Uniwersytet Warszawski, Wydział Fizyki - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Computational Active Matter

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 1100-CAM
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Computational Active Matter
Jednostka: Wydział Fizyki
Grupy: Fizyka, II stopień; przedmioty z zakresu analizy numerycznej
Physics (Studies in English), 2nd cycle; courses from list "Numerical Analysis"
Physics (Studies in English); 2nd cycle
Punkty ECTS i inne: (brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
Kierunek podstawowy MISMaP:

fizyka

Założenia (opisowo):

*Basic condensed matter physics and statistical mechanics (for example, topics

covered by Chaikin, Paul M., et al.. Principles of condensed matter physics. and

*Statistical Physics from L D Landau);

*Numerical methods such as solving pde, etc;

*Python (NumPy, matplotlib or similar plotting library)

Skrócony opis:

n recent years active matter physics has become the ideal framework for out-of-equilibrium biological processes. For example, suspensions of motile microorganisms, crosslinked filaments in the cell cytoskeleton, living tissues, and various collective motions of mammals, birds, and fish can be all framed from an active matter perspective. Active systems are driven out of equilibrium by a constant energy input at the microscopic scale, which generally achieves a systematic movement in dissipating it. Despite various similarities with equilibrium systems, active materials constitute a new class of non-equilibrium systems in which the interplay between activity and long-range elasticity gives rise to novel phases with unusual structural, dynamical, and mechanical properties.

Pełny opis:

In this course, you will learn about the active matter from theoretical and computational perspectives. You will design a library capable to solve most of the particle-based simulations found in the literature.

Syllabus

Topic 1: Introduction to C++. Program structure: Control Structures, Functions, Overloads and templates. Arrays. Dynamic Memory. Data structures. Classes. Friendship and inheritance. Polymorphism. C++ Standard Library. Linking C++ with Python. Software Engineering best practices.

Topic 2. Active matter: what it is? Why active matter? Flocks, shoals. A review of statistical mechanics. Computer Lab 1: Monte Carlo simulations and PDE.

Topic 3. Systems out of thermodynamic equilibrium. Fick's law of diffusion. Langevin equation. Brownian Motion. Ornstein–Uhlenbeck process

Computer Lab 2: Random Walks. Brownian Motion. Mean Square Displacement. Correlation Functions.

Topic 4. Dry active matter. Vicsek model. Polar order. Active Brownian particles. Athermal Phase separation.

Computer Lab 3: A premier to Molecular Dynamics: Linked lists, neighbour lists. Force Potentials

Literatura:

Chaikin, Paul M., Tom C. Lubensky, and Thomas A. Witten. Principles of condensed matter physics. Vol. 10. Cambridge: Cambridge university press, 1995.

Zwanzig, Robert. Nonequilibrium statistical mechanics. Oxford University Press, 2001.

Ramaswamy, S. (2010). The mechanics and statistics of active matter. Annual Review of Condensed Matter Physics, 1, 323–345.

Marchetti, M. C., Joanny, J. F., Ramaswamy, S., Liverpool, T. B., Prost, J., Rao, M., & Simha, R. A. (2013). Hydrodynamics of soft active matter. Reviews of Modern Physics, 85(3), 1143–1189.

De Magistris, G., & Marenduzzo, D. (2015). An introduction to the physics of active matter. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 418, 65–77.

Ramaswamy, S. (2017). Active matter. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2017(5), 054002.

Berthier, L., & Kurchan, J. (2019). Lectures on nonequilibrium active systems. ArXiv.

Shaebani, M. R., Wysocki, A., Winkler, R. G., Gompper, G., & Rieger, H. (2020). Computational models for active matter. Nature Reviews Physics, 2(4), 181–199.

Numerical Recipes

Efekty uczenia się:

Learn about the active matter from theoretical and computational perspectives. You will design a library capable to solve most of the particle-based simulations found in the literature.

Metody i kryteria oceniania:

(1) Participation in the classes, (2) Proposed exercises and Python notebooks explaining the solutions, (3) a final project of choice to be defended as an oral exam.

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Fizyki.
ul. Pasteura 5, 02-093 Warszawa tel: +48 22 5532 000 https://www.fuw.edu.pl/ kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.3.0 (2024-03-22)