Rechnergestützte Astrophysik
Computational Astrophysics

Modul PH2077

Diese Modulbeschreibung enthält neben den eigentlichen Beschreibungen der Inhalte, Lernergebnisse, Lehr- und Lernmethoden und Prüfungsformen auch Verweise auf die aktuellen Lehrveranstaltungen und Termine für die Modulprüfung in den jeweiligen Abschnitten.

Modulversion vom WS 2020/1 (aktuell)

Von dieser Modulbeschreibung gibt es historische Versionen. Eine Modulbeschreibung ist immer so lange gültig, bis sie von einer neuen abgelöst wird.

Ob die Lehrveranstaltungen des Moduls in einem spezifischen Semester angeboten werden, finden Sie im Abschnitt Lehrveranstaltungen, Lern- und Lehrmethoden und Literaturhinweise unten.

verfügbare Modulversionen
WS 2020/1WS 2010/1

Basisdaten

PH2077 ist ein Semestermodul in Englisch auf Master-Niveau das im Wintersemester angeboten wird.

Das Modul ist Bestandteil der folgenden Kataloge in den Studienangeboten der Physik.

  • Spezifischer Spezialfachkatalog Kern-, Teilchen- und Astrophysik
  • Komplementärer Spezialfachkatalog Physik der kondensierten Materie
  • Komplementärer Spezialfachkatalog Biophysik
  • Komplementärer Spezialfachkatalog Applied and Engineering Physics

Soweit nicht beim Export in einen fachfremden Studiengang ein anderer studentischer Arbeitsaufwand ("Workload") festgelegt wurde, ist der Umfang der folgenden Tabelle zu entnehmen.

GesamtaufwandPräsenzveranstaltungenUmfang (ECTS)
150 h 30 h 5 CP

Inhaltlich verantwortlich für das Modul PH2077 ist Ewald Müller.

Inhalte, Lernergebnisse und Voraussetzungen

Inhalt

The subject of astrophysics are complex objects and phenomena. Seeking for a theoretical understanding, a realistic description is required. To this end, computers have become a major tool of research and with ever more powerful computational resources and modern numerical techniques, a detailed modeling of astrophysical objects and phenomena has become feasible. Based on general strategies to numerically model astrophysical objects and phenomena, the course aims at providing an overview of numerical methods used in computational astrophysics and will discuss some examples of recent applications of these methods in astrophysics.

Covered topics are
  * Astrophysical concepts
  * Numerical concepts
  * Modeling gravity
  * Computational fluid dynamics (CFD)
  * Relativistic CFD
  * Magnetohydrodynamics
  * Modeling nuclear reactions
  * Modeling radiative transfer

Lernergebnisse

After successful participation in the module the student has attained the following abilities. The student

* understands the basics of numerical methods used in astrophysics    

* knows several numerical methods to calculate the gravitational potential of self-gravitating bodies                             

* knows how to simulate hydrodynamic flows involving shock waves                                                                          

* has obtained a basic understanding of numerical methods used to simulate magetohydrodynamic and relativistic flows

* is able to apply numerical schemes for describing astrophysical processes, like e.g. nuclear burning

* has aquired expertise to develop numerical astrophysics codes that involve as basic building blocks one or several of the topics discussed in the course

Voraussetzungen

Keine Vorkenntnisse nötig, die über die Zulassungsvoraussetzungen zum Masterstudium hinausgehen. Die vorhergehende Teilnahme an der Vorlesung "Theoretische Astrophysik" (Modul PH2080) ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.

Lehrveranstaltungen, Lern- und Lehrmethoden und Literaturhinweise

Lehrveranstaltungen und Termine

ArtSWSTitelDozent(en)TermineLinks
VO 2 Computational Astrophysics Janka, H. Müller, E. Fr, 14:00–16:00, virtuell
Unterlagen

Lern- und Lehrmethoden

In classroom lectures the teaching and learning content is presented and explained in a didactical, structured, and comprehensive form. This includes basic knowledge as well as selected current topics from a very broad research field.  Crucial facts are conveyed by involving the students in scientific discussions to develop their intellectual power and to stimulate their analytic thinking. Regular attendance of the lectures is therefore highly recommended.

The presentation of the learning content is enhanced by several homework problems that the student should work on using Jupyter Notebooks provided on the lecture webpage. The successful handling of these homework problems by the student substitutes the oral exam. The homework problems are intended to deepen the students' understanding and to help their learning of the course material. They can be discussed with the teacher upon request.

The homework problems as well as regular self-study of personal notes from the lectures and of textbooks and recent review articles referenced in the course are an important part of the learning process by the students. Such post-processing and practising of the teaching content is indispensable to achieve the intended learning results that the students develop the ability of explaining and applying the learned knowledge independently.

Medienformen

Beamer-Praesentation, Vorlesungsskript, Hausaufgaben die mit Jupyter Notebooks bearbeitet werden sollen anstatt einer muendlichen Pruefung, begeleitende Internetseite

Literatur

P. Bodenheimer, G.P. Laughlin, M. Rozycka, and H.W. Yorke: Numerical Methods in Astrophysics, Taylor & Francis,200       

W.H. Press, S.A. Teukolsky. W.T. Vetterling, and B.P. Flannery: Numerical Recipes (third edition), Cambridge University Press, 2007

J.M. Thijssen: Computational Physics (2nd edition), Cambridge University Press, 2007

D. Potter: Computational Physics, Wiley, 1973

J.M.Stewart: Python for Scientists, Cambridge Univ. Press, 2017

W. Hillebrandt, E. Mueller, and F. Kupka: Einfuehrung in die Theoretische Astrophysik,                                        http://www.mpa-garching.mpg.de/lectures/TASTRO_SS08

T. Padmanabhan: An Invitation to Astrophysics, World Scientific, 2006

Modulprüfung

Beschreibung der Prüfungs- und Studienleistungen

There will be neither an oral exam nor a written exam. Instead students are asked to handle a set of homework problems during the course of the lecture using Jupyter Notebooks provided on the lecture webpage

The homework problems cover various aspects of the material taught during the lecture course, e.g.,

* study the behavior of different numerical schemes to solve the one-dimensional diffusion equation, and determine whether the schemes are consistent, convergent and stable
* study the behavior of different numerical schemes to solve the one-dimensional linear advection equation, and determine the stability property of the schemes
* study the shock tube problem encountered in Newtonian and special-relativistic hydrodynamic simulations using Riemann solvers to handle flow discontinuities.

Wiederholbarkeit

Eine Wiederholungsmöglichkeit wird am Semesterende angeboten.

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