FİZ707 - İSTATİSTİK ALANLAR KURAMI I
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyılı | Teori (saat/hafta) |
Uygulama (saat/hafta) |
Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| İSTATİSTİK ALANLAR KURAMI I | FİZ707 | Herhangi Yarıyıl/Yıl | 3 | 0 | 3 | 8 |
| Önkoşul(lar)-var ise | ||||||
| Dersin Dili | Türkçe | |||||
| Dersin Türü | Seçmeli | |||||
| Dersin verilme şekli | Yüz yüze | |||||
| Dersin öğrenme ve öğretme teknikleri | Anlatım Tartışma | |||||
| Dersin sorumlusu(ları) | Fizik Mühendisliği Bölümü tarafından belirlenir. | |||||
| Dersin amacı | Bu dersin amacı, öğrenciye istatistik mekanik tekniklerinin alan kuramlarına nasıl uygulanacağını öğretmektir. | |||||
| Dersin öğrenme çıktıları |
| |||||
| Dersin içeriği | Yol integralleri. Yüksek boyutlu integraller. Kuantum mekaniğinde Monte Carlo simülasyonları. Sıfır ve sonlu sıcaklıkta skaler alanlar. Klasik spin modelleri. Ortalama alan yaklaşımı. | |||||
| Kaynaklar | Mussardo G., Statistical Field Theory, Oxford University Press, 2010. Wipf A., Statistical Approach to Quantum Field Theory, Springer, 2013. Parisi G., Statistical Field Theory, Adison-Wesley Publishing Company, 1988. | |||||
Haftalara Göre İşlenecek Konular
| Haftalar | Konular |
|---|---|
| 1. Hafta | Yol integralleri: Klasik kuramda yol integralleri, kuantum mekaniğinde yol integralleri. |
| 2. Hafta | Yol integralleri: Kuantum alan kuramında yol integralleri. |
| 3. Hafta | Yol integralleri: İstatistik fizikte yol integralleri. |
| 4. Hafta | Yüksek boyutlu integraller: Nümerik algoritmalar, Monte Carlo integrasyonu, önem örnekleme. |
| 5. Hafta | Kuantum mekaniğinde Monte Carlo simülasyonları: Markov zincirleri, ayrıntılı denge, harmonik olmayan salınıcı, hibrit Monte Carlo algoritması. |
| 6. Hafta | Sıfır ve sonlu sıcaklıkta skaler alanlar: Kuantizasyon, sonluk sıcaklık skaler alan kuramı, Schwinger fonksiyonu ve etkin potansiyel. |
| 7. Hafta | Sıfır ve sonlu sıcaklıkta skaler alanlar: Uzay-zaman örgüsünde skaler alan, Green fonksiyonunun gelişigüzel yürüme temsili. Ara sınav. |
| 8. Hafta | Klasik spin modelleri: Ising model, Standart Potts modelleri, Zq modeli. |
| 9. Hafta | Klasik spin modelleri: U(1) modeli, O(N) modelleri, sürekli spinlerin etkileşimi. |
| 10. Hafta | Klasik spin modelleri: Termal dengedeki spin sistemleri, varyasyon prensipleri. |
| 11. Hafta | Ortalama alan yaklaşımı: Genel örgü modellerinde yaklaşım, Ising modeli, kritik üsler. |
| 12. Hafta | Ortalama alan yaklaşımı: Standart Potts modellerinde ortalama alan yaklaşımı, Zq modellerinde ortalama alan yaklaşımı, Landau kuramı. |
| 13. Hafta | Ortalama alan yaklaşımı: Antiferromanyetik sistemler, örgü alan kuramlarında ortalama alan yaklaşımı. Ara sınav. |
| 14. Hafta | Ortalama alan yaklaşımı: ?4 ve ?6 skaler kuramları, O(N) modelleri. |
| 15. Hafta | Genel sınava hazırlık |
| 16. Hafta | Genel sınav |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Katkı Payı % |
|---|---|---|
| Devam (a) | 0 | 0 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | 0 | 0 |
| Ödevler | 5 | 20 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Projeler | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 2 | 40 |
| Genel sınav | 1 | 40 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 0 | 60 |
| Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 0 | 40 |
| Toplam | 100 | |
AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 14 | 2 | 28 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 14 | 2 | 28 |
| Derse özgü staj (varsa) | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb) | 14 | 6 | 84 |
| Sunum / Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Ödevler | 5 | 8 | 40 |
| Ara sınavlara hazırlanma süresi | 2 | 8 | 16 |
| Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 14 | 14 |
| Toplam İş Yükü | 50 | 40 | 210 |
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
| D.9. Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi* | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| 1. Matematik, fen ve mühendislik bilgilerini disiplinler arası çerçevede özümser, güncel teknolojik ve bilimsel ileri araştırmada kullanılır. | X | ||||
| 2. Teknoloji alanında uygulamalı araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır bilgiyi değerlendirir ve uygular. | X | ||||
| 3. Problemleri çözebilecek özgün model geliştirir, yöntem tasarlar, çözümler için gerekli yazılım, donanım ve modern ölçüm araçlarını kullanır. | X | ||||
| 4. Alanında araştırma yaparak bilgiye ulaşır, bilgi ve fikirlerini bir takım içinde paylaşır ve çok disiplinli takımlarda liderlik yapar. | X | ||||
| 5. Modelleme ve deneysel araştırmaları uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler. | X | ||||
| 6. Mesleğinde yeni gelişmeleri bilir, takip eder, teknoloji problemlerini ve karmaşık durumları çözmek için yeni bilgileri kullanır. Tanımlanmış teknoloji problemlerini çözmek için yöntem geliştirir, planlar ve çözümlerle yenilikçi yöntemleri uygular. | X | ||||
| 7. Alanında yapılan çalışmaları takip eder, çalışmaların süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda yazılı, sözlü ve görsel olarak aktarır. | X | ||||
| 8. Alanında yapılan çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, sözlü ve yazılı sunum için gerekli üst seviyede Türkçe ve en az bir yabancı dile hakimdir. | X | ||||
| 9. Teknoloji alanında kullanılan yöntem ve yazılımlar ile ilgili bilişim araçlarını ileri düzeyde kullanır. | X | ||||
| 10. Verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | X | ||||
*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek