דרישות קדם: אלגברה לינארית לפיזיקאים, הסתברות וסטטיסטיקה, שיטות בפיזיקה עיונית ב׳ (במקביל), חדו״א לפיזיקאים ב׳, נושאים נבחרים בפיזיקה ביולוגית א, ו-ב (במקביל) 

 

סוג הקורס: שעור ותרגול בכיתת מחשבים

 

 

1) מבנה המחשב ואופן פעולתו (חומרה, תוכנה).

2) שפות תכנות עיליות, דקדוק, משתנים וסוגיהם.

3) לולאות, מערכים, וקטורים, פונקציות (כולל רקורסיות), סברוטינות

4) עקרונות התכנות הנכון ודה-באגינג.

5) בעיות בעלות פתרון אנליטי לעומת בעיות המצריכות פתרון נומרי.

6) MATLAB/Python ככלי ורסטילי לפתרון בעיות באלגברה ואנליזה.

7) לכסון מטריצות, וקטרים עצמיים, בעיות ערכים עצמיים מוכללות.

8) מציאת שורשים של פונקציה (שיטת ניוטון-רפסון).

9) קירוב פונקציה באמצעות אינטרפולציה (אינטרפולציה קובית).

10) אינטגרציה נומרית של פונקציות (אינטגרציה גאוסית, פולינומים אורתוגונליים).

11) התמרת פוריה (רציפה, בדידה, מהירה).

12) משוואות דיפרנציאליות רגילות וחלקיות (רונגה-קוטה, תנאי שפה – shooting method, אלמנטים סופיים, פונקציות בסיס, שיטות ספקטרליות).

13) משוואות לא לינאריות, דעיכה וגדילה.

14) ויזואליזציה בשניים ובשלושה ממדים.

 

 

1. מבוא לתכנות ואופן פעולת מחשב.

2. מבוא לפיזיקה חישובית ופתרון נומרי של משוואות ובעיות בפיזיקה באמצעות Python/MATLAB.

 

 

שעורים ותרגולים בכיתת מחשבים

 

 

בחינה מסכמת (100% מהציון הסופי)

נוכחות חובה ב- 80% מההרצאות.

 

 

1.A First Course in Computational Physics 2nd Edition, by Paul L. DeVries and Javier E. Hasbun (Jones & Bartlett, Sudbury, MA, 2011).


2.Learning Python, by Fabrizio Romano (Packt, free e-book at https://www.packtpub.com/packt/free-ebook/learning-python).


3.Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing 3rd Edition, by William H. Press, Saul A. Teukolsky, William T. Vetterling, and Brian P. Flannery (Cambridge University Press, New York, 2007).


4.Spectral Methods in MATLAB, by Lloyd N. Trefethen (SIAM, 2000, Philadelphia).


Modeling of Curves and Surfaces with MATLAB®, by Vladimir Rovenski (Springer, New York, 2010).