Il materiale in questo repository viene utilizzato per il corso di Tecniche Informatiche per la Fisica del primo anno del Corso di Laurea in Fisica dell'Università di Torino nell'Anno Accademico 2020/2021.
Il corso si svolgerà a distanza. Il link per seguire lezioni ed esercitazioni è: https://unito.webex.com/meet/ezio.maina
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Il corso si pone l'obiettivo di familiarizzare gli studenti con l'uso del linguaggio Python e con le principali librerie utilizzate in ambito scientifico: Numpy, Scipy e Matplotlib.
 
I notebook possono essere scaricati in formato HTML (solo lettura) e IPYNB (eseguibili) utilizzando i link nella sezione Programma 2020/21.
 
È possibile scaricare l'intero tree di notebook, immagini e file ausiliari da github in un singolo file compresso con ZIP.
 
Per eseguire i notebook è necessario avere installato "Jupyter notebook" oppure "Jupyter lab". Il modo più semplice è installare la distribuzione Anaconda
Commenti e suggerimenti sono i benvenuti.

Programma 2020/2021

• Computazione e Fisica: trasparenze introduttive.
• 01_CourseInfo ( .html, .ipynb).
• 02_Primi_passi ( .html , .ipynb ). Esercizi 02. Laboratorio 02.
  • Come usare un notebook
  • Che cos'è un programma
• 03_Tipi_di_Dati ( .html , .ipynb ). Esercizi 03. Laboratorio 03.
  • Esercizi su Numeri Complessi e Trigonometria
• 04_control-flow ( .html , .ipynb ). Esercizi 04. Laboratorio 04.
• 05_input-output ( .html , .ipynb ). Esercizi 05. Laboratorio 05.
• 06_funzioni_moduli( .html , .ipynb ). Esercizi 06. Laboratorio 06.
• 07_numpy ( .html , .ipynb ). Esercizi 07. Laboratorio 07.
• 08_plots ( .html , .ipynb ). Esercizi 08. Laboratorio 08.
• 09_numpy_statistics ( .html , .ipynb ). Esercizi 09. Laboratorio 09.
• 10_scipy ( .html , .ipynb ). Esercizi 10. Laboratorio 10.
• 11_MetodoMontecarlo ( .html , .ipynb ).
• 12_calcolo_simbolico ( .html , .ipynb ). Esercizi 12. Laboratorio 12.

Files a cui si fa riferimento nei notebooks:

• File grafici
• Cartoons
• File di dati
• File di comandi

Alcuni notebooks addizionali basati su materiale di Esperimenti 1:

• Fit Lineare ( .html , .ipynb )
• Fit Quadratico ( .html , .ipynb )
• Una dimostrazione della formula per il fit lineare usando sympy ( .html , .ipynb )
• Esplorazioni numeriche sulla distribuzione di Poisson ( .html , .ipynb )

Altri notebooks addizionali:

• Esempio di algoritmo( .html , .ipynb )
• Compiti_Frequenti ( .html , .ipynb )
• Numeri di Fibonacci ( .html , .ipynb )
• Matrici di rotazione 3D con numpy ( .html , .ipynb )
• Matrici di rotazione 3D con sympy ( .html , .ipynb )

Cheatsheets riassuntivi:

• Python3.
• Matplotlib.
• Markdown.

Tutorial di Python:

• Real Python: Introduction to Python

• Real Python: Jupyters Notebook: An Introduction

• Hans Fanghor - Python for Computational Science and Engineering su cui si basano le lezioni
• Robert Johansson - Scientific Computing with Python (in .pdf)
• Allen Downey - Think Python
• Sven Linge, Hand Petter Langtangen - Programming for Computations