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Física Computacional

Código: FIS2009     Sigla: FIS2009

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Física

Ocorrência: 2018/2019 - 2S Ícone do Moodle

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 49 Plano estudos a partir do ano letivo 2017/18 2 - 6 56 162
MI:EF 60 Plano estudos a partir do ano letivo 2017/18 2 - 6 56 162

Docência - Responsabilidades

Docente Responsabilidade
João Manuel Viana Parente Lopes Regente

Docência - Horas

Teórica: 2,00
Práticas Laboratoriais: 2,00
Tipo Docente Turmas Horas
Teórica Totais 1 2,00
João Manuel Viana Parente Lopes 2,00
Práticas Laboratoriais Totais 4 8,00
João Manuel Borregana Lopes dos Santos 3,00
José Miguel do Carmo Nunes da Silva 4,00
João Manuel Viana Parente Lopes 1,00

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. Revisões de Python com particular foco no uso do numpy e matplotlib

  2. Integrais e Derivadas.

  3. Solução de sistemas de equações lineares e não lineares.

  4. Transformadas de Fourier.

  5. Equações diferenciais ordinárias.

  6. Equações diferenciais às derivadas parciais.

  7. Processos Estocásticos e Métodos de Monte Carlo.

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 (%)
Trabalho escrito 30,00
Exame 70,00
Total: 100,00

Componentes de Ocupação

Designação Tempo (Horas)
Trabalho escrito 30,00
Total: 30,00

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

- 3 trabalhos de casa (30%).
- Computational Exame (70%)

Observações

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