PředmětyPředměty(verze: 945)
Předmět, akademický rok 2023/2024
   Přihlásit přes CAS
Praktické programování v experimentální fyzice - NOFY080
Anglický název: Programming in Experimental Physics
Zajišťuje: Kabinet výuky obecné fyziky (32-KVOF)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2023
Semestr: zimní
E-Kredity: 4
Rozsah, examinace: zimní s.:2/1, KZ [HT]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Způsob výuky: prezenční
Garant: doc. RNDr. David Schmoranzer, Ph.D.
Mgr. Emil Varga, Ph.D.
Anotace
Poslední úprava: Mgr. Hana Kudrnová (23.01.2018)
Přednáška seznámí studenty s využitím programování k automatizaci experimentu, k efektivnímu zpracování a vizualizaci dat a k jejich dodatečné analýze. Přednáška bude zaměřená na praktické řešení fyzikálních problémů, zejména pomocí programovacího jazyka Python. Podstatnou část přednášky bude představovat práce studentů s počítačem. Doporučeno pro studenty zaměřené na experimentální fyziku. Nepředpokládají se výraznější zkušenosti studentů s programováním.
Podmínky zakončení předmětu
Poslední úprava: doc. RNDr. David Schmoranzer, Ph.D. (18.06.2019)

Klasifikovaný zápočet se bude udílet za přípravu a odladění programu ovládajícího jednoduchý experiment zahrnující měření proudového či napěťového signálu a jeho následné počítačové zpracování. Při programování bude možné využít Python a LabVIEW.

Literatura
Poslední úprava: Mgr. Hana Kudrnová (23.01.2018)

John M. Stewart, Python for Scientists, Cambridge University Press, 2014

Mark Pilgrim, Ponořme se do Pythonu 3, Edice CZ.NIC

Oficiální tutoriály Python, Numpy a Scipy

https://docs.python.org/3/tutorial/index.html

https://docs.scipy.org/doc/numpy/

https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/

Sylabus
Poslední úprava: Mgr. Hana Kudrnová (23.01.2018)

1. Úvod do programovacího jazyka Python.

2. Načítání a ukládání souborů.

3. Vizualizace dat.

4. Programatické zpracování dat.

◦ Statistické metody: průměr, medián atd.; histogramy a KDE; výběr náhodných čísel s danou distribucí.

◦ Lineární a nelineární fitování.

◦ Interpolace a vyhlazování; splines; vícerozměrná interpolace.

◦ Fourierova transformace, konvoluce a filtry.

◦ Úvod do zpracování obrazu.

5. Programatické ovládání měřících přístrojů.

◦ Architektura VISA.

◦ Programování Arduina a jeho komunikace s PC.

◦ Seznámení s LabVIEW.

6. Seznámení s využitím vícejádrových procesorů a paralelním programováním.

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK