Fisica-Computacional-1：Lic。 费西卡2020-1

《Fisica-Computacional-1》是针对物理学与计算机科学结合的一门课程，由 Lic. 费西卡在2020-1学期内讲授。这门课程主要探讨如何利用计算机技术来解决物理问题，特别是通过Jupyter Notebook这一交互式计算环境进行教学和实践。 Jupyter Notebook 是一个强大的开源工具，它允许用户创建和共享包含代码、公式、可视化和文本的文档。在物理学中，Jupyter Notebook 的应用尤其广泛，因为它支持多种编程语言（如Python、Julia和R），这些语言在科学计算和数据分析领域非常流行。 在这个压缩包文件“Fisica-Computacional-1-master”中，我们可以期待找到以下相关知识点： 1. **基础物理概念**：课程可能涵盖经典力学、电磁学、热力学和量子力学的基础知识，用计算机模拟来加深理解。 2. **数值方法**：在处理复杂的物理问题时，通常需要采用数值方法，如有限差分法、蒙特卡洛模拟或格林函数方法。学生将学习如何用代码实现这些算法。 3. **数据可视化**：使用Python的matplotlib库或其他数据可视化工具，展示物理现象和实验结果，帮助理解和解释数据。 4. **科学计算库**：例如NumPy和SciPy，这两个Python库广泛用于科学计算，包括矩阵操作、积分、微分方程求解等。 5. **机器学习在物理中的应用**：可能涉及如何使用机器学习模型预测物理系统的行为，例如使用神经网络进行动力学系统的建模。 6. **编程基础**：对于初学者，课程可能包括Python编程基础，如变量、控制结构、函数和类。 7. **Jupyter Notebook技巧**：学习如何组织和展示工作，包括单元格的运行顺序、Markdown语法和内嵌代码的使用。 8. **项目和实验**：课程可能包含实际的编程项目，让学生运用所学知识解决特定的物理问题，通过实验数据处理和分析来提升技能。 9. **协作与版本控制**：可能介绍使用Git和GitHub进行版本控制和团队协作，这是现代科研中的重要技能。 10. **物理方程的符号计算**：如使用SymPy库进行符号运算，帮助理解复杂方程的性质。 通过这门课程，学生不仅能掌握物理学的理论知识，还能熟悉计算机工具在科学研究中的应用，为未来在物理学或相关领域的工作奠定坚实基础。学习过程中，Jupyter Notebook将提供一个互动且直观的学习平台，让学生在实践中学习并加深对物理概念的理解。