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TU Berlin

Astrophysikalisches Numerikum (Praktikum)

Dozent: Dr. S. Harfst
Zeit: Montag 16-20, Ort: Eugene-Paul-Wigner-Gebäude der TU, Hardenbergstr. 36, EW 176/177, Beginn: 2010-04-12 (wöchentlich)
Sprache: Deutsch

Rayleigh-Taylor Instabilität im Falle einer schweren, oben liegenden Flüssigkeit und einer leichten, unten liegen Flüssigkeit.
Rayleigh-Taylor Instabilität im Falle einer schweren, oben liegenden Flüssigkeit und einer leichten, unten liegen Flüssigkeit.

Inhalt:

Numerische Methoden und Modellierung verschiedener Aufgaben aus dem Bereich Astronomie und Astrophysik.

Voraussetzungen:

Abgeschlossenes Vordiplom / B.Sc. in Physik, Mathematik, Informatik oder vergleichbaren Studiengängen.

Art der Durchführung:

Vierstündiges Praktikum. Arbeit in kleinen Gruppen an astronomischen Praktikumsaufgaben.

Zielgruppe:

Wählbares Praktikum als Teil des Moduls Astronomie and Astrophysik im Master-Studiengang. Sonstige Studierende mit Interesse an Astronomie und Astrophysik.

Anmerkung:

Begrenzte Anzahl der Praktikumsplätze! Die Praktikumsplätze werden in Reihenfolge der Anmeldung vergeben.

Anmeldung ab 01.04.2010 bei praktikum-2@astro.physik.tu-berlin.de mit Angabe des Termins (TU-Numerikum, Mo 16 - 20 Uhr).

Das Praktikum findet in EW 176 / EW 177 statt (institutseigene Räume).

Beschreibung:

Viele Probleme in der modernen Astrophysik sind zu komplex, um sie analytisch lösen zu können, und erfordern daher den Einsatz von Computern und geeigneten numerischen Verfahren. In diesem Kurs werden die Grundlagen von einigen dieser Verfahren anhand von speziell astrophysikalischen Problemstellungen erläutert. Die konkrete Umsetzung eines Algorithmus in eine Programmiersprache wie FORTRAN oder C++ wird im praktischen Teil des Numerikums behandelt.

Im einzelnen sollen im Numerikum u.a. die folgenden Themen in Theorie und vor allem Praxis bearbeitet werden:

  • Grundlagen der Programmierung (compiler, Programmaufbau, Schleifen und Verzweigungen, I/O, Strukturierung, Optimierung)
  • Nullstellenbestimmung
  • Sortieren
  • Zufallszahlen
  • numerische Integration
  • Hydrodynamik

Ausserdem sollen auch noch verschiedene Aspekte des wissenschaftlichen Arbeitens am Computer vermittelt werden:

  • Arbeiten mit Unix/Linux-Betriebssystemen
  • Bearbeitung von Daten (post-processing, Visualisierung)
  • Einsatz von Skriptsprachen (Bash, Python)
  • Hochleistungsrechnen

Zusatzinformationen / Extras