PředmětyPředměty(verze: 879)
Předmět, akademický rok 2020/2021
  
Moderní počítačová fyzika I - NEVF160
Anglický název: Modern computational physics I
Zajišťuje: Katedra fyziky povrchů a plazmatu (32-KFPP)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2020
Semestr: zimní
E-Kredity: 5
Rozsah, examinace: zimní s.:2/1 KZ [hodiny/týden]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština, angličtina
Způsob výuky: prezenční
Další informace: https://physics.mff.cuni.cz/kfpp/rozvrh.html
Garant: doc. Mgr. Pavel Kudrna, Dr.
RNDr. Štěpán Roučka, Ph.D.
Anotace -
Poslední úprava: doc. RNDr. Jiří Pavlů, Ph.D. (15.01.2019)
Cílem přednášky je seznámit studenty s pokročilými metodami modelování fyzikálních problémů a optimalizace.
Podmínky zakončení předmětu
Poslední úprava: doc. RNDr. Radek Plašil, Ph.D. (10.10.2017)

Předmět je rozdělen na dvě části, z nichž každou přednáší jeden vyučující. Pro absolvování předmětu je předepsán klasifikovaný zápočet. Pro jeho získání je třeba zpracovat v požadovaném rozsahu dvě zápočtové úlohy odpovídající první resp. druhé části přednášky. Zadání úloh bude určeno v průběhu přednášky.

Je předpokládána účast na cvičeních. Součástí hodnocení je i ocenění průběžné práce na cvičeních.

Literatura
Poslední úprava: doc. RNDr. Jiří Pavlů, Ph.D. (14.01.2019)

Back T.: Genetic Algorithms 1, 2, IOP Publishing, London 1999+2000.

Gershenfeld N.: The Nature of Mathematical Modeling, Cambridge University Press, Cambridge 1999.

Landau D.P., Binder K.: A Guide to Monte Carlo Simulations in Statistical Physics, Cambridge Univ. Press, Cambridge 2005.

Metody výuky -
Poslední úprava: RNDr. Štěpán Roučka, Ph.D. (06.10.2020)

Výuka v ZS 2020 probíhá formou on-line přednášek. Více informací viz https://physics.mff.cuni.cz/kfpp/rozvrh.html

Sylabus -
Poslední úprava: doc. RNDr. Jiří Pavlů, Ph.D. (14.01.2019)
1. Základy klasické a moderní počítačové fyziky
Hlavní směry počítačové fyziky. Klasická a moderní počítačová fyzika.

2. Evoluční modelování
Darwinova evoluční teorie a evoluční programování, základní pojmy, operátory.

Problematika kódování - binární, Grayeovo, permutační, hodnotou, další možnosti.

Ohodnocení jedince - fitness.

Základní algoritmy - slepý algoritmus, horolezecký algoritmus, simulované žíhání, horolezecký algoritmus s učením, zakázané prohledávání.

Genetické algoritmy. Evoluční strategie. Genetické programování.

Pokročilé algoritmy v evolučním modelování.

Aplikace - NP problémy, problém obchodního cestujícího, aplikace ve fyzice.

3. Pokročilé techniky počítačového modelování
Pokročilé algoritmy metody molekulární dynamiky ve více dimenzích.

Metoda Particle-in-Cell, silné řešiče Poissonovy rovnice - metoda sdružených gradientů, multigridové metody, přímé metody, LU dekompozice, metody založené na rychlé Fourierově transformaci. Efektivní výpočet silového působení - stromové algoritmy, Ewaldova sumace, rychlá multipólová metoda. Deterministické modelování pohybu nabitých částic ve vnějších elektrických a magnetických polích.

Pokročilé algoritmy metody Monte Carlo - nové umělé obraty, vzorkování ve statistické fyzice.

Paralelizace.

Částicové hybridní modelování ve více dimenzích. Spojité modelování ve více dimenzích. Srážkové procesy ve spojitých modelech Hybridní modelování - kombinace spojitého a částicového přístupu v prostorové oblasti, kombinace v rychlostní oblasti, iterační postup.

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK