programiranja 1, Osnove programiranja 2, Matematičke metode fizike 1, Matematičke metode fizike 2 |
Očekivani ishodi učenja za predmet |
Primijeniti Python za numeričko rješavanje problema iz fizike. Primijeniti simulacije Monte Carlo. Primijeniti stohastičke metode. Numerički rješavati sustave nelinearnih jednadžbi. Numerički rješavati obične diferencijalne jednadžbe. Numerički rješavati višestruke integrale. Koristiti numeričke metode za usklađivanje krivulje. Koristiti Pythonove numeričke module ScyPy i NumPy. Koristiti Pythonov grafički modul MatPlotLib. Koristiti operacijski sustav Linux. |
Sadržaj predmeta |
osnove Pythona stringovi, liste, nizovi i rječnici ulaz i izlaz uvjeti i petlje crtanje funkcije osnovni numerički alati numeričke rutine: SciPy i NumPy Numpy, Scipy i MatPlotLib tehnike Monte Carlo stohastičke metode usklađivanje krivulje obične diferencijalne jednadžbe kaos |
Vrste izvođenja nastave | predavanja seminari i radionice vježbe obrazovanje na daljinu terenska nastava | samostalni zadaci multimedija i mreža laboratorij mentorski rad ostalo ___________________ |
Komentari | |
Obveze studenata |
pohađanje predavanja, vježbi i seminara, pisanje tjednih samostalnih zadataka (kodova u Pythonu), polaganje usmenog ispita |
Praćenje rada studenata |
Pohađanje nastave | 1 | Aktivnost u nastavi | 1 | Seminarski rad | 1 | Eksperimentalni rad | |
Pismeni ispit | | Usmeni ispit | 1 | Esej | | Istraživanje | |
Projekt | | Kontinuirana provjera znanja | 1 | Referat | | Praktični rad | |
Portfolio | | | | | | | |
Ocjenjivanje i vrednovanje rada studenata tijekom nastave i na završnom ispitu |
tjedni samostalni zadaci: do 40% usmeni ispit: do 60% |
Obvezatna literatura (u trenutku prijave prijedloga studijskog programa) |
Q. Kong, T. Siauw, A. M. Bayen, Python Programming and Numerical Methods: A Guide for Engineers and Scientists, Elsevier, 2021. |
Dopunska literatura (u trenutku prijave prijedloga studijskog programa) |
D. Pine, Introduction to Python for Science and Engineering, CRC Press, 2019. E. Ayars, Computational Physics with Python, 2013. B. Stephenson, The Python Workbook: A Brief Introduction with Exercises and Solutions, 2nd Edition, Springer, 2019. Z. Glumac, Računalne metode fizike: kratak uvod, 2015. |
Broj primjeraka obvezatne literature u odnosu na broj studenata koji trenutačno pohađaju nastavu na predmetu |
Naslov | Broj primjeraka | Broj studenata |
Q. Kong, T. Siauw, A. M. Bayen, Python Programming and Numerical Methods: A Guide for Engineers and Scientists, Elsevier, 2021. | 0 | 20 |
| | |
| | |
| | |
| | |
Načini praćenja kvalitete koji osiguravaju stjecanje izlaznih znanja, vještina i kompetencija |
anketa |