Symulacje komputerowe w fizyce 1100-3`SKwF

1. Wstęp: Po co symulować?

2. Krótki kurs Pythona

3. Dynamika molekularna:
- mechanika newtonowska
- całkowanie numeryczne
- symulacja gazów szlachetnych

4. Monte Carlo (MC)
- podstawy termicznych, równowagowych symulacji MC
- pomiar i analiza wyników w ramach MC

5. Proste modele sieciowe:
- agregacja dyfuzyjna
- samoorganizująca się krytyczność
- Wa-Tor

Koordynatorzy przedmiotu

W cyklu 2023Z:

Justyna Kauch

W cyklu 2024Z:

Monika Zawadzka

Tryb prowadzenia

w sali

Założenia (opisowo)

Umiejętność pracy z komputerem, wskazana znajmość przynajmniej jednego języka programowania. Zajęcia praktyczne będa odbywały się w Pythonie, do którego wstęp zostanie przedstawiony podczas kursu, ale doświadczenie w programowaniu na pewno ułatwi pracę nad poszczególnymi projektami.

Kryteria oceniania

Studenci będą proszeni o przygotowanie jednej mini-prezentacji z zagadnień związanych z wykładem bądź ćwiczeniami. Poza tym, w ramach laboratorium komputerowego, studenci będą wykonywać kilkanaście projektów numerycznych (80% oceny). Wiedza teoretyczna zostanie sprawdzona za pomocą dwóch krótkich testów (20% oceny).

Literatura

D. Frenkel and B. Smit, Understanding Molecular Simulation: From Algorithms to Applications, Academic Press (1996).
M.P. Allen, D.J. Tildesley, Computer Simulation of Liquids, Oxford (1989).
M.E.J. Newman and G.T. Barkema, Monte Carlo methods in statistical physics, Oxford (1999).
J.M. Thijssen, Computational Physics, Cambridge (1999).