RAČUNALNA FIZIKA

Opće informacije
Nositelj predmetadoc. dr. sc. Dario Hrupec
Naziv predmeta RAČUNALNA FIZIKA
Studijski program preddiplomski studij fizike 
Status predmeta obavezni
Godina 2021./2022.
Bodovna vrijednost i način izvođenja nastave ECTS koeficijent opterećenja studenata5
Broj sati (P+V+S)15+15+30
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 nastavasamostalni 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 Aktivnost u nastavi Seminarski rad Eksperimentalni rad     
Pismeni ispit     Usmeni ispit Esej     Istraživanje     
Projekt     Kontinuirana provjera znanja 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. 20 
   
   
   
   
Načini praćenja kvalitete koji osiguravaju stjecanje izlaznih znanja, vještina i kompetencija 
anketa