SubjectsSubjects(version: 978)
Course, academic year 2025/2026
   Login via CAS
   
Using Personal Computers in Physics - NOFY084
Title: Použití počítačů ve fyzice
Guaranteed by: Laboratory of General Physics Education (32-KVOF)
Faculty: Faculty of Mathematics and Physics
Actual: from 2025
Semester: summer
E-Credits: 3
Hours per week, examination: summer s.:0/2, MC [HT]
Capacity: unlimited
Min. number of students: unlimited
4EU+: no
Virtual mobility / capacity: no
Key competences: social engagement
State of the course: taught
Language: Czech
Teaching methods: full-time
Additional information: https://ipnp.cz/?page_id=9657&lang=CZ
Guarantor: doc. RNDr. Jiří Dolejší, CSc.
Teacher(s): Mgr. Vojtěch Pleskot, Ph.D.
doc. Mgr. Pavel Stránský, Ph.D.
Classification: Physics > Nuclear and Subnuclear Physics
Annotation -
The lectures combined with practical calculations give an idea about using computers in the everyday work of a physicist (calculations, elements of numerical mathematics, drawing figures, writing articles, communication). Individual lectures are built on examples and more stimulate than replace a thorough study of numerical mathematics and further disciplines. A lot of space for original students works.
Last update: Kudrnová Hana, Mgr. (26.01.2018)
Course completion requirements - Czech

Klasifikovaný zápočet bude udělen za průběžné vypracovávání bodovaných domácích úloh. Maximální celkový počet bodů bude 100. Známky budou uděleny následovně:

1: 90 - 100 bodů

2: 80 - 89 bodů

3: 70 - 79 bodů

Last update: Pleskot Vojtěch, Mgr., Ph.D. (12.02.2026)
Literature - Czech

Průběžně aktualizované informace k přednášce jsou na doprovodné webové stránce https://ipnp.cz/?page_id=9657

Obsažné materiály včetně programatických řešení mnoha úloh jsou na stránce Pavla Stránského, přednášejícího z minulých let: http://pavelstransky.cz/pcfyzika.php

Doplňková literatura:

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

P.R. Turner, T. Arildsen, K. Kavanagh, Applied Scientific Computing With Python (Springer 2018)

R. Johansson, Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy and Matplotlib (Springer 2019)

H. Press et al., Numerical Recipes (in Fortran, Pascal) (Cambridge University Press 1992)

G. Cowan, Statistical Data Analysis (Oxford University Press, 1998)

Last update: Pleskot Vojtěch, Mgr., Ph.D. (12.02.2026)
Syllabus -

Programmer tools: VS Code, GitHub Copilot.

The Physics Lab courses: how-to in Python. NumPy, SciPy, Matplotlib, Uncertainties.

LaTeX. Text formatting in Python.

Random distributions. Covariance matrix estimation. Method of pseudo-experiments.

Data visualisation. Histogram.

Working on a remote Linux computer.

Chimera cluster. Parallelisation of calculations. Slurm.

Versioning using the Git system.

Monte Carlo method.

Finding the minimum of a function. Fitting.

Fourier transform.

Symbolic computation: SymPy, Mathematica, Wolfram Alpha.

Last update: Pleskot Vojtěch, Mgr., Ph.D. (05.02.2026)
 
Charles University | Information system of Charles University | http://www.cuni.cz/UKEN-329.html