Python 编程与科学计算课程主页
授课教师
潘诗琰 副教授
南京理工大学材料科学与工程学院 / 工程训练中心， 长期从事合金凝固与相变、相场模拟、增材制造过程多尺度数值模拟等方向研究。
教育背景包括东南大学材料学院学士、硕士及博士学位，研究经历涵盖有限元 / CFD 仿真、 相场方法、经典与第一性原理分子动力学等计算手段。
联系方式：
地址：南京市孝陵卫街 200 号 南京理工大学
邮箱：calculate@njust.edu.cn /
calculate@163.com
Google Scholar 主页：
GRk-l4gAAAAJ
学校导师信息页面：
南京理工大学研究生导师信息
课程简介
本课程面向材料科学与工程及相关专业研究生和高年级本科生，系统介绍 Python 语言在 科学计算、数据分析与工程模拟中的应用。通过九个章节的循序渐进学习，学生将掌握：
- Python 语言基础语法与常用标准库；
- NumPy / Pandas 等科学计算与数据处理工具；
- Matplotlib 等可视化工具的使用；
- 数值优化、全局优化与参数寻优方法；
- 在人工智能、工程科学、材料计算和金融等领域的综合案例。
课程强调“从问题出发”的建模与编程思路，帮助学生把 Python 与实际科研和工程问题结合起来， 特别适用于从事材料加工过程数值模拟、凝固与相变、相场建模和多尺度模拟的同学。
章节目录
| 章节 | 标题 | 内容简介 |
|---|---|---|
| 第 1 章 | Python 语言基础 | Python 环境与编辑器、基本语法、数据类型、控制语句、函数与模块、错误处理等。 |
| 第 2 章 | Python 数据处理与可视化 | NumPy 数组运算、Pandas 数据表处理，以及 Matplotlib / Seaborn 基本绘图与结果展示。 |
| 第 3 章 | Python 计算与数据分析 | 数值积分、插值与拟合、统计分析、误差分析，以及在实验数据处理中的应用。 |
| 第 4 章 | Python 全局优化 | 梯度法、全局优化算法、参数寻优，以及在材料参数反演和模型标定中的应用示例。 |
| 第 5 章 | Python 在机器学习中的应用 | 机器学习基础概念、常见算法（回归、分类等），以及 scikit-learn 的简单实例。 |
| 第 6 章 | Python 在深度学习中的应用 | 常微分/偏微分方程数值求解、有限元/有限差分接口，以及典型工程计算案例。 |
| 第 7 章 | Python 在计算力学中的应用 | 多物理场耦合问题建模思路，与 LAMMPS、FiPy 等开源软件的 Python 接口示例。 |
| 第 8 章 | Python 在材料计算中的应用 | 相图计算、相场模拟、材料数据库调用等在材料科学中的典型用法。 |
| 第 9 章 | Python 在金融领域中的应用 | 时间序列分析、风险度量、简单资产组合建模等金融计算案例，展示 Python 的跨领域能力。 |
扩展学习资源
Python 语言与科学计算
- Python 官方文档（Tutorial + 标准库）
- 菜鸟入门文档（菜鸟教程）
- NumPy / SciPy / Matplotlib 官方文档与教程
机器学习与深度学习
- scikit-learn User Guide（监督 / 无监督学习与模型评估）
- PyTorch & TensorFlow 官方教程（神经网络与深度学习）
计算力学与微分方程
- FiPy：基于有限体积法的 Python PDE 求解器
材料计算与材料信息学
- pycalphad：CALPHAD 相图与热力学计算
- pymatgen + Materials Project：材料结构与性质数据库
- matminer：材料数据挖掘与机器学习