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Computerphysik: Praktische Einführung in computergestützte Physik mit C und Python sowie Numerik anhand von physikalischen Anwendungen
Coles
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Computerphysik: Praktische Einführung in computergestützte Physik mit C und Python sowie Numerik anhand von physikalischen Anwendungen in Ottawa, ON
By None
Current price: $48.29
Original price: $60.26


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Size: Kobo eBook
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Physikalische Aufgaben mit dem Computer zu lösen, ist eine zunehmend wichtige Kompetenz. Dieses Lehrbuch führt Sie durch alle erforderlichen Schritte, beginnend bei den Grundlagen von Computern über die Programmierung und Datenverarbeitung hin zu den numerischen Methoden bis zu konkreten physikbezogenen Projekten.
Besonderheiten :
Mit diesem Buch wird das Grundwissen für wissenschaftliches Arbeiten gelegt, denn Begrifflichkeiten wie Datenkompetenz und Forschungsdatenmanagement inklusive Open Science und Gute wissenschaftliche Praxis sind längst nicht mehr aus der Wissenschaft wegzudenken. Kapitelweise wird das Erlernte mit vielen Beispielen, Übungen mit Lösungen, digitalen Karteikarten sowie Online-Programmcodes verdeutlicht und auf bekannte Probleme der Physik angewandt.
Der Inhalt:
Einleitung – 2. Hard- und Software – 3. Datenspeicherung – 4. Arbeiten mit Linux – 5. Programmieren in C – 6. Programmieren in Python – 7. Wissenschaftliches Rechnen – 8. Arbeiten mit Daten – 9. Hochleistungsrechner – 10. Zahlendarstellung und Numerische Fehler – 11. Numerische Standardverfahren – 12. Numerik von gewöhnlichen Differenzialgleichungen – 13. Verfahren der linearen Algebra – 14. Zufallszahlen – 15. Der Oszillator – 16. Nichtlineare Dynamik – 17. Randwertprobleme – 18. Anfangswertprobleme – 19. Eigenwertprobleme – 20. Daten- und Signalanalyse – 21. Stochastische Methoden
Neuerungen:
In der 3. Auflage wurden alle Kapitel aktualisiert, teilweise erweitert und zwei neue zu Datenspeicherung und Datenverarbeitung ergänzt. Kapitelweise wurden Flashcards und Jupyter Notebooks neu eingeführt.
Die Zielgruppe:
Dieses Buch ist in erster Linie gedacht für Bachelorstudierende der Physik, aber auch anderer naturwissenschaftlicher Fächer sowie deren Lehrende.
Vorkenntnisse :
Computerwissen, Linux, C, Python u. Git werden nicht vorausgesetzt. Nur in Projekten wird auf Wissen aus den Grundvorlesungen der Physik zurückgegriffen.
Physikalische Aufgaben mit dem Computer zu lösen, ist eine zunehmend wichtige Kompetenz. Dieses Lehrbuch führt Sie durch alle erforderlichen Schritte, beginnend bei den Grundlagen von Computern über die Programmierung und Datenverarbeitung hin zu den numerischen Methoden bis zu konkreten physikbezogenen Projekten.
Besonderheiten :
Mit diesem Buch wird das Grundwissen für wissenschaftliches Arbeiten gelegt, denn Begrifflichkeiten wie Datenkompetenz und Forschungsdatenmanagement inklusive Open Science und Gute wissenschaftliche Praxis sind längst nicht mehr aus der Wissenschaft wegzudenken. Kapitelweise wird das Erlernte mit vielen Beispielen, Übungen mit Lösungen, digitalen Karteikarten sowie Online-Programmcodes verdeutlicht und auf bekannte Probleme der Physik angewandt.
Der Inhalt:
Einleitung – 2. Hard- und Software – 3. Datenspeicherung – 4. Arbeiten mit Linux – 5. Programmieren in C – 6. Programmieren in Python – 7. Wissenschaftliches Rechnen – 8. Arbeiten mit Daten – 9. Hochleistungsrechner – 10. Zahlendarstellung und Numerische Fehler – 11. Numerische Standardverfahren – 12. Numerik von gewöhnlichen Differenzialgleichungen – 13. Verfahren der linearen Algebra – 14. Zufallszahlen – 15. Der Oszillator – 16. Nichtlineare Dynamik – 17. Randwertprobleme – 18. Anfangswertprobleme – 19. Eigenwertprobleme – 20. Daten- und Signalanalyse – 21. Stochastische Methoden
Neuerungen:
In der 3. Auflage wurden alle Kapitel aktualisiert, teilweise erweitert und zwei neue zu Datenspeicherung und Datenverarbeitung ergänzt. Kapitelweise wurden Flashcards und Jupyter Notebooks neu eingeführt.
Die Zielgruppe:
Dieses Buch ist in erster Linie gedacht für Bachelorstudierende der Physik, aber auch anderer naturwissenschaftlicher Fächer sowie deren Lehrende.
Vorkenntnisse :
Computerwissen, Linux, C, Python u. Git werden nicht vorausgesetzt. Nur in Projekten wird auf Wissen aus den Grundvorlesungen der Physik zurückgegriffen.

















