Účelem cvičení je pohrát si s jednoduchými fyzikálními problémy a vyzkoušet si různé způsoby jejich řešení (i triviální řešení je řešení) a zobrazení výsledků. Většina příkladů bude demonstrována v populárním programovacím jazyce Python, ale dojde i na základy psaní textů v LaTeXu, software Mathematica nebo na kancelářský Excel. Další informace k předmětu jsou na stránce SISu.
Ve cvičení nebude probíhat systematická výuka žádného programovacího jazyka ani numerických algoritmů. K tomu jsou určeny specializované přednášky na oboru fyzika, například
a nepřeberně přednášek na oboru informatika.
Tři možné způsoby, jak získat zápočet (seřazeno od toho nejupřednostňovanějšího):
| 1. | Naprogramujete řešení nějakého jednoduchého fyzikálního problému (o složitosti srovnatelné s příklady procvičenými během hodin), který si zvolíte podle svých vlastních zájmů a zálib. Hotový program mi představíte a vysvětlíte buď na posledním cvičení semestru, nebo kdykoliv po domluvě. Program by neměl být totožný s těmi, za které jste (byli, budete) klasifikováni v jiných předmětech. Doporučuji vám, abyste se mnou zadání konzultovali, než se pustíte do práce. |
|---|---|
| 2. | Pokud vás nic, ale opravdu nic nenapadne, zadám na posledním cvičení semestru jednoduchý problém vycházející z procvičených příkladů, který během dvouhodinovky vyřešíte a předvedete. |
| 3. | Pokud se nebudete moci dostavit v zápočtovém týdnu na cvičení (nebo se dostavíte, ale zápočtovou úlohu se vám nepodaří vyřešit), kontaktujete mě a já vám zadám úlohu na doma. Až ji naprogramujete, řešení mi předvedete (nejpozději do poloviny září 2019). |
Vzhledem k omezení výuky způsobeném koronavirovou pandemií je ještě navíc možné získat zápočet za vyřešení všech domácích úloh.
Ačkoliv převážná část předmětu bude demonstrována příklady v programovacím jazyce Python 3, rozhodně není nutné, abyste zápočtový program psali v tomto jazyce. Zvolte si sami, jaký jazyk či vývojové prostředí jsou vám sympatické.
Na webu existuje nepřeberné množství tutoriálů a návodů k Pythonu a jeho knihovnám, které vám pomůžou s konkrétními problémy. Zde uvádím spíš monografie pro pokročilejší, v nichž naleznete seriózní příklady využití tohoto programovacího jazyka ve vědě.
| [1] | P.R. Turner, T. Arildsen, K. Kavanagh, Applied Scientific Computing With Python (Springer 2018) |
|---|---|
| [2] | R. Johansson, Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy and Matplotlib (Springer 2019) |
| [3] | S. Nagar, Introduction to Python for Engineers and Scientists (Springer 2018) |
| [4] | S. Lynch, Dynamical Systems with Applications using Python (Springer 2018) |
| [5] | B.J. Korites, Python Graphics: A Reference for Creating 2D and 3D images (Springer 2018) |
Studijní text a vzorová řešení domácích úloh jsou v doprovodném repozitáři na GitHubu.
Počkejte prosím...