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Introdução à Física Computacional

Aulas      Links
O Método Científico

Autor: Dr. Walter F. de Azevedo Jr.

 

Nesta aula descreveremos o Método Científico e o que são os artigos científicos. O avanço do conhecimento científico deve-se à aplicação do método científico, que é a principal forma de investigar e estudar os fenômenos naturais. É uma sistematização das abordagens de estudo do Universo, desde partículas subatômicas até o próprio Universo como um todo. O método científico é o que temos de mais valioso do conhecimento humano. É a luz contra as trevas do negacionismo. Hoje veremos seus princípios com um exemplo contra a pseudociência.

Palavras-chave: Método Científico; navalha de Occam; pseudociência; artigo científico; métricas científicas; scopus.com; índice h; quociente m; Física Computacional; pensamento computacional; sistemas complexos; modelagem computacional; simulação computacional; força gravitacional; força eletromagnética; força nuclear fraca; força nuclear forte; negacionismo.

Introdução à Programação

Autor: Dr. Walter F. de Azevedo Jr.

 

A Física Computacional foca no estudo da Física a partir de técnicas e métodos computacionais. Nesta aula faremos um tour por alguns programas desenvolvidos em Python e introduziremos alguns conceitos básicos desta linguagem. Mostraremos o poder da linguagem Python para desenvolvimento de programas para Física Computacional. Apresentaremos o conceito de algoritmo. Destacaremos como podemos usar o ambiente integrado de desenvolvimento Pyzo para a edição, correção e execução de códigos em Python. Enfatizaremos a mudança de paradigma proposta na disciplina, onde aplicaremos a abordagens computacionais para o estudo da Física.

Palavras-chave: Física Computacional; Python; introdução à programação; NumPy; SciPy; Matplotlib; scikit-learn; print(); equação de segundo grau; algoritmo genético; regressão linear; pensamento computacional.

Implementação de Equações em Python

Autor: Dr. Walter F. de Azevedo Jr.

 

Nesta aula iremos apresentar comandos básicos da linguagem de programação Python. Veremos as funções print() e input(). Estudaremos a implementação de equações simples em Python e usaremos recursos do módulo math.

Palavras-chave: Física Computacional; Python; introdução à programação; print(); input(); if; else; Pyzo; equações; operadores matemáticos, math; equação de segundo grau; Bhaskara; log(); log10(); sqrt().

Números Aleatórios em Python

Autor: Dr. Walter F. de Azevedo Jr.

 

Nesta aula veremos novos recursos da linguagem de programação Python com foco na leitura de arquivos (função open()), geração de números pseudoaleatórios (módulo random), métodos para manipulação de strings e os comandos if, elif e else. Estudaremos loops com os comandos for e while. Descrevemos alguns programas para geração de números pseudoaleatórios.

Palavras-chave: Física Computacional; Python; if; else; elif; Pyzo; módulo random; pseudoaleatório; open(); strings; loops; while; for.

Gráficos Bidimensionais em Python

Autor: Dr. Walter F. de Azevedo Jr.

 

Uma parte importante da Física Computacional é a visualização de dados, modelos e simulações. A linguagem de programação Python tem diversos recursos para geração de gráficos. Nosso foco aqui está na biblioteca Matplotlib para geração de gráficos bidimensionais. Veremos na geração dos gráficos alguns recursos da biblioteca NumPy.

Palavras-chave: Física Computacional; Python; Matplotlib, NumPy; SciPy; funções trigonométricas; gráficos de dispersão; gráficos de dispersão; regressão linear.

Funções em Python

Autor: Dr. Walter F. de Azevedo Jr.

 

Nesta aula discutiremos como avaliar a qualidade de um modelo de regressão com os coeficientes de Spearman e Pearson. Veremos como implementar funções em Python e destacaremos os conceitos de abstração e encapsulamento.

Palavras-chave: Física Computacional; Python; Matplotlib; NumPy; SciPy; gráficos de dispersão; regressão linear; coeficiente de Spearman; coeficiente de Pearson; funções em Python; parâmetros da função; argumento da função; sequência de Fibonacci.

Programação Orientada a Objeto em Python

Autor: Dr. Walter F. de Azevedo Jr.

 

O principal paradigma para linguagens de programação é a orientação a objeto. Aqui iremos introduzir os principais conceitos da programação orientada a objeto. Discutiremos os conceitos de classe, objeto, atributos e métodos.

