FYS3150 – Computational Physics

Eksamen etter gjenåpningen

Eksamen uten fysisk oppmøte er hovedregelen høsten 2021, også etter gjenåpningen. Se semestersiden for informasjon om eksamen i ditt emne. Se også mer informasjon om eksamen ved MN-fakultetet i 2021.

Kort om emnet

Emnet gir en innføring i numeriske metoder for å løse problemer i fysiske fag og kjemi, dvs. metoder for å løse ordinære og partielle differensiallikninger, matriseoperasjoner og egenverdiproblemer, numerisk integrasjon, Monte Carlo-metoder og modellering. Emnet gir også en kort og praktisk rettet introduksjon til programmering i C++ og versjonskontroll med git, samt trening i hvordan skrive en vitenskaplig rapport.

Hva lærer du?

Etter å ha fullført emnet:

  • behersker du grunnleggende C++-programmering for anvendelse på numeriske problemer, samt bruk av git for versjonskontroll.
  • har du grunnleggende kunnskap om optimalisering og parallelisering av kode.
  • kan du anvende en rekke numeriske metoder for egenverdiproblemer og matriseoperasjoner, ordinære og partielle differensiallikninger, integrasjon og simulering av stokastiske systemer. Blant metodene som dekkes er LU-dekomponering, Verlet-algoritmen, Runge-Kutta-metoder, Crank-Nicolson-metoden, Gaussisk kvadratur, Monte Carlo-metoder, Markov-kjeder og Metropolis-algoritmen.
  • kan du gjøre rede for styrkene og svakhetene til overnevnte numeriske metoder.
  • har du kjennskap til anvendelser av numeriske metoder i ulike grener av naturvitenskap.
  • kan du kommunisere numerisk arbeid gjennom å skrive en vitenskaplig rapport.

Opptak til emnet

Studenter må hvert semester søke og få plass på undervisningen og melde seg til eksamen i Studentweb.

Spesielle opptakskrav

I tillegg til generell studiekompetanse eller realkompetanse må du dekke spesielle opptakskrav.

Du må ha:

  • Matematikk R1 (eller Matematikk S1 og S2) + R2

Og en av disse:

  • Fysikk (1+2)
  • Kjemi (1+2)
  • Biologi (1+2)
  • Informasjonsteknologi (1+2)
  • Geofag (1+2)
  • Teknologi og forskningslære (1+2)

De spesielle opptakskravene kan også dekkes med fag fra videregående opplæring før Kunnskapsløftet, eller på andre måter.

Overlappende emner

Undervisning

Emnet går over et helt semester med 6 timer undervisning per uke.

  • 4 timer forelesning
  • 2 timer data-lab

Emnet inkluderer to obligatoriske oppgaver, som må være godkjent før avsluttende eksamen.

Eksamen

  • Tre hjemmeeksamener som hver teller 1/3 ved sensurering.

Ved oppgaveskriving må du gjøre deg kjent med reglene for kildebruk og referanser. Ved brudd på reglene kan du bli mistenkt for forsøk på fusk.

Dette emnet har obligatoriske oppgaver som må være godkjent før avsluttende eksamen.

Som eksamensforsøk i dette emnet teller også forsøk i følgende tilsvarende emner: FYS4150 – Computational Physics

Eksamensspråk

Dersom emnet undervises på engelsk vil det bare tilbys eksamensoppgavetekst på engelsk. Du kan besvare eksamen på norsk, svensk, dansk eller engelsk

Karakterskala

Emnet bruker karakterskala fra A til F, der A er beste karakter og F er stryk. Les mer om karakterskalaen

Adgang til ny eller utsatt eksamen

Studenter som dokumenterer gyldig fravær fra ordinær eksamen, kan ta utsatt eksamen i starten av neste semester.

Det tilbys ikke ny eksamen til studenter som har trukket seg under ordinær eksamen, eller som ikke har bestått.

Tilrettelagt eksamen, kildebruk, begrunnelse og klage

Se mer om eksamen ved UiO

Sist hentet fra Felles Studentsystem (FS) 27. nov. 2021 07:13:59

Fakta om emnet

Studiepoeng
10
Nivå
Bachelor
Undervisning
Høst
Eksamen
Høst
Undervisningsspråk
Norsk (engelsk på forespørsel)