Computational Physics: Problem Solving With Python - Couverture souple

Landau, Rubin H.; Páez, Manuel J.; Bordeianu, Cristian C.

 
9783527413157: Computational Physics: Problem Solving With Python

Synopsis

L'utilisation du calcul et de la simulation est devenue une partie essentielle du processus scientifique. Être capable de transformer une théorie en un algorithme nécessite une connaissance théorique importante, une compréhension physique et mathématique détaillée et un niveau de compétence en programmation.

Ce texte de division supérieure fournit une étude inhabituellement large des sujets de la physique informatique moderne d'un point de vue multidisciplinaire et informatique. Sa philosophie est ancrée dans l'apprentissage par la pratique (assisté par de nombreux programmes modèles), avec de nouveaux matériaux scientifiques ainsi que dans le langage de programmation Python. Python est devenu très populaire, en particulier pour l'éducation physique et les grands projets scientifiques. C'est probablement le langage de programmation le plus facile à apprendre pour les débutants, mais il est également utilisé pour l'informatique scientifique grand public, et dispose de packages pour d'excellents graphiques et même des manipulations symboliques.

Le texte est conçu pour un cours de premier cycle ou de premier cycle de niveau supérieur et fournit au lecteur les connaissances essentielles pour comprendre les outils de calcul et les méthodes mathématiques assez bien pour réussir. Dans le cadre de l'enseignement de l'utilisation des ordinateurs pour résoudre des problèmes scientifiques, le lecteur est encouragé à travailler sur un exemple de problème indiqué au début de chaque chapitre ou unité, qui implique l'étude du texte, l'écriture, le débogage et l'exécution de programmes, la visualisation des résultats, et l'expression en mots ce qui a été fait et ce qui peut être conclu. Ensuite, il y a des exercices et des problèmes à la fin de chaque chapitre pour que le lecteur puisse travailler seul (avec des programmes modèles donnés à cet effet).
 

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Biographie de l'auteur

Rubin H. Landau is Professor Emeritus in the Department of Physics at Oregon State University in Corvallis. He has been teaching courses in computational physics for over 25 years, was a founder of the Computational Physics Degree Program and the Northwest Alliance for Computational Science and Engineering, and has been using computers in theoretical physics research ever since graduate school. He is author of more than 90 refereed publications and has also authored books on Quantum Mechanics, Workstations and Supercomputers, the first two editions of Computational Physics, and a First Course in Scientific Computing.

Manuel J. Paez is a professor in the Department of Physics at the University of Antioquia in Medellin, Colombia. He has been teaching courses in Modern Physics, Nuclear Physics, Computational Physics, Mathematical Physics as well as programming in Fortran, Pascal and C languages. He and Professor Landau have conducted pioneering computational investigations in the interactions of mesons and nucleons with nuclei.

Cristian C. Bordeianu teaches Physics and Computer Science at the Military College "?tefan cel Mare" in Campulung Moldovenesc, Romania. He has over twenty years of experience in developing educational software for high school and university curricula. He is winner of the 2008 Undergraduate Computational Engineering and Science Award by the US Department of Energy and the Krell Institute. His current research interests include chaotic dynamics in nuclear multifragmentation and plasma of quarks and gluons.

Quatrième de couverture

The important aspects of computational modelling is the combination of science, mathematics and computation. Programming is part of that, and in this book the authors employ Python, which is considered as one of the easiest and most accessible language for beginning programming, and commonly used for interactive and exploratory computations in scientific research.

From the contents:

Computing software basics and Python libraries

Errors and uncertainties in computations

Monte Carlo: Randomness, walks, decays, thermodynamics

Differentiation, integration, matrix computing

Trial–and–error searching and data fitting

Solving ordinary differential equations with applications

High–performance hardware and programming

Fourier, wavelet and principal component analyses

Nonlinear dynamics

Fractals and Statistical growth models

Molecular dynamics

Partial Differential Equations: heat, waves, E–M, quantum wavepackets

Electrostatics via finite elements

Shock waves, solitons and fluid dynamics

Feynman path integrals and integral equations of quantum mecha

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