SylabUZ
Nazwa przedmiotu | Język Python w obliczeniach numerycznych |
Kod przedmiotu | 11.3-WF-FizP-PrL1-L-S14_genO3U0N |
Wydział | Wydział Fizyki i Astronomii |
Kierunek | Fizyka |
Profil | ogólnoakademicki |
Rodzaj studiów | pierwszego stopnia z tyt. licencjata |
Semestr rozpoczęcia | semestr zimowy 2017/2018 |
Semestr | 5 |
Liczba punktów ECTS do zdobycia | 6 |
Typ przedmiotu | obowiązkowy |
Język nauczania | polski |
Sylabus opracował |
|
Forma zajęć | Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) | Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) | Forma zaliczenia |
Wykład | 30 | 2 | - | - | Egzamin |
Laboratorium | 30 | 2 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z nowoczesnym językiem wysokiego poziomu Python oraz możliwościami wykorzystania języka i jego bibliotek do obliczeń numerycznych z zakresu fizyki i dziedzin pokrewnych.
Ukończony kurs podstaw programowania i programowania obiektowego.
− Wstęp do języka Python
- składnia języka i typy danych
- instrukcje sterujące, wyjątki
- interaktywny shell
- skrypty
- funkcje
- moduły
− Operacje plikowe
- odczyt i zapis do pliku
- serializacja
- błędy związane z operacjami I/O
− Programowanie obiektowe
- klasy, obiekty
- dziedziczenie, polimorfizm
- abstrakcja
− Numeryczne obliczenia
- moduł math
- praca z tablicami NumPy
- liczby losowe
- elementy algebry liniowej – NumPy
- równania różniczkowe
- wstęp do wizualizacji danych - matplotlib
− Wizualizacja i animacja – Vpython
- scena i prymitywy graficzne
- wykresy
- animacje
Wykład:
Wykład konwencjonalny, problemowy, pokaz, dyskusja, warsztaty (testowanie aktualnie omawianych fragmentów kodu), burza mózgów
Laboratoria:
Ćwiczenia laboratoryjne, metoda projektu, praca w grupie, giełda pomysłów, burza mózgów, prezentacja, praca z dokumentacją, samodzielne pozyskiwanie wiedzy
Opis efektu | Symbole efektów | Metody weryfikacji | Forma zajęć |
Wykład:
Egzamin praktyczny polegający na rozwiązaniu postawionego problemu (wylosowanego z listy problemów). Ocenie końcowej podlega analiza problemu, przedstawienie algorytmów rozwiązania problemu, kod źródłowy oraz ocena i weryfikacja uzyskanych wyników
Laboratorium:
Ocena końcowa z laboratorium składa się w 30% z średniej ocen uzyskanych w trakcie laboratoriów i w 70% z oceny końcowej projektu.
Przed przystąpieniem do egzaminu student musi uzyskać zaliczenie z ćwiczeń laboratoryjnych.
Ocena końcowa: średnia ważona ocen z egzaminu (60%) i ćwiczeń laboratoryjnych (40%).
[1] Mark Lutz, Python. Wprowadzenie, Wydanie IV, Helion, Gliwice 2010.
[2] http://python.org
[3] http://python-ebook.blogspot.com/
[4] http://numpy.scipy.org
[5] Hans Petter Langtangen, A primer on scientific programming with Python, Springer, Berlin 2009.
[1] Internet
Zmodyfikowane przez prof. dr hab. Mirosław Dudek (ostatnia modyfikacja: 13-09-2017 11:08)