Laboratory of Computational Techniques

General data

Course ID:	1100-3BP25
Erasmus code / ISCED:	13.2 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0533) Physics The ISCED (International Standard Classification of Education) code has been designed by UNESCO.
Course title:	Laboratory of Computational Techniques
Name in Polish:	Pracownia technik obliczeniowych S
Organizational unit:	Faculty of Physics
Course groups:
ECTS credit allocation (and other scores):	(not available) Basic information on ECTS credits allocation principles: the annual hourly workload of the student’s work required to achieve the expected learning outcomes for a given stage is 1500-1800h, corresponding to 60 ECTS; the student’s weekly hourly workload is 45 h; 1 ECTS point corresponds to 25-30 hours of student work needed to achieve the assumed learning outcomes; weekly student workload necessary to achieve the assumed learning outcomes allows to obtain 1.5 ECTS; work required to pass the course, which has been assigned 3 ECTS, constitutes 10% of the semester student load. view allocation of credits
Language:	Polish
Full description:	(in Polish) Celem zajęć jest wykształcenie praktycznych umiejętności wymaganych do sprawnego wykonywania obliczeń i złożonych symulacji komputerowych. W szczególności dyskutowane będą następujące zagadnienia: 1. Środowisko pracy – powłoka systemu (shell), programy systemowe, praca zdalna, edytor tekstowy, system kontroli wersji. Przykładowe oprogramowanie: - shell – bash, fish - narzędzia POSIX - praca zdalna – SSH, screen, tux, boy - edytor tekstowy – vim, nano - system kontroli wersji – Subversion 2. Przetwarzanie plików tekstowych przy pomocy narzędzi POSIX. Wyrażenia regularne. Ćwiczenia polegające na prostej analizie danych (np. przeszukiwanie bazy SCOP). Oprogramowanie: - textutils - sed - awk - Perl - wyrażenia regularne w Pythonie 3. Automatyzacja obliczeń przy pomocy języków skryptowych. Ćwiczenia polegające na wykonywaniu obliczeń standardowymi narzędziami (bio)informatycznymi na dużym zbiorze danych. Oprogramowanie: - język skryptowy – bash, Perl, Python - przykładowe narzędzie – DSSP 4. Automatyzacja dostępu do zasobów internetowych. Automatyczne generowanie żądań HTTP typu GET i POST. Oprogramowanie: - wget, curl - httplib2 5. Klastry obliczeniowe. Systemy kolejkowe. Oprogramowanie: - SLURM 6. Podział danych na zadania (paczki), w zależności od ich struktury – lista, macierz kwadratowa, górny trójkąt macierzy, macierz prostokątna. Ćwiczenia np. na podstawie porównywania struktur lub sekwencji białek. Opcjonalnie: dystrubucja zadań w strukturze master-slaves w środowisku MPI. Oprogramowanie: - mpi4py 7. Analiza wyników obliczeń. Przekształcanie plików tekstowych. Format CSV. Obróbka danych w środowisku Mathematica. 8. Przygotowywanie publikacji naukowych. Zagadnienia związane ze składem tekstu, formatami graficznymi, rozdzielczością. Generowanie ilustracji (wizualizacja struktur molekularnych, wykresy). Oprogramowanie: - LaTeX - Mathematica (wykresy) - PyMol 9. Instalowanie oprogramowania naukowego. Zależności. Instalowanie bibliotek. Kompilacja. Oprogramowanie: - yum, apt - GCC - GNU Make - Python Setuptools 10. Zagadnienia zaproponowane przez studentów (np. związane z technicznymi aspektami wieloskalowych symulacji w ramach przygotowywanych prac dyplomowych).

This course is not currently offered.

Course descriptions are protected by copyright.
Copyright by University of Warsaw.