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計算的物理學 : 以 Python 做科學的程式設計

Contents

從數值方法到令人興奮的應用:微分方程、特徵值問題、蒙地卡羅( Monte Carlo  )方法等

從這 21 小時的課程,你會學到

  • 入門:關於 NumPy、函數、迴圈、條件、列表、陣列和繪圖的適合初學者的速成課程
  • 數值方法:導數和積分、微分方程和特徵值問題、內插法和蒙地卡羅方法
  • 物理問題練習:轉動慣量、導線磁場、放射性衰變、諧振子、自由落體、滾球
  • 高階問題的應用:混沌系統、熱方程式、三體問題、太空船任務、耦合擺、磁學、石墨烯和量子物理

要求

  • 軟體:無,我將向你展示如何安裝免費的Python。
  • 程式設計:以前的經驗會有所幫助,但不是必需的。 我們從 2 小時的速成課程開始。
  • 學校數學:了解導數和積分的基礎。
  • 物理:有幫助,但不是必要的。

課程說明

本課程適合所有想要學習並提高 Python 和物理知識的人。

除了一些學校數學之外,不需要任何先驗知識。 我們將從基礎開始,逐步升級到高級專案!

Python 是一個非常強大的工具,廣泛應用於理論和計算物理領域。
使用起來並不困難,但如果您獨自學習整個主題,可能會讓人不知所措。

在計算物理學中,我們使用數學中的數值技術,例如:

  • Interpolation & Model fitting (內插與模型擬合)
  • Derivatives & Integrals (導數和積分)
  • Differential equations (微分方程)
  • Eigenvalue problems (特徵值問題)
  • Monte Carlo methods (蒙地卡羅方法)

解決物理各領域的問題。

誠摯邀請你參加這門精心準備的課程,它將教您有關 Python 科學程式設計的所有知識。 它包括速成課程、測驗、練習、解決方案,當然還有動手程式設計課程,我們將在其中解決現實生活中的範例,例如

  • 計算帶電導線的磁場(積分和導數)
  • 混沌與蝴蝶效應(微分方程)
  • 樣品中的熱傳播(微分方程)
  • 模擬(和導航)與太陽、地球和月球相互作用的太空船(微分方程)
  • 耦合振盪器的奇怪行為(特徵值問題、傅立葉分析和擬合程序)
  • 鐵磁體和反鐵磁體(蒙特卡羅方法)
  • 石墨烯的特殊性質(諾貝爾獎獲獎材料的高級科學講座)
  • … & 還有很多

為什麼是我?

我叫 Börge Göbel,是理論物理學科學家,博士後。
作為理論物理學學士、碩士和博士生的導師,我提高了自己的顧問技能,並在 Udemy 上開設了其他成功的課程。

尤其是當我開始攻讀博士學位時,使用 Python 輕鬆解決艱鉅的任務給我留下了深刻的印象。 我在許多出版物中使用了該程式的結果,並向我所有的學生推薦了 Python。

「非常棒的課程,這正是我一直在尋找的內容:從基礎開始解決物理問題所需了解的有關 Python 的一切。 結構非常好,充滿了實際問題的示例和應用程式,模板文件可幫助你跟上課程並在有趣的同時提供指導性的解釋。“ – Adrián Terrones Aragón

我希望你感到興奮,並熱烈歡迎您參加我們的課程!

目標受眾

  • 本課程適合所有人:Python 初學者和高級程式設計師
  • 每個喜歡物理和/或程式設計的人
  • 想要探索現代物理領域的理科學生
  • ……或想要準備計算物理考試的人;-)

講師簡介

Dr. Börge Göbel 量子物理學科學家、程式設計師和講師

大家好,我叫 Börge,是一位在該領域工作了 10 多年的理論物理學家。 我一直在指導幾位學士、碩士和博士生,我是一位經驗豐富的物理、數學和程式相關主題的講師,希望激發你對科學的熱情。 我將幫助你在 STEM 領域變得知識淵博並取得成功。 了解科學、技術、工程和數學基本上可以保證你擁有成功的職業生涯並能夠讓世界變得更美好。 然而,進入這些極其引人入勝的主題可能會令人沮喪:這些主題的教學要么過於鬆散,要么過於注重數學。

我的一體化課程正是我第一次進入大學數學、物理和程式設計時希望擁有的課程!

無論你的技能水平如何:從“有興趣的新人”到“有經驗的大學生”,你都會受益。 每門適合初學者的課程(包括數學基礎知識)都將超過整個大學學期的時間濃縮為約 10 小時至 20 小時的高效視訊、練習、測驗和現實示例。

今天就與 13,000 多名快樂的學生一起參加我的一門綜合五星級課程(其中大部分已添加到 Udemy Business 系列中)。 我很高興能和你一起踏上這段旅程:-)

科學家的職業生涯

Börge Göbel 博士是理論物理學領域的導師和科學家。 為了在德國大學擔任量子物理學博士後研究職位,他必須每天使用和完善他的程式設計(主要是 Python 和 Mathematica)、數學和物理技能。 他在最負盛名的知名期刊(包括 Nature & Science 出版集團)上發表的 30 多篇原創研究論文被引用 1,400 多次,並與來自世界各地的傑出研究人員(包括諾貝爾獎得主)合作。

成功進行研究的秘訣不是躲在複雜的方程中,而是讓困難的概念變得簡單易懂-對自己和他人:-)

查看我的網站以了解我的課程的最新資訊。

字幕:英文

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