Física (plan 2002) 2021-2

Optativas, Métodos Numéricos y Algoritmos Computacionales

El horario tentativo de reunión es: miércoles a las 11:00hrs

En la página del curso se encuentra la información y material relevante para el curso. Se formará un grupo de Whatsapp.

https://classroom.google.com/c/MjkxNzQxNDI1MTk1?cjc=lrfx5bz

Dudas: calles@unam.mx o clausia@ciencias.unam.mx

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Debido a la situación por la que está pasando el planeta, la informática, la programación y conocimiento de métodos numéricos han puesto de manifiesto su importancia para que ejercer actividades a distancia.

En particular en caso de la física, dar clases experimentales de los laboratorios del currículo de la carrera no es nada trivial. El Laboratorio Interdisciplinario (LI), y seguramente otros profesores del departamento, en forma individual, de un tiempo para acá han desarrollado y utilizado a la física computacional para hacer simulaciones de experimentos de física difíciles de realizar en el laboratorio. Los integrantes del LI han generado simulaciones en casi todas las áreas de la física. En el curso se les invitará a participar voluntariamente en el desarrollo, programación de simulaciones de experimentos que coadyuven a los laboratorios de nuestra carrera en áreas a elegir de acuerdo a los temarios de los laboratorios.

Actualmente se están escribiendo trabajos con los alumnos de cursos anteriores, para presentar en un congreso y/o en una revista de enseñanza, sobre:

• Dispersión de Rutherford en 3D
• Flujo Térmico
• Dispersión de partículas alfa (Rutherford)
• Dispersión de un frente de partículas por una fuerza central en 3D
• Dinámica de un cohete en ascenso vertical a través de la atmósfera terrestre
• Tiro balístico
• Oscilador armónico relativista
• Solución a la ecuación de onda en 1D utilizando diferencias finitas
• Electrolocación y líneas equipotenciales
• Movimiento de una carga en un campo eléctrico y magnético

Temario

• La importancia de la Física Computacional
• Introducción a los métodos numéricos para la solución de ecuaciones diferenciales
  • El método de Euler
  • Métodos de Runge-Kutta
  • Método de Verlet y sus variantes
    • El algoritmo principal
    • Leap-Frog
    • Algoritmo de velocidades
• Aplicaciones de los algoritmos clásicos a problemas de Física
• Extensiones del algoritmo de Verlet
  • Para sistemas conservativos
  • Con fuerzas disipativas
    • Fuerza de Stokes
    • Fuerza de arrastre
• Métodos de relajación
• Algoritmos genéticos
• Métodos de Monte Carlo
• Aplicaciones de los distintos algoritmos a problemas de Física (parte importante del curso)
• Simulaciones usando Visual Basic y Python 3

Se usarán Notebooks de Jupyter como material de apoyo en la clase para facilitar la comprensión de los temas.