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Synopsis
Part I Deterministic Methods.- Numerical Differentiation.- Numerical Integration.- The KEPLER Problem.- Ordinary Differential Equations - Initial Value Problem.- The Double Pendulum.- Molecular Dynamics.- Numerics of Ordinary Differential Equations - Boundary Value Problems.- The One-Dimensional Heat Equation.- The One-Dimensional SCHRÖDINGER Equation.- Introduction to the Numerics of Partial Differential Equations.- Part II Stochastic Methods.- Pseudo Random Number Generation.- Random Sampling Methods.- A Brief Introduction to Monte-Carlo Methods.- The ISING Model.- Some Basics of Stochastic Processes.- The Random Walk and Diffusion Theory.- MARKOV Chain Monte Carlo and the POTTS Model.- Data Analysis.- Stochastic Optimization.- Part III Appendix.- Solving Non-Linear Equations. The NEWTON Method.- Numerical Solution of Systems of Linear Equations.- Basics of Probability Theory.- Phase Transitions.- Fractional Integrals and Derivatives in One Dimension,- Least Squares Fit.- Deterministic Optimization.- Index.
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