הצגת סילבוסים

קורס מספר: 86-156-01           
שם הקורס: הסתברות וסטטיסטיקה לפיסיקאים
סוג הקורס: הרצאה
שנה / סמסטר : תשע"ו    סמסטר ב
היקף שעות: 2 ש"ס     ניקוד:   1
שם המרצה: פרופ' יובל גרעיני            פרטי התקשרות עם המרצה
תאריך עדכון אחרון:    08/11/2015

מטרות הקורס / תוצרי הלמידה*:

להקנות ידע בהסתברות ובסטטיסטיקה. ידע זה חיוני בפיסיקה בכמה מובנים:

1.      הקניית בסיס להבנת עקרונות הפעולה של מערכות פיסיקליות שרובן כוללות מרכיב אקראי (סטוכסטי). התחומים נרחבים ביותר וכוללים פיסיקה תרמית, מכניקה סטטיסטית, פיסיקה של מצב מוצק, פיסיקה של חומרים רכים, ביופיזיקה ותורת הקוונטים.

2.      הקניית היכולת לנתח תוצאות ניסיוניות ונתונים רועשים, כולל חישובי שגיאה ורגרסיה.

3.      הקניית כלי המאפשר הבנה של תורת המדידה במכניקת הקוואנטים.


תאור הקורס:

1.        הסתברות – מבוא, הגדרות יסוד, מהו 'סיכוי', תורת הקבוצות, דיאגרמות ואן

2.        שיטות ספירה, קומבינטוריקה, עצי הסתברות, נוסחת הבינום

3.        הסתברות מותנית, משפט בייס (Bayes)

4.        משתנה אקראי, מאפייני התפלגות: ממוצע, שונות וסטיית תקן, חציון, ערכי חלוקה

5.        פונקציות הסתברות – בינומית, גאומטרית, פואסונית, היפר-גאומטרי, התפלגויות רציפות – אקספוננציאלית, גאוסית, אחידה, PDF, CDF

6.        החלפת משתנים, הסתברות של שני משתנים ויותר,

7.        חוקי המספרים הגדולים: אי שוויון צ'ביצף, אי שוויון מרקוף, משפט הגבול המרכזי.

8.        סטטיסטיקה – מבוא, הסקה סטטיסטית, תורת האמידה, מדגמים וניתוחם

9.        בדיקת השערות, מבחנים בעלי עוצמה מקסימלית (Maximum likelihood)

10.    התפלגות , מבחן  t (t test), מבחן f,

11.    השוואת נתונים למודל, רגרסיה לינארית, חישובי טעות מדידה

12.    תהליכים מרקוביים, Random walk


דרישות קדם:

אין


חובות / דרישות / מטלות**:

הגשת תרגילי בית (חובה), בוחן אמצע ומבחן סופי.


מרכיבי הציון הסופי:

ציון מספרי, הציון העובר הוא 60.

הציון יורכב מ- 70% ציון המבחן, 20% בוחן אמצע, 10% תרגילי בית (חובת הגשה).


ביבליוגרפיה:

1.      לויתן ורביב: מבוא לסטטיסטיקה והסתברות – הסתברות.

2.      לויתן ורביב: מבוא לסטטיסטיקה והסתברות – סטטיסטיקה.

3.      Bertsekas, Dimitri P., and John N. Tsitsiklis. Introduction to Probability. Belmont, MA: Athena Scientific Press, June 2002.

4.      Ch. 14-15 of Numerical Recipes.

5.      D.C. Montgomery & G.C. Runger, Applied statistics and probability for engineers, John Wiley & Sons 2011, 5th edition.


שם הקורס באנגלית:
--

* תוצרי הלמידה (learning outcomes) הן הצהרות המציינות במפורש מה הלומדים צפויים להשיג בסוף תקופת הלימוד בקורס. תוצרי הלמידה מוגדרים במונחים של הישגי ידע, הבנה, כישורים, יכולות ו/או עמדות שהלומד מצופה להדגים כתוצאה מהתנסותו הלימודית האקדמית בקורס. לפרטים נוספים לחץ כאן .


** המדריך: איך תימנע מעבירות אתיות בהגשת עבודות. לקריאה לחץ כאן .