חיפוש חדש  חזור
מידע אישי לתלמיד

שנה"ל תשע"ט

  מבוא מתמטי לפיזיקאים 2
  Introductory Mathematics for Physicists 2  
0321-1839-01
מדעים מדויקים | פיסיקה ואסטרונומיה
סמ'  ב'1400-1600009 אודיטור' לבשיעור פרופ לוינסון עמיר
סמ'  ב'1100-1300009 אודיטור' לבשיעור
דרישות קדם   בחינה   רשימת התפוצה  
ש"ס:  6.0

סילבוס מקוצר

אנליזה וקטורית: נגזרות, גרדינט, דיברגנס וקרל, אינטגרציה ומשפטי גרין, גאוס, וסטוקס, קואורדינטות עקומות.
אלגברה לינארית: מושגי יסוד, וקטורים ומטריצות ב-n מימדים, עקבה, דטרמיננטה, ערכים עצמיים, פתרון מערכות לינאריות של משוואות אלגבריות ודיפרנציאליות.
אם נספיק: מבוא לאנליזה טנזורית: מהו טנזור, פעולות בסיסיות ושימושים פיסיקליים

Course description

Introductory Mathematics for Physicists 2 Syllabus

  Instructor

Rennan Barkana

Email: barkana@tau.ac.il

Academic Year, Semesters

Spring semester

Number of Hours/ Credits

4 lecture + 2 rec.

Mandatory/Elective

Mandatory

Prerequisites

Introductory Mathematics for Physicists 1, Calculus 1A for Physicists

Year in program & how often given, if relevant

Year 1, given every year

  Course overview – short abstract

This course gives first-year physics students further mathematical technical skills that are necessary for the physics courses being taken during their first and second years. Material includes linear algebra (skipped by students who learn this in Math or other departments), vector analysis, and an introduction to tensor analysis.

Learning outcomes – short description (if you don’t have LOs, then don’t write anything in this part)

Assessment: coursework and grade structure

Assignments – 10%

Final exam – 90%

Week-by-week content, assignments and reading

Week 1: Parametric curves, basics of scalar and vector fields

Week 2: Line, area, and volume integrals

Week 3: Gradient, divergence, curl

Week 4: Gauss, Stokes, Green theorems

Week 5: Vectors in general coordinate systems

Week 6: Linear algebra: Linear equations, Gauss-Jordan elimination

Week 7: Sets, groups

Week 8: Fields, Vector spaces

Week 9: Basis of a vector space, Matrices

Week 10: Inner and outer product, Gram-Schmidt orthogonalization

Week 11: Linear mappings, similarity transformations

Week 12: Eigenvalues, diagonalization of matrices

Week 13: Intro to Tensor analysis

Required text: None

להצהרת הנגישות


אוניברסיטת ת