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Rechnernutzung in der Physik - Wintersemester 2017/18

Prof. Dr. G. Quast, eMail: G.Quast [at] kit(dot)edu
Prof. Dr. M. Steinhauser, eMail: matthias.steinhauser [at] kit(dot)edu
Dr. Th. Chwalek, eMail: thorsten.chwalek [at] kit(dot)edu
Dr. A. Mildenberger, eMail: admin [at] physik.kit(dot)edu

Organisatorisches

  • Vorlesung: Di, 11.30-13.00 Uhr - Lehmann HS.
    Erste Vorlesung ist am 17.10.2017.
  • Übungszeiten mit Tutoren:
    Montags und Dienstags, jeweils 14:00-18:00 Uhr im Poolraum FE-06 (Flachbau Physik).
    Die Übungen finden an 10 Terminen statt:
    6./7.11.17, 13./14.11.17, 20./21.11.17, 27./28.11.17, 4./5.12.17
    18./19.12.17, 8./9.01.18, 15./16.01.17, 22./23.01.17, 29./30.01.17
    Die ersten Übungen sind also am Montag, 06.11.2017.
    Die Anzahl der Tutoren während der Praktikumszeiten:
     Montag Dienstag
    14:00-15:0067
    15:00-16:0067
    16:00-17:0067
    17:00-18:0067
  • Kriterium zur erfolgreichen Teilnahme mit 4 LP (BSc Physik SPO 2015)
    Es wird 10 Übungsblätter geben. Auf den Übungsblättern sind Aufgaben, die vorzuführen sind, mit (*) gekennzeichnet. Ihre Lösung, der Quelltext/Code und evtl. algorithmische Ideen sind während der Übungszeiten einem Tutor vorzustellen. Jeweils 80% der Pflichtaufgaben in Block 1 und Block 2 der Vorlesung sind erforderlich und in Block 2 ist das erfolgreiche Bearbeiten des letzten Blattes notwendig.
  • Kriterium zur erfolgreichen Teilnahme mit 6 LP (BSc Physik SPO 2010, Lehramt GymPO)
    Für Studierende, die die Rechnernutzung mit 6 Leistungspunkten absolvieren möchten (Lehramt vor 2015, BSc Phys SPO 2010) wird es zusätzlich 5 Extraübungsblätter geben. Diese erscheinen parallel zu den regulären ersten 5 Übungsblättern und umfassen den Stoff der Veranstaltung "Computergestützte Datenanalyse". Es sind 80% der Pflichtaufgaben in diesem Teil zu lösen.
    Studierende die bereits die "Computergestützten Datenanalyse" (CgDA) erfolgreich absloviert haben, benötigen diesen Extrateil nicht. Die CgDA kann zusammen mit der Rechnernutzung ohne Extrateil zu insgesamt 6 LP kombiniert werden.
    Weiterhin gelten folgende reduzierte Kriterien zur erfolgreichen Teilnahme für Studierende des Lehramts Physik:
    1. Block (Computeralgebra): 60% der Pflichtaufgaben
    2. Block (Statistik): 60% der Pflichtaufgaben
    Zusatzblock: 80% der Pflichtuafgaben.
    Im Online-System erscheinen diese angepassten Quoten nicht, da die Studienganginformation nicht hinterlegt ist.
  • Poolraumkonto
    Zur Teilnahme an den praktischen Übungen benötigen Sie ein Konto im Poolraum der Fakultät Physik. Bitte beantragen oder verlängern Sie Ihr Poolraumkonto bis spätestens 20.10.2017. Geben Sie dabei bitte unbedingt in dem Auswahlfeld an, dass Sie diesen Kurs besuchen möchten.
    Neu beantragte Konten müssen erst freigeschaltet werden: Sie können dies entweder in der ersten Übung oder bereits vorher in den Öffnungszeiten mit Poolraum-Hiwi vornehmen lassen.
  • Anmeldung zur Leistungsverbuchung
    Zu diesem Kurs ist die Anmeldung im Studierendenportal notwendig. Die Anmeldung wird noch eingerichtet. Der Kurs ist nicht benotet.

Falls jemand mit dem eigenen Rechner an Übungsaufgaben arbeiten möchte: Auf dieser Extraseite stehen einige Informationen zur Verfügbarkeit der Software, die hier im Kurs verwendet wird.

Link: Online Status der Testate

Inhalt

Der Stoff der Vorlesung ist in zwei Abschnitte unterteilt.

Der erste Block der Vorlesung beschäftigt sich mit Computeralgebra, wobei der Schwerpunkt auf Mathematica liegen wird. Neben rein analytischen Zugängen werden auch numerische Verfahren zur Lösung von physikalischen Fragestellungen betrachtet. Es werden physikalische Anwendungen aus der klassischen Mechanik und Quantenmechanik diskutiert.

Der zweite Teil der Vorlesung befasst sich mit statistischen Methoden zur Datenanalye. Es werden Grundlagen der Statistik besprochen. Hierbei kommen Python und das Paket Root zum Einatz. Einen Schwerpunkt bildet die Monte-Carlo-Methode zur Simulation und Überprüfung statistischer Verfahren. Behandelt werden weiter die Chi^2 -Methode zur Anpassung von Modellen an Messdaten sowie einfache Hypothesentests.
Ein kürzerer Unterabschnitt dieses Teils wird sich auch mit Computerarchitekturen, Datenerfassung und kollaborativer Softwareentwicklung beschäftigen.

Literatur

Computeralgebra-Teil:
Andrey Grozin, Introduction to Mathematica for Physicists, Springer
Roman Maeder, Programming in Mathematica, Addison Wesley
Christian H. Weiß, Mathematica kompakt: Einführung - Funktionsumfang - Praxisbeispiele, Oldenbourg
Robert L. Zimmerman, Fredrick I. Olness, Mathematica for physics, Addison Wesley
Documentation Center von Mathematica
Datenanalyse-Teil:
G. Bohm, G. Zech, Einführung in Statistik und Messdatenanalyse für Physiker, DESY eBook, pdf
V. Blobel, E. Lohrmann, Statistische Methoden der Datenanalyse, Teubner. Online Version des Buchs
M. Erdmann, T. Hebbeker, Moderne Methoden der Datenanalyse, Springer-Lehrbuch
G.Cowen, Statistical data analysis, Oxford Science Publications
R.Barlow, Statistics, Wiley
S.Brandt, Datenanalyse, Spektrum akademischer Verlag
W.H.Press, Numerical Recipes in C, Cambridge University Press
sowie eigene Skripte
Zu Computerhardware:
Bringschulte, Ungerer, Mikrocontroller und Mikroprozessoren, Springer
Bähring, Mikrorechnertechnik, Springer
aktuelle Informationen über Prozessoren, Chip-Sätze etc. im Internet
LabVIEW:
Erste Schritte mit LabVIEW

Python, wird im zweiten Vorlesungsteil benötigt:
Python-Kurs
Offizielles Python Tutorial
Numpy User Guide
Das Referenzbuch zu Numpy
Anleitung zur Matplotlib (Python-Plotbibliothek).

Übungsblätter

Vorlesungsfolien

Vorlesungsbeispiele