2022版Python计算物理学科学编程开发视频教程

你会学到什么

• 入门：关于 NumPy、函数、循环、条件、列表、数组和绘图的初学者友好速成课程
• 数值方法：导数和积分、微分方程和特征值问题、插值和蒙特卡洛方法
• 物理问题练习：惯性矩、导线磁场、放射性衰变、谐振子、自由落体、滚球
• 应用于高级问题：混沌系统、热方程、三体问题、宇宙飞船任务、耦合钟摆、磁学、石墨烯和量子物理学

要求

• 软件：无，我将向您展示如何安装免费的 Python。
• 编程：以前的经验是有帮助的，但不是必需的。我们从 2 小时的速成课程开始。
• 学校数学：了解导数和积分的基础知识。
• 物理：有帮助但不是必需的。

描述

本课程适用于所有想要学习并在 Python 和物理方面变得更好的人。

除了一些学校数学，不需要任何先验知识。我们将从基础开始，爬上高级项目的阶梯！

Python 是一个非常强大的工具，广泛用于理论和计算物理学。
使用起来并不难，但如果你一个人学习，整个主题可能会让人不知所措。

在计算物理学中，我们使用数学中的数值技术，例如

• 插值和模型拟合
• 导数和积分
• 微分方程
• 特征值问题
• 蒙特卡罗方法

解决物理学各个领域的问题。

诚邀您参加这个精心准备的课程，它将教您所有需要了解的有关 Python 的科学编程知识。它包括速成课程、测验、练习、解决方案，当然还有动手编程课程，我们将在其中解决现实生活中的示例，例如

• 计算带电导线的磁场（积分和导数）
• 混沌与蝴蝶效应（微分方程）
• 样品中的热传播（微分方程）
• 模拟（和导航）与太阳、地球和月球相互作用的宇宙飞船（微分方程）
• 耦合振荡器的奇怪行为（特征值问题，傅里叶分析和拟合程序）
• 铁磁体和反铁磁体（蒙特卡洛方法）
• 石墨烯的特性（诺贝尔奖获得材料的高级科学讲座）
• … ＆ 还有很多

为什么是我？

我的名字是 Börge Göbel，我是一名博士后，是一名理论物理学科学家。
作为理论物理学学士、硕士和博士生的导师，我提高了我的顾问技能，并在Udemy上开设了其他成功的课程。

尤其是当我开始攻读博士学位时，我对使用 Python 解决高要求任务的轻松程度印象深刻。我已经在我的许多出版物中使用该程序来获得结果，并向我所有的学生推荐了 Python。

我希望你很兴奋，我热烈欢迎你参加我们的课程！

本课程适用于谁

• 本课程适合所有人：Python 初学者和高级程序员
• 每个喜欢物理和/或编程的人
• 想要探索现代物理领域的理科学生
• ……或者想要准备他们的计算物理考试的人?

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关于计算物理学

计算物理学（英语：Computational physics）是研究如何使用数值方法分析可以量化的物理学问题的学科。 历史上，计算物理学是计算机的第一项应用；计算物理学被视为计算科学的分支。

计算物理有时也被视为理论物理的分支学科或子问题，但也有人认为计算物理与理论物理与实验物理联系紧密，又相对独立，是物理学第三大分支。

主要用于解决计算物理学的问题，应用在物理学不同领域皆，现代物理学研究的重要组成部分。如：加速器物理学、天体物理学、流体力学（含：计算流体力学）、晶体场理论/格点规范理论（尤其是格点量子色动力学）、等离子体（见：等离子体模拟）、模拟物理系统（应用在分子动力学）、蛋白质结构预测、固体物理学、软物质等诸多物理学之领域。
计算化学在固体物理学，例如用密度泛函理论计算固体的特性，是一种类借助于计算化学理念研究来研究固体分子的物理特性的策略，以及参与其他大量的固体物理学计算。又如电子能带结构和磁性能，电荷密度可以通过这几种方法计算，包括卢京格尔科恩–模型/K·p微扰理论和从头计算法。