Hướng dẫn computational physics with python solutions - vật lý tính toán với các giải pháp python
|
Các nhà khoa học và chuyên gia trong tương lai của chúng tôi phải đối thoại trong các kỹ thuật tính toán. Để tạo điều kiện tích hợp các phương pháp máy tính vào các khóa học vật lý hiện có, sách giáo khoa này cung cấp một số lượng lớn các ví dụ và vấn đề làm việc với các giải pháp được hướng dẫn đầy đủ trong Python cũng như các ngôn ngữ khác (Mathicala, Java, C, Fortran và Maple). Nó cũng dự định là một hướng dẫn tự học để học cách sử dụng các phương pháp máy tính trong vật lý. Các tác giả bao gồm một chương giới thiệu về các công cụ số và dấu hiệu của mức độ khó tính toán và vật lý cho từng vấn đề. Người đọc cũng được hưởng lợi từ các tính năng sau: Show • Giải thích chi tiết và giải pháp trong các ngôn ngữ mã hóa khác nhau. • Các vấn đề được xếp hạng dựa trên độ khó tính toán và vật lý. • Khái niệm cơ bản của các phương pháp số được đề cập trong một chương giới thiệu. • Hướng dẫn lập trình thông qua sơ đồ và mã giả. Rubin Landau là một giáo sư danh dự xuất sắc tại Khoa Vật lý tại Đại học bang Oregon ở Corvallis và là thành viên của Hiệp hội Vật lý Hoa Kỳ (Khoa Vật lý Tính toán). is a Distinguished Professor Emeritus in the Department of Physics at Oregon State University in Corvallis and a Fellow of the American Physical Society (Division of Computational Physics). Manuel Jose Paez-Mejia là giáo sư vật lý tại Đại học Antioquia ở Medellín, Colombia. is a Professor of Physics at Universidad de Antioquia in Medellín, Colombia. Tiết kiệm £ 19,50 Phiên bản đầu tiên Năm bản quyền 2018 Xem trướcMô tả cuốn sáchCác nhà khoa học và chuyên gia trong tương lai của chúng tôi phải đối thoại trong các kỹ thuật tính toán. Để tạo điều kiện tích hợp các phương pháp máy tính vào các khóa học vật lý hiện có, sách giáo khoa này cung cấp một số lượng lớn các ví dụ và vấn đề làm việc với các giải pháp được hướng dẫn đầy đủ trong Python cũng như các ngôn ngữ khác (Mathicala, Java, C, Fortran và Maple). Nó cũng dự định là một hướng dẫn tự học để học cách sử dụng các phương pháp máy tính trong vật lý. Các tác giả bao gồm một chương giới thiệu về các công cụ số và dấu hiệu của mức độ khó tính toán và vật lý cho từng vấn đề. Người đọc cũng được hưởng lợi từ các tính năng sau: • Giải thích chi tiết và giải pháp trong các ngôn ngữ mã hóa khác nhau. • Các vấn đề được xếp hạng dựa trên độ khó tính toán và vật lý. • Khái niệm cơ bản của các phương pháp số được đề cập trong một chương giới thiệu. • Hướng dẫn lập trình thông qua sơ đồ và mã giả. Rubin Landau là một giáo sư nổi tiếng danh dự tại Khoa Vật lý tại Đại học bang Oregon ở Corvallis và là thành viên của Hiệp hội Vật lý Hoa Kỳ (Khoa Vật lý Tính toán).Manuel Jose Paez-Mejia là một giáo sư vật lý tại Đại học Antioquia ở Medellín, Colombia.Mục lục1 Khái niệm cơ bản tính toán cho Vật lý & NBSP; 2 Phân tích dữ liệu cho Vật lý & NBSP; 3 Động lực học cổ điển & phi tuyến & NBSP; 4 Phương trình sóng & Động lực học chất lỏng & NBSP; 5 Điện & Từ tính & NBSP; 6 Cơ học lượng tử & NBSP; 7 Nhiệt động lực học & Vật lý thống kê & NBSP; 8 Mô hình sinh học: Động lực dân số & Tăng trưởng thực vật & NBSP; 9 Các vấn đề cấp nhập cảnh bổ sung & NBSP; Phụ lục: Mã Python Author(s)Tiểu sửRubin Landau là một giáo sư danh dự xuất sắc tại Khoa Vật lý tại Đại học bang Oregon ở Corvallis và là thành viên của Hiệp hội Vật lý Hoa Kỳ (Khoa Vật lý Tính toán). Chuyên môn nghiên cứu của ông là các nghiên cứu tính toán về sự tán xạ của các hạt cơ bản từ các hệ thống hạ nguyên tử và cơ học lượng tử không gian động lượng. Landau đã dạy các khóa học trong suốt chương trình giảng dạy đại học và sau đại học, và trong hơn 20 năm, trong vật lý tính toán. Ông là người sáng lập Chương trình cấp bằng vật lý tính toán OSU, một thành viên ủy ban điều hành của Phòng Vật lý Tính toán APS và Ủy ban Công nghệ AAPT. Hiện tại Landau là đồng biên tập giáo dục của AIP/IEEE tính toán về Khoa học & Kỹ thuật và đồng biên tập của loạt