Apresentar aos estudantes os métodos básicos para a resolução computacional de problemas científicos. Serão feitas aplicações a tópicos vistos nas disciplinas regulares do curso (sem as aproximações usuais), assim como aplicações mais diretamente relacionadas a problemas computacionais. Supõe-se que os alunos tenham conhecimentos básicos de programação e noções de cálculo numérico.
Técnicas de visualização e análise de dados, métodos básicos de cálculo numérico, solução de equações diferenciais, dinâmica populacional, oscilações amortecidas e forçadas.
1 - Introdução à linguagem de programação científica a ser usada (preferencialmente FORTRAN). Técnicas de visualização e análise de dados. Exemplo: simulação do decaimento radioativo utilizando gerador de números aleatórios. (3 semanas) 2 - Revisão dos métodos básicos de cálculo numérico: integração, diferenciação, cálculo de raizes de equações algébricas. (3 semanas) 3 - Algoritmos para solução de equações diferenciais: métodos de Euler, Euler-Cromer, Runge-Kutta, Verlet e Numerov. Aplicações à modelagem de sistemas físicos: movimento em meios viscosos, força gravitacional e o problema de três corpos. (3 semanas) 4 - Dinâmica populacional: o mapa logístico, diagrama de bifurcação, exemplos de fractais. (3 semanas) 5 - Estudo de oscilações amortecidas e forçadas: pêndulo caótico, espaço de fase e análise de Fourier. (3 semanas) A indicação da sequência e do tempo para cumprimento do conteúdo tem caráter apenas sugestivo.
- Computational Physics, R.H. Landau e M.J. Páez (Wiley, 1997). - Computational Physics, N. J. Giordano (Prentice Hall, 1997). - Numerical Recipes, W.H. Press, B.P. Flannery, S.A., Teukolsky e W.T. Vetterling (Cambridge University Press, 1986).