Física Computacional

Código:

FIS2018

Sigla:

FIS2018

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Física

Ocorrência: 2023/2024 - 2S

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

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
L:B	2	Plano de Estudos Oficial	3	-	6	48	162
L:CC	0	Plano estudos a partir do ano letivo 2021/22	2	-	6	48	162
			3
L:EF	117	Plano estudos a partir do ano letivo 2021/22	2	-	6	48	162
L:F	78	Plano de Estudos Oficial	2	-	6	48	162
L:G	0	Plano estudos a partir do ano letivo 2017/18	2	-	6	48	162
			3
L:M	3	Plano de Estudos Oficial	2	-	6	48	162
			3
L:Q	0	Plano estudos a partir do ano letivo 2016/17	3	-	6	48	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. 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	15,00
Teste	5,00
Exame	80,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	106,00
Frequência das aulas	56,00
Total:	162,00

Obtenção de frequência

Os alunos têm que estar presentes em pelo menos 3/4 das aulas práticas previstas.
Para poderem submeter-se a exame têm que ter nota positiva nos trabalhos de casa.

Fórmula de cálculo da classificação final

O aluno no ínicio do semestre deverá escolher a sua modalidade de avaliação:

• Avaliação contínua:




• 2 trabalhos de casa (15%).


• Um teste  de Moodle (5%).


• Um exame (80%).




• Avaliação por exame.




• Um exame (100%).

Provas e trabalhos especiais

Trabalho de estágio/projeto

Avaliação especial (TE, DA, ...)

Melhoria de classificação

Apenas é possível melhorar a componente de exame da avaliação.

Observações

Os alunos que obtiverem mais de 16 valores têm que defender a nota em prova adicional.
O Júri da disciplina é constituído pelos professores: