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Sommersemester 2024

Schlüssel Alle Master/Core Modules Master/Specialization Master/Colloquia Bachelor/ÜK Astronomy and Astrophysics Atomic, Molecular and Optical Physics Biophysics, Medical Physics Condensed Matter Physics Environmental Physics Particle Physics Theoretical Physics Scientific Computing

Veranstaltungsart Alle Vorlesung (2) Kurs (2)

Einführung in die Computerphysik (UKWR2)
Vorlesung Klessen R, Nelson D, Reißl S
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1300112411
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General Information

The course "Introduction to Computational Physics" can be part of both Bachelor and Master studies in physics. Its description can be found in the Bachelor Handbook under THIS link.

Lecturers

Ralf Klessen
Dylan Nelson
Stefan Reissl

Schedule

17./19.4.24 Introduction
24./26.4.24 Ordinary Differential Equations 1: two-body, Euler method
01./03.5.24 Ordinary Differential Equations 2: Runge-Kutta, higher order schemes
08./10.5.24 Ordinary Differential Equations 3: population dynamics
15./17.5.24 Ordinary Differential Equations 4: population dynamics, Lorenz attractor
22./24.5.24 Ordinary Differential Equations 5: Lorenz attractor, nonlinear dynamics
29./31.5.24 Linear Algebra 1: matrices, eigenvalues, basics
05./07.6.24 Linear Algebra 2: Householder, QR methods
12./14.6.24 Linear Algebra 3: quantum mechanical oscillator, Schrödinger equation
19./21.6.24 Linear Algebra 4: continued
26./28.6.24 Random number, Monte Carlo methods 1: integration
03./05.7.24 Monte Carlo methods 2: Ising model
10./12.7.24 Partial Differential Equations: first steps towards hydrodynamics
17./19.7.23 Repetition and discussions
24./26.7.23 no lectures

Grades

This course is not graded, there is only "pass" or "not pass". Please note the following conditions to pass the course: Every individual person needs to present homework or presence work to the tutorial group. We keep track of this. It is advisable to use this opportunity soon, because exercise tasks will get more complex with time and also slots for presentation may become harder to get. This presentation is a necessary condition for passing the course. In addition, getting 60% of the homework points is required.

Tutorials and Homework

The exercise sheets typically have an introductory part to be discussed during the tutorials in preparation of the homework assignments. When handing in their homework, students should summarize their answers (graphs, values, text answers, etc) and provide them to the tutors by sending or uploading one single file (PDF, python notebook, or similar).

The preferred programming language is python. In principle, we allow students to use any software and programming language to write and create your files and codes as long as at the end there is one file (most preferable: PDF) with the required content (including source files if applicable). But note that for the use of other very exotic or unusual programming languages, there may be less or no support available from the tutors.

We encourage to work in groups of two and submit the homework as group. One document per group is sufficient, but the names of all group members need to be included. Homework submitted by groups of three or more is not permitted.

Tutorial Schedule and Location

We have four tutorial groups starting on Friday, April 26):

Group 1: Friday, 13h - 16h, KIP CIP Pool (INF 227, room 1.401)
Group 2: Friday, 13h - 16h, PI CIP Pool (INF 226, seminar room on first floor)
Group 3: Monday, 13h - 16h, KIP CIP Pool (INF 227, room 1.401)
Group 4: Monday, 13h - 16h, Phil12 CIP Pool (Philosophenweg 12, seminar room in side building)

Tutors

Joris Josiek
Florian Schulze
Nicholas Strom
Jia Wei Teh

Lehrinhalt
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The course "Introduction to Computational Physics" can be part of both Bachelor and Master studies in physics. Its description can be found in the Bachelor Handbook under THIS link.

Regarding physical knowledge, basic knowledge is again useful for a deeper understanding (we will work on topics from mechanics, statistical physics and quantum mechanics, for example), but the technical&#x2F;numerical tasks can be solved by only following the explanations in the lecture and tutorials.
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Advanced python course for scientists (UK)
Vorlesung Mapelli M
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1300120401
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Statistische Methoden (UKSta)
Kurs Tsapras Y
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1300110412
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Python for Scientists
Kurs Girichidis P, Hundertmark M, Kreckel K, Ludwig H, Reffert S, Reindl N, Schmidt R
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1300111401
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Lehrinhalt

Dieser Kurs wurde von Dr. Thomas P. Robitaille entwickelt, der diesen Kurs viele Jahre lang an der Universität Heidelberg gehalten hat. Aufgrund der Beliebtheit dieses Kurses bieten wir nun mehrere Blockkurse parallel an. Dr. Robitaille hat eine andere Stelle angetreten, so dass dieser Kurs nun von anderen Lehrkräften gehalten wird.

