Simulação e Modelação › 47238

código no paco
47238
área científica
Informática
créditos
6
escolaridade
ensino teórico-prático (TP) - 1 hora/semana
ensino prático e laboratorial (PL) - 2 horas/semana
orientação tutorial (OT) - 1 hora/semana
idioma(s) de lecionação
Português
objectivos

A disciplina de Simulação e Modelação procura desenvolver competências de programação aplicando-os na resolução de problemas concretos da física. Para tal serão complementados os conhecimentos de programação abordados no semestre anterior e estudados vários algoritmos visando resolver problemas concretos dos sistemas físicos. Cada aula procura usar um problema concreto da física como motivação para a implementação de um algoritmo e para o estudo de um fenómeno físico. Um dos objectivos da disciplina será também o de aperfeiçoar a comunicação científica de resultados. Nesse sentido, para cada problema o aluno elaborará um pequeno texto que servirá de relatório sobre cada trabalho desenvolvido. A avaliação centra-se na capacidade do aluno desenvolver algoritmos computacionais com vista a resolver problemas concretos, inspirados na Física.

competências

A disciplina de Simulação e Modelação procura desenvolver competências de programação para resolver problemas da física com aplicação em múltiplas áreas. Nesta disciplina são complementados os conhecimentos de programação abordados no semestre anterior. Cada aula procura usar um problema concreto como motivação para a implementação de um algoritmo e para o estudo de um fenómeno. Um dos objectivos da disciplina será também o de aperfeiçoar a comunicação científica de resultados, pelo que em cada trabalho cada aluno deve elaborar um relatório sobre o trabalho desenvolvido. A avaliação centra-se na capacidade do aluno desenvolver algoritmos computacionais com vista a resolver problemas concretos. Além disso, um dos trabalhos (25% da classificação final) é auto-proposto, procurando-se assim fomentar a autonomia, a creatividade e o bom senso do aluno na sua procura por temas inovadores e que consegue concretizar.  

conteúdos

Aula 1: Apresentação dos objectivos gerais da disciplina.

Aula 2,3: Programação em Excel e Matlab: breve introdução. Casos de estudo: transformações geométricas; aplicação das matriz de deslocamentos e do grupo das rotações na deformação de figuras. Algoritmos com vista à visualização do movimento de objectos ou a sua deformação.

Aula 4: Conceito de algoritmo e manipulação numérica. Casos de estudo: efeito da propagação de erros em diferentes algoritmos.  

Aula 5: Cálculo iterativo. Casos de estudo: mapas no estudo de dinâmicas discretas. Estudo de sistemas caóticos discretos.  

Aulas 6,7: Controle de Fluxo (Ciclos For, While, If e Switch em Matlab).Casos de estudo: Algoritmos iterativos para a determinação de intersecções em espaços unidimensionais: métodos da biseção, ponto fixo e Newton. Aplicações a problemas de óptica geométrica. Algoritmos iterativos para a determinação de intersecções em espaços multi-dimensionais. Aplicações a problemas de cinemática (ex.: determinação do ângulo de disparo de uma arma para atingir um alvo em movimento).

Aulas 8: Desenvolvimento de Guide User Interfaces com vista à modelação e simulação de fenómenos físicos. Utilização de métodos de determinação de zeros de funções 1D com vista à resolução de problemas físicos.

Aulas 9: Aplicação de técnicas de minimização de funções (método da regra de ouro e método do gradiente). Casos de Estudo: determinação do ponto mais próximo numa trajetória.

Aulas 10: Importação e análise de sequências de Imagens em Matlab. Técnicas de animação gráfica. Utilização de funções de Matlab para interpolação. Casos de estudo: caracterização do movimento de objectos obtidos apartir de ficheiros de video. Algoritmos para a aproximação de funções por polinómios.

Aulas 11, 12: Desenvolvimento de Algoritmos para a resolução aproximada das equações do movimento. Casos de Estudo: Resolução da equação do movimento de sistemas envolvendo osciladores simples (sistemas com molas, pêndulos etc.) e osciladores acoplados.

Aula 13: Introdução ao ambiente do SimuLink. Representação de gráficos e manipulação de Blocos. Programação em Simulink.Casos de Estudo: Oscilador forçado programado em simulink. Controle de um sistema mecânico. Comparação entre a programação em Matlab e Simulink.

Aulas 14: Avaliação Final e Finalização ou apresentação de trabalhos.

Este plano pode sofrer alterações em função da evolução das aulas. A designação “Aulas” entende um conjunto de aula Teórico-Prática e Prática, o que corresponde a 3 horas semanais. Não está incluído neste plano 2 semanas de aulas reservadas para testes práticos.

avaliação

A avaliação da disciplina é feita considerando vários elementos de avaliação.

-2 testes (20% x 2 da nota final).

- classificação obtida em 2 trabalhos realizados durante 48horas após a aula prática, valendo o 1º trabalho 10%, e o segundo 15% da nota final.

- classificação obtida no 3º trabalho, valendo 25% da nota final.  

- análise de desempenho nas aulas práticas  (10% da nota final)

O 3º trabalho é um trabalho aberto, devendo o aluno escolher um tema e um problema com afinidade com a sua àrea de formação, e devendo desejávelmente usar técnicas aprendidas durante a disciplina de SM. O aluno pode programar em qualquer linguagem de programação. Os alunos com classificação superior ou igual a 16 neste trabalho são convidados a fazer uma apresentação oral desse trabalho, podendo a sua classificação nesse trabalho ser melhorada em função da sua prestação.  

 

requisitos

Nenhums, embora se recomende aprovação numa disciplina onde se ensinem rudimentos de programação.

metodologia
A disciplina de SM é regida pelo docente Dr. Fernão Abreu, que leccionará as aulas Teórico/Práticas (1hora semanal cada). As aulas práticas serão lecionadas também por outros docentes (Rui Américo Costa, