Numerisches Praktikum Blockkurs

Diese Veranstaltung richtet sich vorwiegend an Bachelor of Physics Studenten im 3.-5. Semester, es sind jedoch auch Teilnehmer aus anderen Studiengängen (Diplom, Master) und höheren Semestern willkommen.

Dieser Kurs basiert auf der Vorlesung von Prof. Rainer Spurzem.

Ort und Zeit: Blockkurs 7. - 18.2. täglich 9-13 Uhr, INF 227, CIP Pool KIP 1.401, (LSF Eintrag)

Sprache: Deutsch / Englisch nach Absprache

Vorkenntnisse: Mathematik- und Physik-Grundkenntnisse. Basiskenntnisse mindestens einer Programmiersprache (z.B. C, Fortran, C++).

Tagesablauf:

9:15 - 9:45: Besprechung der Übung des Vortages (Studenten)
9:45 - 11:15: Einführung des neuen Themenbereichs (Dozent)
11:15 - 11:30: Pause
11:30 - 13:00: Übung mit Unterstützung des Übungsgruppenleiters
Nachmittag: unabhängige Arbeitszeit für Studenten

voraussichtlicher Vorlesungsplan:

7. Feb.: Vorlesung 1: Einführung, Zahlendarstellung im Computer
8. Feb.: Vorlesung 2: Interpolation, Extrapolation, Splines
9. Feb.: Vorlesung 3: Nullstellenbestimmung, Iteratives Newton-Raphson Verfahren
10. Feb.: Vorlesung 4: Lösung von gewöhnlichen Differentialgleichungen
11. Feb.: Vorlesung 5: Numerische Integration
14. Feb.: Vorlesung 6: Sortieren
15. Feb.: Vorlesung 7: Lineare Gleichungssysteme
16. Feb.: Vorlesung 8: Statistische Prozeduren, Datenmodellierung
17. Feb.: Vorlesung 9: Zufallszahlen, Monte Carlo Methoden
18. Feb.: Vorlesung 10: Zusammenfassung und Schlußbemerkungen
PDF Version des Vorlesungsplans

Übungsblätter: Programme und Lösungen bitte an khan (at) ari.uni-heidelberg.de weiterleiten, oder am nächsten Morgen in der Vorlesung abgeben.

Übung 1 : Abgabe am Dienstag, 8. Feb.
Übung 2 : Abgabe am Mittwoch, 9. Feb.
Übung 3 : Abgabe am Donnerstag, 10. Feb.
Übung 4 : Abgabe am Freitag, 11. Feb.
Übung 5 : Abgabe am Montag, 14. Feb.
Übung 6 : Abgabe am Dienstag, 15. Feb.
Übung 7 : Abgabe am Mittwoch, 16. Feb.
Übung 8 : Abgabe am Donerstag, 17. Feb. Dateien: dice.dat, grades.dat, data1.dat, data2.dat
Übung 9 : Abgabe am Freitag, 18. Feb.

Bibliographie / Informationen:

vorherige Vorlesung von Prof. Spurzem
Numerical Methods for STEM Undergraduates (NUM). Einige der Vorlesungen und Übungen basieren auf diesem Skript. Bei Verwendung bitte Copyright Bedingungen beachten.
Numerical Recipes (2nd/3rd Edition). Press et al., Cambridge University Press. Online Ausgabe. Frei verfügbare Kapitel der älteren Version.
Data Reduction and Error Analysis for the Physical Sciences. Bevington and Robinson, WCB/McGraw-Hill
Mathematical Physics, Bruce R. Kusse and Erik A. Westwig; Wiley-VCH, 2005

Credit Points: 3 Credit Points bei erfolgreicher Teilnahme an den Übungen (60% der Punkte) und Presentation mindestens einer Lösung.

Kontakt: Robi Banerjee, Hubert Klahr, Christoph Mordasini

Ort und Zeit:	Blockkurs 7. - 18.2. täglich 9-13 Uhr, INF 227, CIP Pool KIP 1.401, (LSF Eintrag)
Sprache:	Deutsch / Englisch nach Absprache
Vorkenntnisse:	Mathematik- und Physik-Grundkenntnisse. Basiskenntnisse mindestens einer Programmiersprache (z.B. C, Fortran, C++).
Tagesablauf:	9:15 - 9:45: Besprechung der Übung des Vortages (Studenten) 9:45 - 11:15: Einführung des neuen Themenbereichs (Dozent) 11:15 - 11:30: Pause 11:30 - 13:00: Übung mit Unterstützung des Übungsgruppenleiters Nachmittag: unabhängige Arbeitszeit für Studenten
voraussichtlicher Vorlesungsplan:	7. Feb.: Vorlesung 1: Einführung, Zahlendarstellung im Computer 8. Feb.: Vorlesung 2: Interpolation, Extrapolation, Splines 9. Feb.: Vorlesung 3: Nullstellenbestimmung, Iteratives Newton-Raphson Verfahren 10. Feb.: Vorlesung 4: Lösung von gewöhnlichen Differentialgleichungen 11. Feb.: Vorlesung 5: Numerische Integration 14. Feb.: Vorlesung 6: Sortieren 15. Feb.: Vorlesung 7: Lineare Gleichungssysteme 16. Feb.: Vorlesung 8: Statistische Prozeduren, Datenmodellierung 17. Feb.: Vorlesung 9: Zufallszahlen, Monte Carlo Methoden 18. Feb.: Vorlesung 10: Zusammenfassung und Schlußbemerkungen PDF Version des Vorlesungsplans
Übungsblätter:	Programme und Lösungen bitte an `khan (at) ari.uni-heidelberg.de` weiterleiten, oder am nächsten Morgen in der Vorlesung abgeben. Übung 1 : Abgabe am Dienstag, 8. Feb. Übung 2 : Abgabe am Mittwoch, 9. Feb. Übung 3 : Abgabe am Donnerstag, 10. Feb. Übung 4 : Abgabe am Freitag, 11. Feb. Übung 5 : Abgabe am Montag, 14. Feb. Übung 6 : Abgabe am Dienstag, 15. Feb. Übung 7 : Abgabe am Mittwoch, 16. Feb. Übung 8 : Abgabe am Donerstag, 17. Feb. Dateien: `dice.dat`, `grades.dat`, `data1.dat`, `data2.dat` Übung 9 : Abgabe am Freitag, 18. Feb.
Bibliographie / Informationen:	vorherige Vorlesung von Prof. Spurzem Numerical Methods for STEM Undergraduates (NUM). Einige der Vorlesungen und Übungen basieren auf diesem Skript. Bei Verwendung bitte Copyright Bedingungen beachten. Numerical Recipes (2nd/3rd Edition). Press et al., Cambridge University Press. Online Ausgabe. Frei verfügbare Kapitel der älteren Version. Data Reduction and Error Analysis for the Physical Sciences. Bevington and Robinson, WCB/McGraw-Hill Mathematical Physics, Bruce R. Kusse and Erik A. Westwig; Wiley-VCH, 2005
Credit Points:	3 Credit Points bei erfolgreicher Teilnahme an den Übungen (60% der Punkte) und Presentation mindestens einer Lösung.
Kontakt:	Robi Banerjee, Hubert Klahr, Christoph Mordasini