Lehrziel

Ziel dieses Kurses ist es, zu lernen, wie man die Python-Programmierung zur Lösung wissenschaftlicher Probleme einsetzt. Es handelt sich um einen interaktiven Learning-by-Doing-Kurs, der auf einer Reihe von Python-Notebooks basiert und zahlreiche Übungen enthält. Er richtet sich an Bachelor-Studenten.

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Lehrziel

Ziel dieses Kurses ist es, zu lernen, wie man die Python-Programmierung zur Lösung wissenschaftlicher Probleme einsetzt. Es handelt sich um einen interaktiven Learning-by-Doing-Kurs, der auf einer Reihe von Python-Notebooks basiert und zahlreiche Übungen enthält. Er richtet sich an Bachelor-Studenten.

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The course takes 1 week: April 8-12 2024. One of three homework sets is supposed to be submitted in the following week of the course while two homework sets are to be submitted and finalized during the course.

One passes the course (without grade) after obtaining 60% of the total points of each problem set.

The schedule comprises lectures with exercises and a tutorial per day (9 am to 5 pm).

Students have to bring their own laptop!

Lehrinhalt
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Dieser Kurs wurde von Dr. Thomas P. Robitaille entwickelt, der diesen Kurs viele Jahre lang an der Universität Heidelberg gehalten hat. Aufgrund der Beliebtheit dieses Kurses bieten wir nun mehrere Blockkurse parallel an. Dr. Robitaille hat eine andere Stelle angetreten, so dass dieser Kurs nun von anderen Lehrkräften gehalten wird.
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Lehrziel
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Python for Scientists
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Python block course during the week from Sep. 16-20, 2024, in the Hörsaal of the Landessternwarte on Königstuhl. Lectures and exercises daily from 9:15 a.m. to 2:30 p.m. (with breaks), and a tutorial with time to work on homework problems and the possibility to ask questions from 2:30 p.m. to 4:45 p.m.

There are three homework problems which are graded. 60% of the points are needed to pass the course (no grades, just pass/fail). Two of the three homework problems have to be turned in during the week of the course, while the last one has to be turned in the week after.

Lehrinhalt
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Dieser Kurs wurde von Dr. Thomas P. Robitaille entwickelt, der diesen Kurs viele Jahre lang an der Universität Heidelberg gehalten hat. Aufgrund der Beliebtheit dieses Kurses bieten wir nun mehrere Blockkurse parallel an. Dr. Robitaille hat eine andere Stelle angetreten, so dass dieser Kurs nun von anderen Lehrkräften gehalten wird.
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Lehrziel
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Ziel dieses Kurses ist es, zu lernen, wie man die Python-Programmierung zur Lösung wissenschaftlicher Probleme einsetzt. Es handelt sich um einen interaktiven Learning-by-Doing-Kurs, der auf einer Reihe von Python-Notebooks basiert und zahlreiche Übungen enthält. Er richtet sich an Bachelor-Studenten.
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Ziel dieses Kurses ist es, zu lernen, wie man die Python-Programmierung zur Lösung wissenschaftlicher Probleme einsetzt. Es handelt sich um einen interaktiven Learning-by-Doing-Kurs, der auf einer Reihe von Python-Notebooks basiert und zahlreiche Übungen enthält. Er richtet sich an Bachelor-Studenten.

Semester

Sommersemester 2017
Wintersemester 2017/2018
Sommersemester 2018
Wintersemester 2018/2019
Sommersemester 2019
Wintersemester 2019/2020
Sommersemester 2020
Wintersemester 2020/2021
Sommersemester 2021
Wintersemester 2021/2022
Sommersemester 2022
Wintersemester 2022/2023
Sommersemester 2023
Wintersemester 2023/2024
Sommersemester 2024
Wintersemester 2024/2025
vv

Sommersemester 2024

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