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Modelagem e Simulação Computacional em Python

Aulas      Links
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.

Introdução à Modelagem e Simulação Computacional

Autor: Dr. Walter F. de Azevedo Jr.

 

Nesta aula apresentamos os conceitos de modelagem e simulação computacional. Veremos a distinção entre esses termos e criaremos um modelo computacional para descrever o voo do ônibus espacial Discovery (missão STS-120).

Palavras-chave: Pensamento computacional; sistemas complexos; aceleração; velocidade; equação de movimento; pesquisa espacial; modelo; modelagem computacional; simulação computacional; Nasa; ônibus espacial; Discovery; STS-120.

Exercícios de Modelagem Computacional (STS-121)

Autor: Dr. Walter F. de Azevedo Jr.

 

Nesta aula propomos como exercício a criação de um modelo computacional para descrever o voo do ônibus espacial Discovery da missão STS-121.

Palavras-chave: Pensamento computacional; sistemas complexos; aceleração; velocidade; equação de movimento; pesquisa espacial; modelo; modelagem computacional; simulação computacional; Nasa; ônibus espacial; Discovery; STS-121.

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.

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CNPq (Process Number: 309029/2018-0).