课程简介
计算模拟已经成为继理论和实验研究方法外物理学的第三种研究手段，已经成为物理学的第三支柱，并在物理学研究中占有重要的位置，是物理类专业学生必须掌握的工具和手段。
通过计算物理课程学习使学生通过学习掌握一些基本的数值计算方法的基础上，能够运用编程对较复杂物理问题进行数值计算或模拟实验分析，为大家以后从事科学研究或者工程实践打下重要基础，提供有效工具和手段。
本课程不是简单的Matlab用法讲解，而是以问题为导向，以算法为基础，以编程为手段，强化实践，让程序不再是黑箱子，让学习者不再畏惧程序，让数值计算真正成为你走向成功的阶梯！
课程大纲
绪论
绪论
基本数学运算（微分、积分与方程求根）
1. 数值微分；
2. 数值积分；
3.方程求根的数值解法
常微分方程初值问题的数值计算
2.1 常微分方程数值解的必要性
2.2 常微分方程的分类
2.3 常微分方程初值问题求解的Euler法
2.4 Euler法应用举例
2.5 泰勒级数法
2.6 多步法
2.7 隐式法
2.8 Runge-Kutta法
2.9 算法小结与应用举例
2.10 算法的收敛性与稳定性
2.11 算法应用-驱动单摆问题
常微分方程边值和本征值问题的数值求解
3.1 边值问题的打靶法
3.2 打靶法求边值问题的应用举例
3.3 常微分方程的不同边界条件
3.4 本征值问题的打靶法
3.5 打靶法求本征值问题应用举例
3.6 一维定态薛定谔方程的数值解
偏微分方程的数值解
4.1 偏微分方程分类
4.2 差分法
4.3 椭圆形偏微分方程的差分法求解
4.4 椭圆型偏微分方程的数值解应用举例
4.5 Jacobi迭代法
4.6 Gauss-Seidel迭代法
4.7 松弛法应用举例
4.8 Matlab偏微分方程工具箱的使用
4.9 抛物型偏微分方程的数值解
4.10 显示差分格式与稳定性
4.11 隐式差分格式
4.12 平均隐式差分格式
4.13 双曲线偏微分方程的数值解
蒙特卡洛方法
5.1 蒙特卡洛方法简介
5.2 随机数
5.3 蒙特卡洛积分
5.4 重要抽样法
5.5 von Nueman舍选法
5.6 Metropolis算法
5.7 Ising模型的数值解
分子动力学模拟
6.1 分子动力学简介
6.2 分子动力学模拟算法-Euler法
6.3 分子动力学模拟算法-Verlet算法
6.4 原胞与边界条件
6.5 势函数
6.6 分子动力学模拟的基本步骤
6.7 应用举例-微正则系综的分子动力学模拟
绪论
基本数学运算（微分、积分与方程求根）
1. 数值微分；
2. 数值积分；
3.方程求根的数值解法
常微分方程初值问题的数值计算
2.1 常微分方程数值解的必要性
2.2 常微分方程的分类
2.3 常微分方程初值问题求解的Euler法
2.4 Euler法应用举例
2.5 泰勒级数法
2.6 多步法
2.7 隐式法
2.8 Runge-Kutta法
2.9 算法小结与应用举例
2.10 算法的收敛性与稳定性
2.11 算法应用-驱动单摆问题
常微分方程边值和本征值问题的数值求解
3.1 边值问题的打靶法
3.2 打靶法求边值问题的应用举例
3.3 常微分方程的不同边界条件
3.4 本征值问题的打靶法
3.5 打靶法求本征值问题应用举例
3.6 一维定态薛定谔方程的数值解
偏微分方程的数值解
4.1 偏微分方程分类
4.2 差分法
4.3 椭圆形偏微分方程的差分法求解
4.4 椭圆型偏微分方程的数值解应用举例
4.5 Jacobi迭代法
4.6 Gauss-Seidel迭代法
4.7 松弛法应用举例
4.8 Matlab偏微分方程工具箱的使用
4.9 抛物型偏微分方程的数值解
4.10 显示差分格式与稳定性
4.11 隐式差分格式
4.12 平均隐式差分格式
4.13 双曲线偏微分方程的数值解
蒙特卡洛方法
5.1 蒙特卡洛方法简介
5.2 随机数
5.3 蒙特卡洛积分
5.4 重要抽样法
5.5 von Nueman舍选法
5.6 Metropolis算法
5.7 Ising模型的数值解
分子动力学模拟
6.1 分子动力学简介
6.2 分子动力学模拟算法-Euler法
6.3 分子动力学模拟算法-Verlet算法
6.4 原胞与边界条件
6.5 势函数
6.6 分子动力学模拟的基本步骤
6.7 应用举例-微正则系综的分子动力学模拟