Agenda do Curso
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Este é o principal material selecionado para estudar o conteúdo do curso.
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SEMANA 1
Proposta da disciplina, datas das provas, motivações iniciais.
Introdução à Computational Science e Data Science. Importância da modelagem matemática de sistemas e consequente simulação computacional com base nos modelos. Primeiros Jupyter Notebooks (JN) de análise visualização.
OBSERVAÇÃO IMPORTANTE: os vídeos, linkados nas seções abaixo, podem ser assistidos pelos alunos antes da aula. Isso permite que os alunos estudem esses conceitos de base, tornando mais a interação em sala.
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Exercícios para aprendizado. Não há entrega. Devem ser feitos para tirar dúvidas nas aulas ou com os colegas.
Para baixar o arquivo, clique com o botão direito e Salvar Como. Deve salvar o arquivo .ipynb.
Esse arquivo pode ser aberto rodando o Jupyter Notebook instalado com o Anaconda.
Alternativamente, você pode copiá-lo no Google Drive e abrir com o Colaboratory. Na primeira ver que você for fazer isso, deve escolher + Aplicativos e Conectar com o Colaboratory. Isso configura sua conta gDrive para abrir .ipynb futuramente.
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Use esse arquivo para os testes.
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SEMANA 2
Equações diferenciais do movimento: Equações diferenciais e modelagem de problemas com equações diferenciais.
Método de Euler para solução de equações diferenciais de primeira ordem.
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Este JN não tem a solução. Os alunos devem tentar resolvê-lo antes.
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Este JN tem a solução. Os alunos devem estudá-lo e compará-lo depois de fazer o exercício.
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SEMANA 3
Movimento 1D: Dados de sensores. dados de sensores e experimento de movimento retilíneo uniforme. Modelagem computacional usando dados reais. Comparação com simulação matemática.
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O vídeo mostra o funcionamento do Physics toolbox para 4 movimentos: Caminhada 1, Caminhada 2, Rotação pequena de antebraço, Rotação ampla de braço. Observe que o número de passos / ciclos de rotação é capturado pelo sensor.
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Semana Santa - Não haverá aula.
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SEMANA 4
Equações diferenciais de 2a ordem e modelos com aceleração: Resolução analítica e numérica de modelos baseados em equações diferenciais. Algoritmo de Euler. JNs.
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Dados dos experimentos de queda-livre do Bob Esponja e lançamento de Bob Esponja 🙃
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SEMANA 5
Sistemas dinâmicos e vetores de estado
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SEMANA 6
Sistemas multidimensionais: Movimentos bidimensionais: rampa, lançamento de um projétil e movimento circular uniforme. -
Feriado, não terá aula
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Prova P1, não terá aula.
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SEMANA 8
Intro ao caos: transição
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Primeiro JN simples que implementa o logistic map. Os JNs abaixo estão ligados aos 4 exercícios de programação descritos nos slides, que devem ser implementados pelos alunos.
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SEMANA 9
Caos
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Semana de Corpus Christi - Não haverá aula
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SEMANA 10
Random methods, Monte Carlo. JN.
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SEMANA 11
Monte Carlo Method & Random Walks: Monte Carlo Method (MCM)
Random Walk
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Buffer para ajustes se necessários.