Computer modeling in elementary particle physics
Description: The study of physical phenomena using computer modeling is an important area of modern physics. This method allows students to analyze and predict a variety of phenomena, from elementary particles to galaxies, by virtually recreating them in a computer environment. Using computer simulations, students can study the reactions that occur in particle accelerators and determine the properties of elementary particles.
Amount of credits: 6
Пререквизиты:
- Mathematics 1
Course Workload:
| Types of classes | hours |
|---|---|
| Lectures | 30 |
| Practical works | |
| Laboratory works | 30 |
| SAWTG (Student Autonomous Work under Teacher Guidance) | 30 |
| SAW (Student autonomous work) | 90 |
| Form of final control | Exam |
| Final assessment method |
Component: Component by selection
Cycle: Base disciplines
Goal
- Построение моделей из фундаментальных законов ядерной физики. Математическое моделирования движения и состояние элементарных частиц. Математическое и компьютерное описание квантовой механики.
Objective
- 1. Построение математической модели 2. Выбор метода решения 3. Разработка и применение программного обеспечения 4. Компьютерное исследование или вычислительный эксперимент 5. Обработка и анализ результатов вычислительного эксперимента
Learning outcome: knowledge and understanding
- - базовые знания в области моделирования; - знания по компьютерному моделированию физических процессов; - основные критерии математического моделирования и создание с их помощью математических моделей объектов естественно-физической природы.
Learning outcome: applying knowledge and understanding
- в области математического моделирования для решения и анализа конкретных задач с использованием математических методов и компьютерных программ.
Learning outcome: formation of judgments
- - формирование представлений об изучаемом процессе или явлении; - формирование современного научного мировоззрения и повышению их профессиональной прикладной подготовки. - развитие у студентов научного мышления.
Learning outcome: communicative abilities
- - быть способным работать в команде, корректно отстаивать свою точку зрения, предлагать новые решения; - подготовка к проектной деятельности для анализа и проектирования современных математических и компьютерных моделей для производственных и технологических процессов.
Learning outcome: learning skills or learning abilities
- - уметь выбирать критерии математического моделирования научно- технических задач, описывать процессы математическими уравнениями; - иметь навыки грамотного построения математической модели процесса, подбора численных методов, выбора методов ее дискретизации и разработки численного алгоритма расчета с применением ПЭВМ, - создавать компьютерную модель, выполнять анализ результатов численного моделирования; - владеть навыками приобретения новых знаний, необходимых для повседневной профессиональной деятельности и продолжения образования в магистратуре; - стремиться к профессиональному и личностному росту.
Teaching methods
1. лекции и онлайн-лекции, лабораторные занятия с применением слайдов и других средств мультимедиа.
Assessment of the student's knowledge
Teacher oversees various tasks related to ongoing assessment and determines students' current performance twice during each academic period. Ratings 1 and 2 are formulated based on the outcomes of this ongoing assessment. The student's learning achievements are assessed using a 100-point scale, and the final grades P1 and P2 are calculated as the average of their ongoing performance evaluations. The teacher evaluates the student's work throughout the academic period in alignment with the assignment submission schedule for the discipline. The assessment system may incorporate a mix of written and oral, group and individual formats.
| Period | Type of task | Total |
|---|---|---|
| 1 rating | Лабораторная работа 1 | 0-100 |
| Лабораторная работа 2 | ||
| Лабораторная работа 3 | ||
| Лабораторная работа 4 | ||
| Лабораторна5я работа 5 | ||
| Рубежный тест 1 | ||
| 2 rating | Лабораторная работа 6 | 0-100 |
| Лабораторная работа 7 | ||
| Лабораторная работа 8 | ||
| Лабораторная работа 9 | ||
| Лабораторная работа 10 | ||
| Рубежный тест 2 | ||
| Total control | Exam | 0-100 |
The evaluating policy of learning outcomes by work type
| Type of task | 90-100 | 70-89 | 50-69 | 0-49 |
|---|---|---|---|---|
| Excellent | Good | Satisfactory | Unsatisfactory |
Evaluation form
The student's final grade in the course is calculated on a 100 point grading scale, it includes:
- 40% of the examination result;
- 60% of current control result.
The final grade is calculated by the formula:
| FG = 0,6 | MT1+MT2 | +0,4E |
| 2 |
Where Midterm 1, Midterm 2are digital equivalents of the grades of Midterm 1 and 2;
E is a digital equivalent of the exam grade.
Final alphabetical grade and its equivalent in points:
The letter grading system for students' academic achievements, corresponding to the numerical equivalent on a four-point scale:
| Alphabetical grade | Numerical value | Points (%) | Traditional grade |
|---|---|---|---|
| A | 4.0 | 95-100 | Excellent |
| A- | 3.67 | 90-94 | |
| B+ | 3.33 | 85-89 | Good |
| B | 3.0 | 80-84 | |
| B- | 2.67 | 75-79 | |
| C+ | 2.33 | 70-74 | |
| C | 2.0 | 65-69 | Satisfactory |
| C- | 1.67 | 60-64 | |
| D+ | 1.33 | 55-59 | |
| D | 1.0 | 50-54 | |
| FX | 0.5 | 25-49 | Unsatisfactory |
| F | 0 | 0-24 |
Topics of lectures
- Понятие о моделях и моделировании
- Компьютерное моделирование задач по молекулярной физике
- Движение заряженных частиц в кулоновском поле
- Движение заряженных частиц в магнитном поле
- Возмущение орбиты электрона в однородном магнитном поле движущимся протоном
- Движение заряженной частицы в скрещенных полях
- Релятивистское движение заряженных частиц в поперечном электрическом поле
- Параметрическое возбуждение (параметрон)
- Спектральный анализ
- Дифракция микрочастиц на отверстии
- Квантово-механическая модель атома
- Явление фотонного и стимулированного светового эха
Key reading
- Бешенков С.А. , Ракитина Е.А. Моделирование и формализация. Методическое пособие. – М.: Лаборатория Базовых знаний, 2002. – 336с.
- Введение в математическое моделирование: Учебное пособие / Под ред. П.В.Трусова. – Логос, 2004. - 440с.
- Годунов С.К., В.С. Рябенький. Введение в теорию разностных схем. – М.: Физматгиз, 1962. – 340с.
- Гульд Х., Тобочник Я. Компьютерное моделирование в физике. Ч. I. - М.: Мир, 1990. –350с.
- Маликов Р.Ф. Практикум по компьютерному моделированию физических явлений и объектов. – Уфа: БашГПУ, 2004. – 236 с.
- Сулин, М. Курс физики с примерами решения задач. Часть III. Оптика. Основы атомной физики и квантовой механики. Физика атомного ядра и элементарных частиц: Учебное пособие / М. Сулин. - СПб.: Лань, 2015. - 336 c.
- Проскурякова, Е.А. Физика элементарных частиц: Учебное пособие / Е.А. Проскурякова. - СПб.: Лань, 2016. - 104 c.
Further reading
- Рау, В.Г. Основы теоретической физики. Физика атомного ядра и элементарных частиц. / В.Г. Рау. - М.: Высшая школа, 2005. - 141 c.
- Сарычева, Л.И. Введение в физику микромира: Физика частиц и ядер / Л.И. Сарычева. - М.: КД Либроком, 2012. - 224 c.
- Кузнецов, С.И. Физика: оптика. элементы атомной и ядерной физики. элементарные частицы.: Учебное пособие для вузов / С.И. Кузнецов. - Люберцы: Юрайт, 2016. - 301 c.
