| 6 ECTS | |
| 30 P + 30 L | |
| 10% primjene e-učenja | |
| Odjel za fiziku (Sceduly) | 
| Nositelji: Leandra Vranješ MarkićSuradnici:  Petar Stipanović | 
| Ciljevi predmeta | 
| Dublje razumijevanje izabranih područja klasične i kvantne fizike.Razumijevanje prednosti i ograničenja Monte Carlo simulacija.Testiranje i razvoj jednostavnijih simulacija.Sposobnost vizualizacije i kritičke evaluacije dobivenih rezultata. | 
| Uvjeti (kompetencije) za upis predmeta | 
| Osnovna znanja statističke i kvantne fizike te osnove programiranja. | 
| Očekivani ishodi učenja | 
| 1. Koristiti Monte Carlo simulacijske metode. | 
| 2. Biti sposoban samostalno razviti i primijeniti Metropolisov algoritam za danu raspodjelu vjerojatnosti. | 
| 3. Biti sposoban evaluirati efikasnost i valjanost rezultata danog Monte Carlo algoritma. | 
| 4. Razumjeti prednosti i ograničenja stohastičkih simulacija faznih prijelaza. | 
| 5. Primijeniti naučene metode na odabrane probleme iz klasične i kvantne fizike mnoštva čestica te interpretirati dobivene rezultate. | 
| 6. Prilagoditi programe za izvršavanje na računalnim klasterima s visokom učinkovitošću (HPC). | 
| Sadržaj predmeta | 
| Uvode se osnovne tehnike stohastičkih simulacija koje se primjenjuju na različite fizikalne sustave i modele. | 
| Vježbe prate sljedeći sadržaj predavanja prema istoj satnici. | 
| DETERMINISTIČKA SLUČAJNOST | 
| (1h) Generatori pseudoslučajnih brojeva. | 
| (1h) Testovi slučajnosti i uniformnosti. | 
| (2h) Simuliranje slučajnih varijabli. Slučajni hod. | 
| (4h) Brownova dinamika. Difuzija i entropija. | 
| (2h) Razdiobe. Perkolacija. | 
| (2h) Radiokativni raspad. | 
| (1h) Metode transformacije raspodjele i metode odbacivanja. | 
| (1h) Višedimenzionalna integracija korištenjem Monte Carlo metoda. | 
| (2h) Markovljevi lanci. Metropolisov algoritam. | 
| (2h) Procjena statističkih grešaka. | 
| MONTE CARLO SIMULACIJE TERMALNIH SUSTAVA | 
| (2h) Idealni plin. Demon algoritam. | 
| (2h) Isingov model. Periodični rubni uvjeti. | 
| (2h) Simuliranje na računalnim klasterima s visokom učinkovitošću (HPC). | 
| (3h) Simulacija kontinuiranih sustava. Klasični fluidi. | 
| KVANTNE MONTE CARLO METODE | 
| (3h) Varijacijski Monte Carlo. Difuzijski Monte Carlo. | 
| Vrste izvođenja nastave | 
| - Predavanja - Vježbe - Samostalni zadaci - Laboratorij | 
| Obveze studenata | 
| Domaći radovi tijekom semestra.Završni projekt koji se javno prezentira. | 
| Praćenje rada studenata (ECTS) | 
| - Pohađanje nastave (2) - Praktični rad (2) - Projekt (2) | 
| Ocjenjivanje i vrjednovanje rada studenata | 
| Vrednuju se domaći radovi te završni projekt u kojem student treba samostalno razviti program korištenjem prikladne Monte Carlo metode te javno prezentirati svoj rad.Za domaće radove i projekt student treba napisati izvješće u kojem odgovara na postavljena pitanja te kritički evaluira dobivene rezultate. | 
| Obvezna literatura | 
| [1] L. Vranješ Markić, P. Stipanović: "Stohastičke simulacije u klasičnoj i kvantnoj fizici", skripta, PMFST, Split, 2016. | 
| [2] Harvey Gould, Jan Tobochnik, and Wolfgang Christian: "An Introduction to Computer Simulation Methods", 3rd revised edition, 2016. URL: https://www.compadre.org | 
| Izborna literatura | 
| [3] R. H. Landau & M. J. Paez: "Computational Problems for Physics", CRC Press, Taylor & Francis, 2018. | 
| [4] M. P. Allen & D. Tildesley: "Computer Simulation of Liquids", Clarendon Press, Oxford, 1987. | 
| [5] Različite web stranice. | 
| Načini praćenja kvalitete | 
| Nastavnici, koji imaju predmete koreliranih ishoda učenja, surađuju i zajednički vode brigu o kvaliteti nastave.Razgovori sa studentima i anonimni komentari putem web aplikacije.Statistika ispitnih rezultata i vrednovanje uspješnosti u skladu s navedenim ishodima učenja.Studentsko evaluiranje putem anonimne ankete koja se provodi prema pravilniku Sveučilišta u Splitu. | 
| Izvedba | 
| 
Sveučilišni diplomski studij • Fizika; smjer: Nastavnički (izborni 2. sem.) • Fizika; smjer: Astrofizika i fizika elementarnih čestica (obvezni 2. sem.) • Fizika; smjer: Biofizika (izborni 2. sem.) • Fizika; smjer: Fizika okoliša (izborni 2. sem.) • Fizika; smjer: Računarska fizika (obvezni 2. sem.)  | 
| Napomene: Vrste nastave (tip): (P) Predavanja; (S) Seminari; (A) Auditorne vježbe; (PK) Vježbe u praktikumu; (L) Laboratorijske vježbe; (M) Metodičke vježbe; (TJ) Vježbe tjelesnog odgoja; (T) Terenske vježbe. Prije početka nastave moguće su rošade izvođača nastave u svrhu optimizacije opterećenja. Prikazana je testna verzija automatskog generiranja informacija.  |