SylabUZ

Generate PDF for this page

Język Python w obliczeniach numerycznych - course description

General information
Course name Język Python w obliczeniach numerycznych
Course ID 11.3-WF-FizP-PrL1-L-S14_genO3U0N
Faculty Faculty of Exact and Natural Sciences
Field of study physics / Computer Physics
Education profile academic
Level of studies First-cycle studies leading to Bachelor's degree
Beginning semester winter term 2016/2017
Course information
Semester 5
ECTS credits to win 6
Course type obligatory
Teaching language polish
Author of syllabus
  • dr Marcin Kośmider
Classes forms
The class form Hours per semester (full-time) Hours per week (full-time) Hours per semester (part-time) Hours per week (part-time) Form of assignment
Lecture 30 2 - - Exam
Laboratory 30 2 - - Credit with grade

Aim of the course

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.

 

Prerequisites

Ukończony kurs podstaw programowania i programowania obiektowego.

 

Scope

− 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

 

Teaching methods

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

 

Learning outcomes and methods of theirs verification

Outcome description Outcome symbols Methods of verification The class form

Assignment conditions

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%).

 

Recommended reading

[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.

 

Further reading

[1] Internet

 

Notes


Modified by prof. dr hab. Mirosław Dudek (last modification: 30-09-2016 18:26)