sách Taylor & Francis này về Vật lý tính toán. Ông là thành viên của Ủy ban Tư vấn XSEDE và là một phần của chương trình giáo dục tại các hội nghị SuperComputing (SC) trong hơn một thập kỷ. is a Distinguished Professor Emeritus in the Department of Physics at Oregon State University in Corvallis and a Fellow of the American Physical Society (Division of Computational Physics). His research specialty is computational studies of the scattering of elementary particles from subatomic systems and momentum space quantum mechanics. Landau has taught courses throughout the undergraduate and graduate curricula, and, for over 20 years, in computational physics. He was the founder of the OSU Computational Physics degree program, an Executive Committee member of the APS Division of Computational Physics, and the AAPT Technology Committee. At present Landau is the Education co-editor for AIP/IEEE Computing in Science & Engineering and co-editor of this Taylor & Francis book series on computational physics. He has been a member of the XSEDE advisory committee and has been part of the Education Program at the SuperComputing (SC) conferences for over a decade. Manuel Jose Paez-Mejia đã là giáo sư vật lý tại Đại học Antioquia ở Medellín, Colombia từ tháng 1 năm 1969. Ông đã giảng dạy các khóa học về vật lý hiện đại, vật lý hạt nhân, vật lý tính toán, phương pháp số, vật lý toán học và lập trình trong Fortran, Pascal. Ông đã là tác giả của các bài báo khoa học về vật lý hạt nhân và vật lý tính toán, cũng như các văn bản về ngôn ngữ C, vật lý nói chung và vật lý tính toán (đồng tác giả với Rubin Landau và Cristian Bordeianu). Trong quá khứ, ông và Landau đã tiến hành các cuộc điều tra tính toán tiên phong về các tương tác của các meson và nucleon với các hạt nhân ít cơ thể. Giáo sư Paez đã lãnh đạo hội thảo về vật lý tính toán trên khắp châu Mỹ Latinh, và là giám đốc nghiên cứu sau đại học về vật lý tại Đại học Antioquia.Python có tốt cho vật lý tính toán không?Python dường như là ngôn ngữ dễ dàng và dễ tiếp cận nhất để bắt đầu lập trình, đồng thời được sử dụng để tính toán tương tác và khám phá trong nghiên cứu khoa học.
Giải quyết vấn đề tính toán trong Python là gì?Giải quyết vấn đề tính toán là quá trình lặp lại để phát triển các giải pháp tính toán cho các vấn đề. Các giải pháp này được thể hiện dưới dạng chuỗi các bước hợp lý (tức là các chương trình) để người khác hiểu và để máy tính thực hiện.the iterative process of developing computational solutions to problems. These solutions are expressed as a logical sequence of steps (i.e. programs) for others to understand and for computers to execute.
Ngôn ngữ lập trình nào được sử dụng cho vật lý tính toán?Hai tiêu chuẩn là Fortran và C/C ++.Ngôn ngữ này đã được phát triển nhiều mặt trăng trước đây với mục đích điện toán khoa học, do đó không có gì ngạc nhiên khi nó vẫn được sử dụng rộng rãi cho đến ngày nay.Fortran đã phát triển đáng kể trong những năm qua, dẫn đến một tiêu chuẩn mới, Fortran 90 (tiêu chuẩn cuối cùng là Fortran 77).FORTRAN and C/C++. This language was developed many moons ago for the purpose of scientific computing, hence it should be of no surprise that it is still widely used today. FORTRAN has evolved significantly over the years, resulting in a new standard, FORTRAN 90 (The last standard was FORTRAN 77).
Vật lý tính toán có hữu ích không?Do các vấn đề rộng lớn các vấn đề vật lý tính toán, nó là một thành phần thiết yếu của nghiên cứu hiện đại trong các lĩnh vực vật lý khác nhau, cụ thể là: vật lý gia tốc, vật lý thiên văn, lý thuyết tổng quát về thuyết tương đối (thông qua độ tương đối số), cơ học chất lỏng (động lực học tính toán), động lực học chất lỏng tính toán),Lý thuyết trường mạng/ ...it is an essential component of modern research in different areas of physics, namely: accelerator physics, astrophysics, general theory of relativity (through numerical relativity), fluid mechanics (computational fluid dynamics), lattice field theory/ ... |
