Anno di corso: 1

Crediti: 12
Crediti: 6
Crediti: 16
Crediti: 8
Crediti: 3
Tipo: Lingua/Prova Finale
Crediti: 3
Tipo: Lingua/Prova Finale
Crediti: 3
Tipo: Lingua/Prova Finale
Crediti: 3
Tipo: Lingua/Prova Finale

Anno di corso: 2

Crediti: 12
Crediti: 14
Crediti: 6
Crediti: 12
Crediti: 8

Anno di corso: 3

Crediti: 12
Crediti: 12
Tipo: A scelta dello studente
Crediti: 6
Tipo: Lingua/Prova Finale
Crediti: 3
Tipo: Altro

ESPERIMENTAZIONI DI FISICA COMPUTAZIONALE

Scheda dell'insegnamento

Anno accademico di regolamento: 
2015/2016
Anno di corso: 
3
Anno accademico di erogazione: 
2017/2018
Tipo di attività: 
Obbligatorio a scelta
Lingua: 
Italiano
Crediti: 
8
Ciclo: 
Annualita' Singola
Ore di attivita' didattica: 
96
Prerequisiti: 

Insegnamenti degli anni precedenti e nozioni base di Meccanica Classica e Meccanica Quantistica

Moduli

Metodi di valutazione

Tipo di esame: 
Orale
Modalita' di verifica dell'apprendimento: 

relazione scritta ed esame orale

Valutazione: 
Voto Finale

Obiettivi formativi

Imparare a studiare problemi di Fisica al computer con MATLAB

Contenuti

Prima parte: metodi computazionali di base con MATLAB:
introduzione, sistemi di equazioni lineari, interpolazione, zeri e radici, minimiquadrati, integrazione numerica, equazioni differenziali ordinarie, trasformazione discreta di Fourier (FFT), numeri pseudorandom, autovalori e autovettori, equazioni differenziali alle derivate parziali.
Seconda parte: approfondimenti:
Metodi Monte Carlo. catene di Markov, cammini aleatori su grafi e nel continuo, moto Browniano, campionamento di importanza.
Metodi simplettici di tipo operator splitting per la dinamica classica e l'equazione di Liouville.
Metodo spettrale operator splitting+FFT per l'equazione di Schroedinger.

Programma esteso

Prima parte: metodi computazionali di base con MATLAB:
introduzione, sistemi di equazioni lineari, interpolazione, zeri e radici, minimiquadrati, integrazione numerica, equazioni differenziali ordinarie, trasformazione discreta di Fourier (FFT), numeri pseudorandom, autovalori e autovettori, equazioni differenziali alle derivate parziali.
Seconda parte: approfondimenti:
Metodi Monte Carlo. catene di Markov, cammini aleatori su grafi e nel continuo, moto Browniano, campionamento di importanza.
Metodi simplettici di tipo operator splitting per la dinamica classica e l'equazione di Liouville.
Metodo spettrale operator splitting+FFT per l'equazione di Schroedinger.

Bibliografia consigliata

Numerical computing with MATLAB, Chris Moler, The Mathworks
Note da alcune lezioni frontali

Modalità di erogazione

Convenzionale

Metodi didattici

lezione frontale (16 ore), laboratorio (72 ore)