Computational Problems for Physics : With Guided Solutions Using Python
Lingua: inglese
Editore: Taylor & Francis Ltd Nov 2026, 2026
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- Nuovo
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Neuware - Our future scientists and professionals must be conversant in computational techniques. In order to facilitate integration of computer methods into existing physics courses, Computational Problems for Physics offers a large number of worked examples and problems with fully guided solutions in Python (as well as Mathematica, Java, C, Fortran, and Maple on the Web). The book can be used as a self-study guide for learning how to use computer methods in physics. Fully revised, this second edition includes: - A chapter on neural networks, machine learning, and artificial intelligence, with the building of simple networks, and the use of machine learning software. - A chapter on quantum computing with some problems to be run on the IBM Quantum Computer. - A chapter on general relativity with manipulations of the field equations and with computation of GR corrections to classical mechanics. - An expanded coverage of principal component analysis. A crucial resource for students beginning their study of computational physics with in-depth and engaging problems and exercises.…
Codice articolo 9781041166986
- Titolo
- Computational Problems for Physics : With Guided Solutions Using Python
- Autore
- Manuel Jose Paez
- Editore
- Taylor & Francis Ltd Nov 2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1041166982
- ISBN 13
- 9781041166986
- Edizione
- seconda edizione
- Dimensioni
- 235x191x35 mm
Our future scientists and professionals must be conversant in computational techniques. In order to facilitate integration of computer methods into existing physics courses, Computational Problems for Physics offers a large number of worked examples and problems with fully guided solutions in Python (as well as Mathematica, Java, C, Fortran, and Maple on the Web). The book can be used as a self-study guide for learning how to use computer methods in physics. Fully revised, this second edition includes:
- A chapter on neural networks, machine learning, and artificial intelligence, with the building of simple networks, and the use of machine learning software.
- A chapter on quantum computing with some problems to be run on the IBM Quantum Computer.
- A chapter on general relativity with manipulations of the field equations and with computation of GR corrections to classical mechanics.
- An expanded coverage of principal component analysis.
A crucial resource for students beginning their study of computational physics with in-depth and engaging problems and exercises.
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Informazioni sull’autore
Rubin Landau is a Distinguished Professor Emeritus in the Department of Physics at Oregon State University in Corvallis and a Fellow of the American Physical Society (Division of Computational Physics). His research specialty is computational studies of the scattering of elementary particles from subatomic systems and momentum space quantum mechanics (over 100 papers). Landau has taught courses throughout the undergraduate and graduate curricula, and, for over 20 years, in computational physics, as well as authoring a number of textbooks. He was the founder of the OSU Computational Physics degree program, an Executive Committee member of the APS Division of Computational Physics, the AAPT Technology Committee, the Extreme Science and Engineering Discovery Environment (XSEDE) advisory committee, and has been part of the Education Program at the SuperComputing (SC) conferences for over a decade.
Manuel José Páez-Mejia has been a Professor of Physics at Universidad de Antioquia in Medellín, Colombia, since January 1969. He has been teaching courses in Modern Physics, Nuclear Physics, Computational Physics, Numerical Methods, Mathematical Physics, and Programming in Fortran, Pascal, and C languages. He has authored scientific papers in nuclear physics and computational physics, as well as texts on the C Language, General Physics, and Computational Physics (coauthored with Rubin Landau and Cristian Bordeianu). In the past, he and Landau conducted pioneering computational investigations of the interactions of mesons and nucleons with few-body nuclei. Professor Paez has led workshops in Computational Physics throughout Latin America, and has been Director of Graduate Studies in Physics at the Universidad de Antioquia.
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