Física Computacional

Código:

FIS2009

Sigla:

FIS2009

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Física

Ocorrência: 2017/2018 - 2S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Física e Astronomia
Curso/CE Responsável:	Licenciatura em Física

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
L:F	42	Plano de Estudos Oficial	2	-	6	56	162
MI:EF	26	Plano estudos a partir do ano letivo 2017/18	2	-	6	56	162

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objetivos

Pretende-se introduzir  aos estudantes um conjunto de métodos computacionais e da sua aplicação em variados campos da Física e da Engenharia.

Resultados de aprendizagem e competências

Identificar no problema de Física e respectivas equações o problema computational. Identificar algoritmos apropriados para a resolução dessas equações. Implementar esses algoritmos numa linguagem de programação. Analisar os resultados obtidos criticamente, em particular comparando com casos limite conhecidos e/ou resolúveis analiticamente.

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

Conhecimento de Física Geral e alguma experiência de uma linguagem de programação.

Programa

1- Resolução de equações algébricas não-lineares (transcendentais): métodos de separação de raízes; processos iterativos; bissecções sucessivas; falsa posição; método de Newton.

2- Interpolação e funções de ajuste a dados: técnicas de interpolação e ajuste.

3- Integração numérica: quadraturas, integração pelas fórmulas de Newton-Cotes, integração de Romberg e quadratura gaussiana, técnicas para integrais impróprios.

4- Sistemas dinâmicos lineares e não lineares: problemas de valores iniciais, solução de equações diferenciais pelos métodos de Runge Kutta, condições fronteira e método de shooting.

5- Sistemas caóticos, representação gráfica do espaço de fase, secções de Poincaré e diagramas de bifurcação, cálculo dos expoentes de Lyapunov.

6- Métodos estocásticos: números pseudo-aleatórios, distribuições de probabilidade e métodos de Monte-Carlo, caminho aleatório, dinâmica molecular.

Bibliografia Obrigatória

Newman Mark E. J.; Computational physics. ISBN: ISBN: 978-1-4801-4551-1
Gould Harvey; An introduction to computer simulation methods. ISBN: 0-201-50604-1
Chapra Steven C.; Numerical methods for engineers. ISBN: 0-07-010664-9

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Aulas de exposição (teóricas) e aulas prácticas para resolução de problemas no computador.

Software

Python, matplotlib, numpy, scipy, jupyter notebook
C++, Eigen

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Exame	50,00
Teste	30,00
Trabalho prático ou de projeto	20,00
Total:	100,00

Obtenção de frequência

Os alunos têm que estar presentes em pelo menos 3/4 das aulas práticas previstas. Têm também que entregar os projectos e ter nota mínima de 8 nos testes.

Fórmula de cálculo da classificação final

- 1 Projecto em equipa (20%)
- 2 trabalhos de casa (30%).
- Computational Exame (50%)

Observações

Os alunos que obtiverem mais de 16 valores têm que defender a nota em prova adicional.