NFYA06018U Datalogi for fysikere (DatF)

Årgang 2020/2021
Engelsk titel

Introduction to Computing for Physicists

Uddannelse

Bacheloruddannelsen i fysik
Bacheloruddannelsen i kemi

Kursusindhold

Kursets sigte er at gøre deltagerne i stand til på egen hånd at udvikle programmel, der kan løse forskellige fysiske problemstillinger.

Kurset består af fire emner

  • Datalogiske begreber. For eksempel variable typer, kontrol strukturer og lignende.
  • Algoritmer. Udvalgte algoritmer behandles og diskuteres med henblik på forståelse af algoritmers struktur.
  • Programmeringsteknikker. Med udgangspunkt i programmeringssproget Python kigger vi på, hvordan vi kan skrive algoritmer og bruge andre programmeringsteknikker. Vi behandler også, hvordan struktureret kode kan bruges til at organisere og klart udtrykke beregningsmodeller. Herunder også viden om gængse biblioteker til numeriske og symbolske beregninger, visualisering, og opbevaring af data.
  • Computational Thinking. Vi ræsonnerer om forskellige beregningsmodeller for et givent problem og om beregningsmodellernes egnethed og relevans. Computational Thinking er centralt for brugen af beregningsmodeller i fysik: Givet ny data og et nyt problem, hvordan kan vi finde en beregningsmodel som kan løse problemet?

 

De fire emner vil blive behandlet fortløbende i kurset i forelæsningerne. Deltagerne vil derefter få udleveret øvelser, hvor de selv kan arbejde videre med stoffet.

I tre obligatoriske opgaver vil deltagerne arbejde med de fire emner i projekt form. I disse opgaver vil en overordnet fysisk problemstilling blive belyst igennem flere sammenhængende dele, som udforsker de fire emner. Deltagerne forventes at redegøre for sammenhænge mellem problemet og de anvendte beregningsmodeller samt evaluere beregningsmodellernes relevans og egnethed.

Målbeskrivelser

Færdigheder

  • Identificere og bruge programmeringssprogets syntaktiske elementer.
  • Anvende gængse biblioteker til beregninger.
  • Genkende og bruge strukturering af kode til klart at udtrykke en løsning til et problem.
  • Kunne beskrive løsningsmodeller i ord, billeder, matematik og lignende.
  • Finde og identificere eksisterende løsninger i diverse ressourcer.

 

Viden

  • Konkret viden om udvalgte datalogiske begreber
  • Konkret viden om bestemte numeriske algoritmer
  • Konkret viden om Pythons syntaks og elementer (herunder kursorisk om objekt orienteret elementer)
  • Konkret viden om gængse biblioteker og hvordan disse bruges
     

Kompetencer

Deltagerne vil kunne udvikle programmel til at løse konkrete fysiske problemstillinger ved hjælp af givne numeriske metoder.  Desuden vil deltagerne kunne kommunikere disse løsningsmodeller og løsninger til andre fysikere.

Kursets side på Absalon indeholder referencer til diverse noter, online bøger, videoer og lignende. Bogen
 

 

anbefales, men bruges ikke direkte i undervisningen.

Grundlæggende matematisk analyse og lineær algebra svarende til første år på bachelorstudiet i fysik eller nanoscience
Forelæsninger og øvelser.

Online platformen https://erda.dk bruges til computerøvelser. Alternativt kan egen installation af Jupyter
(f.eks. vha. Anaconda - https://anaconda.com/) benyttes.

Øvelser og afleveringsopgaver kan løses i grupper. Det anbefales at 2-3 studerende samarbejder om øvelser og afleveringsopgaver.

Øvelseshold vil så vidt muligt blive inddelt efter forudgående kompetencer indenfor programming og Computing.
Det forudsættes at den studerende medbringer en laptop eller lignende med en nyere internet browser installeret og muligvis andre programmer.

Der kan optræde øvelser i kursusforløbet hvor to eller flere studerende skal arbejde sammen. I den forbindelse bør deltagerne søge at komme til øvelserne.
  • Kategori
  • Timer
  • Forelæsninger
  • 16
  • Forberedelse (anslået)
  • 96
  • Øvelser
  • 70
  • Eksamen
  • 24
  • I alt
  • 206
Skriftlig
Individuel
Kollektiv
Løbende feedback i undervisningsforløbet

Feedback gives i øvelsestimer og på de tre afleveringsopgaver.  Feedback på eksamen gives så vidt muligt skriftlig sammen med bedømmelsen.  Peer-feedback kan forekomme i forbindelse med specifikke øvelser og afleveringsopgaver. 

Point
7,5 ECTS
Prøveform
Skriftlig aflevering, 5 dage
Eksamen er en skriftlig opgave der afleveres digitalt. Eksamenen er individuel.
Krav til indstilling til eksamen

Tre opgaver skal afleveres og godkendes.

Hjælpemidler
Alle hjælpemidler tilladt

Bemærk at andre Python udvidelsespakker end standard pakkerne ikke må benyttes (se kursets Absalon sider for mere om pakkerne).

Bedømmelsesform
bestået/ikke bestået
Censurform
Ingen ekstern censur
Flere interne bedømmere
Reeksamen

Hvis indstillingskravet ikke er opfyldt, kan eventuelt ikke-godkendte opgaver afleveres senest 2 uger inden reeksamen.

Som ordinær eksamen.

Kriterier for bedømmelse

Se Målbeskrivelser.

Den studerende vil blive bedømt på blandt andet 

  • Evnen til at redegøre for en fysisk problemstilling med henblik på beregninger
  • Redegøre for en løsnings- og beregningsmodel til problemstillingen
  • Implementation og eksekvering af løsnings- og beregningsmodellen 
  • Redegøre for løsnings- og beregningsmodellens egnethed og relevans