Introduksjon
Emnet gir en innføring i statistisk fysikk.
Innhold
Emnet gir en omfattende introduksjon til de teoretiske grunnlagene for statistisk fysikk og dens forbindelser til termodynamikk. Emner som dekkes inkluderer de statistiske definisjonene av temperatur og entropi, mikrostater og makrostater, statistiske ensembler og partisjonsfunksjonen, tetthetsmatrisen og Fock-rommet, teorien om frie klassiske og kvantegasser, Bose-Einstein og Fermi-Dirac statistikk, faseoverganger og spinnmodeller.
Læringsutbytte
Etter å ha fullført emnet, bør studentene:
K1: Ha en solid forståelse av kjernebegrepene i statistisk fysikk og termodynamikk, og forstå sammenhengen mellom mikrostater og makrostater i termodynamiske systemer.
F1: Kunne beregne termodynamiske størrelser og korrelasjonsfunksjoner i likevekt for både kvantemekaniske og klassiske modeller i statistisk mekanikk, ved bruk av ulike teknikker og tilnærminger.
F2: Være i stand til å utføre enkle numeriske Monte Carlo-simuleringer av grunnleggende modeller i statistisk fysikk.
G1: Forstå det brede spekteret av anvendelser av statistisk fysikk i ulike vitenskapelige felt og i hverdagen.
Forkunnskapskrav
- Termo- og fluiddynamikk (FYS200)
- Sannsynlighetsregning og statistikk 1 (STA100)
Anbefalte forkunnskaper
Kvantemekanikk (FYS320), Mikrofysikk (FYS330)
Eksamen / vurdering
Muntlig eksamen
Vekt 1/1
Varighet 30 Minutter
Karakter Bokstavkarakterer
Muntlig eksamen er individuell.
Vilkår for å gå opp til eksamen/vurdering
Muntlig presentasjon
Muntlig presentasjon må være godkjent for å få adgang til eksamen.
Arbeidsformer
6 timer forelesning/øvinger per uke. Undervisningsspråk: engelsk.
Bruk av KI som studiestøtte i studiearbeidet
KI-verktøy kan brukes som læringsstøtte i FYS340, men skal aldri erstatte forståelsen av statistisk fysikk emnet skal bygge — å koble mikrostater til makrostater og selv resonnere om termodynamiske størrelser er nettopp det du selv skal mestre. Nyttige bruksområder er å be KI forklare et begrep (f.eks. hvordan temperatur defineres statistisk, hva entropi er på mikronivå, eller hvordan en fordeling gir en makrostørrelse), å kontrollere oppsettet av en oppgave du selv har løst, eller å lage øvingsoppgaver til selvtesting før eksamen. Du er selv ansvarlig for kritisk å vurdere det KI produserer, og all bruk av KI i vurdert arbeid skal følge emnets retningslinjer.
Åpent for
Åpent emne for alle registrert med kravene til generell studiekompetanse (GSK) + realfagskrav (REALFA).
Opptakskrav
Generell studiekompetanse (GSK) + realfagskrav (REALFA).
Emneevaluering
Fakultetet avgjør om det skal gjennomføres tidligdialog i alle emner eller i utvalgte grupper av emner. Formålet er å få tilbakemeldinger fra studentene for forbedringer i semesteret. I tillegg skal det gjennomføres en digital emneevaluering minst hvert tredje år for å innhente studentenes erfaringer.
Emnebeskrivelsen er hentet fra Felles studentsystem Versjon 1