Beräkningsprogrammering med Python
Computational Programming with Python

NUMA01F, 7.5 högskolepoäng

Gäller från och med: Höstterminen 2018
Beslutad av: Professor Thomas Johansson
Datum för fastställande: 2018-11-15

Allmänna uppgifter

Avdelning: Matematik (LTH)
Kurstyp: Gemensam kurs, avancerad nivå och forskarnivå
Kursen ges även på avancerad nivå med kurskod: NUMA01
Undervisningsspråk: Engelska

Syfte

Kursens syfte är att ge en introduktion till beräkningsprogrammering med Python för doktorander utan tidigare kunskaper i programmering. Python är ett modernt programmeringsspråk med starka kopplingar till beräkningsmatematik.

Mål

Kunskap och förståelse

För godkänd kurs skall doktoranden

• kunna förklara och använda grundläggande programmeringsbegrepp, datastrukturer och styrande satser;
• kunna beskriva ett Pythonprograms uppbyggnad;

Färdighet och förmåga

För godkänd kurs skall doktoranden

• kunna omvandla algoritmer till programkod;
• kunna visualisera, tolka och kritiskt bedöma numeriska resultat;
• kunna redovisa problemlösningar och numeriska resultat muntligt, skriftligt och i grafisk form;
• kunna använda adekvat terminologi på ett logiskt och välstrukturerat sätt;
• kunna organisera, genomföra och muntligt presentera ett större programmeringsprojekt i grupp.

Värderingsförmåga och förhållningssätt

För godkänd kurs skall doktoranden kunna kritiskt analysera andra studenters program och värdera alternativa programmeringssätt i förhållande till den egna lösningen.

Kursinnehåll

Grundläggande programmeringsbegrepp, datastrukturer, styrande satser, funktioner och klasser. Problemlösning med hjälp av några grundläggande numeriska metoder med koppling till matematik och fysik. Programmeringsspråket Pythons grundfunktioner och datatyper: aritmetiska operationer, arrays för vektorer, matriser, grafikfunktioner, listor, tuples, dictionaries, filhantering. Användning av moduler som NumPy, SciPy samt Matplotlib. Representation av flyttal och dess konsekvenser för aritmetiken. Syntax: [for], [if-else], [while], list comprehensions, generatorer. Inbyggda funktioner, egendefinierade funktioner och moduler. Klasser och arv tillämpat på matematiska objekt. Tests och profiling.

Kurslitteratur

Fuhrer, C., Solem, J. & Verdier, O.: Scientific Computing with Python 3 - Second Edition. 2016. ISBN 9781786463517.

Kursens undervisningsformer

Undervisningsformer: Föreläsningar, övningar, projekt

Kursens examination

Examinationsform: övrigt. Redovisning av datorlaborationer under kursens gång samt ett programmeringsprojekt i grupp.
Betygsskala: Underkänd, godkänd
Examinator:

Antagningsuppgifter

Urvalskriterier: Tidpunkt då ansökan kom in. Max fem platser för doktorander.

Kurstillfällesinformation

Kontaktinformation och övrigt

Kursansvariga:
Hemsida: http://www.ctr.maths.lu.se/course/NUMA01/