Komputasi Fisika adalah mata kuliah dengan luaran utama bertujuan agar mahasiswa mampu menyelesaikan persoalan sains dengan metode numerik. Penyampaian perkuliahan Komputasi Fisika berorientasi pada tahapan yang ada di dalam kompetensi CT, di antaranya: abstraction, algorithm design, modelling, problem solving, simulation, data collection, dan lainnya. Semoga RPS yang disusun ini dapat mendukung mahasiswa Pendidikan Fisika mencapai kompetensi CT agar lebih siap menghadapi persaiangan di era Industry 4.0 dan Society 5.0.
Mata Kuliah Komputasi Fisika merupakan mata kuliah wajib yang dikelola oleh Program Studi Pendidikan Fisika yang merupakan mata kuliah lanjutan setelah mahasiswa menyelesaikan mata kuliah Pemrograman Komputer. Komputasi Fisika dibuka setiap semester genap dengan jumlah 16 tatap muka dan tiap tatap muka sebanyak 150 menit. Mata Kuliah Komputasi Fisika di semester 110 dirancang bagi mahasiswa pendidikan fisika untuk meningkatkan kemampuan dalam mengimplementasikan metode numerik untuk menyelesaikan persoalan-persoalan sains. Kemampuan ini dicapai melalui kompetensi memodelkan persoalan dan analisis data. Topik yang dibahas merupakan topik matematika dari mata kuliah lain yang terkait, yaitu Kalkulus dan Fisika Matematika, serta topik pilihan dari mata kuliah fisika sebagai tugas proyek. Topik matematika yang dibahas secara numerik meliputi pemodelan, galat, akar persamaan nonlinear, sistem persamaan linear, interpolasi, integrasi numerik, diferensial numerik, dan persamaan diferensial biasa. Adapun topik fisika pilihan untuk tugas proyek kelompok diambil dari mata kuliah Mekanika, Termodinamika, dan Fisika Nuklir.
Mata Kuliah Komputasi Fisika merupakan mata kuliah wajib yang dikelola oleh Program Studi Pendidikan Fisika yang merupakan mata kuliah lanjutan setelah mahasiswa menyelesaikan mata kuliah Pemrograman Komputer. Komputasi Fisika dibuka setiap semester genap dengan jumlah 16 tatap muka dan tiap tatap muka sebanyak 150 menit. Mata Kuliah Komputasi Fisika di semester 110 dirancang bagi mahasiswa pendidikan fisika untuk meningkatkan kemampuan dalam mengimplementasikan metode numerik untuk menyelesaikan persoalan-persoalan sains. Kemampuan ini dicapai melalui kompetensi memodelkan persoalan dan analisis data. Topik yang dibahas merupakan topik matematika dari mata kuliah lain yang terkait, yaitu Kalkulus dan Fisika Matematika, serta topik pilihan dari mata kuliah fisika sebagai tugas proyek. Topik matematika yang dibahas secara numerik meliputi pemodelan, galat, akar persamaan nonlinear, sistem persamaan linear, interpolasi, integrasi numerik, diferensial numerik, dan persamaan diferensial biasa. Adapun topik fisika pilihan untuk tugas proyek kelompok diambil dari mata kuliah Mekanika, Termodinamika, dan Fisika Nuklir.
KOMPONEN PENILAIAN
- Tugas Individu 30%
- Tugas Kelompok 10%
- Quiz 10%
- UTS 25%
- UAS 25%
REFERENSI
[1 ] Steven Chapra, Raymond Canale - Numerical Methods for Engineers (7th edition)-McGraw-Hill (2014)
[2] Rubin H. Landau, Manuel J P_ez, Cristian C. Bordeianu - Computational Physics Problem Solving with Python-Wiley-VCH
(2015)
[3] Benjamin A. Stickler, Ewald Schachinger (auth.) - Basic Concepts in Computational Physics-Springer International
Publishing (2016)
[4] Franklin J. - Computational Methods for Physics-Cambridge University Press (2013)
[5] Piotr Kulczycki, László T. Kóczy, Radko Mesiar, Janusz Kacprzy. Advances in Intelligent Systems and Computing 462. -
Information Technology and Computational Physics-Springer International Pub
[2] Rubin H. Landau, Manuel J P_ez, Cristian C. Bordeianu - Computational Physics Problem Solving with Python-Wiley-VCH
(2015)
[3] Benjamin A. Stickler, Ewald Schachinger (auth.) - Basic Concepts in Computational Physics-Springer International
Publishing (2016)
[4] Franklin J. - Computational Methods for Physics-Cambridge University Press (2013)
[5] Piotr Kulczycki, László T. Kóczy, Radko Mesiar, Janusz Kacprzy. Advances in Intelligent Systems and Computing 462. -
Information Technology and Computational Physics-Springer International Pub
MATERI
1. Mathematical Modeling and Engineering Problem Solving
2. Approximations and Round-Off Errors
3. Bracketing Methods and Open Methods
4. Gauss Elimination - Small Numbers of Equations and Elimination
5. Gauss Elimination - Techniques for Improving Solutions
6. Newton’s Divided-Difference Interpolating Polynomials
7. Lagrange Interpolating Polynomials
8. Spline Interpolation
9. Numerical Integration - The Trapezoidal Rule
10. Numerical Integration - Simpson’s Rules
11. Differentiation Formula
12. Euler’s Method
13. Runge Kutta Methods
14. Topik Pilihan
2. Approximations and Round-Off Errors
3. Bracketing Methods and Open Methods
4. Gauss Elimination - Small Numbers of Equations and Elimination
5. Gauss Elimination - Techniques for Improving Solutions
6. Newton’s Divided-Difference Interpolating Polynomials
7. Lagrange Interpolating Polynomials
8. Spline Interpolation
9. Numerical Integration - The Trapezoidal Rule
10. Numerical Integration - Simpson’s Rules
11. Differentiation Formula
12. Euler’s Method
13. Runge Kutta Methods
14. Topik Pilihan