Palavras-chave: Física Computacional; Python; Matplotlib; NumPy; SciPy; gráficos de dispersão; regressão linear; coeficiente de Spearman; coeficiente de Pearson; funções em Python; parâmetros da função; argumento da função; classes; objetos; atributos; métodos; método construtor; programação orientada a objeto; sequência de Fibonacci.

Equações Diferenciais em Python

Autor: Dr. Walter F. de Azevedo Jr.

 

Um aspecto importante na modelagem de sistemas complexos é a resolução de equações diferenciais. Há diversas bibliotecas em Python para resolução dessas equações. Veremos aqui o odeint() da biblioteca SciPy. Como exemplos resolveremos algumas equações diferenciais simples de interesse da Física.

Palavras-chave: Física Computacional; Python; Matplotlib; NumPy; SciPy; funções em Python; parâmetros da função; argumento da função; sistemas complexos; equações diferenciais; odeint(); SciPy; NumPy; Matplotlib; aceleração; velocidade; equação de movimento; circuito resistivo-capacitivo; circuito RC; carga; descarga; Circuito RL; lei de resfriamento de Newton; movimento balístico; movimento unidimensional; aceleração; velocidade; posição; queda livre; resistência do ar; ônibus espacial, STS-121; modelo; modelagem computacional; simulação computacional.

Método de Euler

Autor: Dr. Walter F. de Azevedo Jr.

 

Nesta aula apresentamos os fundamentos da modelagem de sistemas físicos e como exemplo estudamos o movimento em queda livre, onde consideramos a força de arrasto proporcional à velocidade de queda. Apresentamos o método de Euler para a resolução numérica de equações diferenciais ordinárias.

Palavras-chave: Física Computacional; Python; Matplotlib; NumPy; funções em Python; parâmetros da função; argumentos da função; equações diferenciais ordinárias; problema de valor inicial; força de arrasto; resistência do ar; queda livre; modelagem; simulação; abstração; método de Euler.

Síncrotron

Autor: Dr. Walter F. de Azevedo Jr.

 

Radiações têm papel bem conhecido para geração de imagens médicas, sendo a radiação X a mais utilizada. Nesta videaula de hoje veremos como podemos produzir raios X para diagnóstico e pesquisa básica sobre macromoléculas biológicas. Descreveremos a forma convencional de produção de raios X por meio de um tubo de raios X e através de um equipamento chamado sincrotron. Este usa um acelerador de partículas para a geração de radiação. Destacaremos as aplicações no estudo de possíveis fármacos.

Palavras-chave: Física Computacional; física; biofísica, moléculas; biologia; biotecnologia; nanotecnologia; proteínas; raios X; produção de raios X; cristalografia; síncrotron; radiação síncrotron; Laboratório Nacional de Luz síncrotron; Laboratório Sirius; desenvolvimento de fármacos.

Modelagem Molecular

Autor: Dr. Walter F. de Azevedo Jr.

 

Podemos usar abordagens da física básica para criarmos modelos computacionais para o estudo de moléculas, entre elas moléculas de proteínas. É possível considerar as interações entre os átomos de uma proteína como um sistema massa-mola, onde consideramos a ligação covalente entre dois átomos como se fosse mediada por uma mola. Quando não temos a estrutura tridimensional de uma proteína determinada experimentalmente, podemos gerar modelos a partir de uma abordagem computacional chamada modelagem molecular por homologia. Destacaremos as aplicações dessa abordagem computacional e como podemos integrá-la no desenvolvimento de fármacos.

Palavras-chave: Biofísica; física; física computacional; biologia de sistemas; bioinformática; aminoácidos; proteínas; energia potencial; descoberta de fármacos; modelagem molecular; docagem molecular.

Série de Taylor

Autor: Dr. Walter F. de Azevedo Jr.

 

O sistema-massa mola é um paradigma para modelagem de sistemas mais complexos. Nesta aula veremos como podemos usar a série de Taylor para aproximar a função energia potencial de um sistema massa-mola. Demostraremos como podemos aproximar funções usando-se o recurso da série de Taylor. Iremos modelar a interação de fármacos com proteína como um sistema massa-mola e determinar sua energia potencial.

Palavras-chave: Física; força conservativa; energia potencial elástica; série de Taylor; função exponencial; função cosseno; função seno; sistema massa-mola; sistema molecular; interações intermoleculares; constante elástica; distância de equilíbrio; Taba; Tool to Analyze Binding Affinity.

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Material Adicional  

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CNPq (Process Number: 309029/2018-0).