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Ementa
Revisão de programação (operações aritméticas, variáveis, estruturas de controle, estruturas de decisão, recursão e orientação à objetos); equações diferenciais ordinárias (motivação física, método de Euler, Runge-Kutta, estabilidade dos métodos); zeros de funções (método da bissecção, método de Newton); equações diferenciais parciais (diferenças finitas em uma dimensão, diferenças finitas em duas dimensões; exemplos); resolução de problemas com dependência temporal (leis de conservação, equações de onda, fluidos, Mecânica Quântica, modificação não linear, Crank-Nicolson para a Equação de Schrodinger); integração (quadratura em uma dimensão, interpolação, Monte Carlo); transformadas de Fourier; inversão de Matrizes (decomposição QR e LU, métodos iterativos); problemas de autovalores (métodos das potências); minimização (mínimos quadrados, linear e Monte Carlo); caos (mapas não-lineares, periodicidade e bifurcação, caracterização, fractais e dimensões); redes neurais e “Machine Learning”.
Bibliografia
[1] Franklin,J, Computational Methods for physics, Cambridge University Press, 2013 ISBN-10: 1107034302 ISBN-13: 978-1107034303
[2] Scherer, C. Métodos Computacionais da Física Editora da Física, 2010 ISBN-10: 8578610628 ISBN-13: 978-8578610623
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[4] Kinder, J. M, Newson,P. A Student's Guide to Python for Physical Modeling: Updated Edition, Princenton, 2018 ISBN-10:0691180571 ISBN-13:978-0691180571
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Coordenador: Prof. Dr. Ronaldo Savariano Levenhagen
Colaboradores: Prof. Dr. Alexandre Alves, Profa. Dra. Kanchan P. Khemchandani, Prof. Dr. Marco André Ferreira Dias, Prof. Dr. Rene Orlando Medrano Torricos