SylabUZ

Wygeneruj PDF dla tej strony

Symulacje komputerowe w zastosowaniach - opis przedmiotu

Informacje ogólne
Nazwa przedmiotu Symulacje komputerowe w zastosowaniach
Kod przedmiotu 11.3-WF-FizD-SKwZa-L-S14_genXWK0E
Wydział Wydział Fizyki i Astronomii
Kierunek Fizyka
Profil ogólnoakademicki
Rodzaj studiów drugiego stopnia z tyt. magistra
Semestr rozpoczęcia semestr zimowy 2017/2018
Informacje o przedmiocie
Semestr 2
Liczba punktów ECTS do zdobycia 6
Typ przedmiotu obowiązkowy
Język nauczania polski
Sylabus opracował
  • dr Marcin Kośmider
Formy zajęć
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

Cel przedmiotu

Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów i zdobycie przez niech podstawowej wiedzy na temat rodzajów symulacji komputerowych, ich zastosowań i ograniczeń. Studenci powinni zdobyć umiejętności pozwalające na zaprojektowanie, implementacje i przeprowadzenie eksperymentu komputerowego opartego na symulacji realnego procesu.

 

Wymagania wstępne

Umiejętność obiektowego programowania w jednym z języków C++ / Java lub Python, ukończony kurs wstępudo symulacji komputerowych, znajomość  podstawowych algorytmów MD w układzie NVE oraz elementy metod MC – generatory liczb losowych, całkowanie numeryczne, rozgrywanie zmiennych losowych

 

Zakres tematyczny

- Przypomnienie informacji o metodach MC – generatory liczb losowych, rozgrywanie zmiennych losowych ciągłych i dyskretnych.
- Błądzenie losowe na sieciach dyskretnych, gaz sieciowy
- Perkolacja
- Symulacje MC układów oddziałujących spinów
- Systemy kolejkowe
- Symulacje komputerowe polimerów
- Przypomnienie podstawowych metod i algorytmów dynamiki molekularnej
- Symulacje układów oddziałujących atomów
- Mechanika molekularna i opis oddziaływań w układach molekularnych
- Symulacje układów NVE, NVT, NPT

 

Metody kształcenia

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

 

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu Symbole efektów Metody weryfikacji Forma zajęć

Warunki zaliczenia

Wykład:

Egzamin praktyczny polegający na przedstawieniu rozwiązaniu postawionego(wylosowanego z listy problemów) problemu. Ocenie końcowej podlega analiza problemu, przedstawienie algorytmów rozwiązania problemu oraz opis weryfikacji 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 arytmetyczna ocen egzaminu i zaliczenia ćwiczeń laboratoryjnych.

 

 

Literatura podstawowa

[1] D. Frenkel, B. Smit Understanding Molecular Simulation. From Algorithms to Applications, Academic Press, 2002.
[2] M. P. Allen, D. J. Tildesley, Computer Simulation of Liquids, Oxford University Press, 1990.
[3] D. P. Landau, K. Binder, A guide to Monte Carlo Simulations in Statisticsl Physics, Cambridge University Press, 2005.
[4] K. Binder, D. W. Heerman Monte Carlo Smulation in Statistical Physics Springer, 2010 (5th ed)

 

Literatura uzupełniająca

Uwagi


Zmodyfikowane przez prof. dr hab. Mirosław Dudek (ostatnia modyfikacja: 13-09-2017 11:11)