Introdução à Física Computacional

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.

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.

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().

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.

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.

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.

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.

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.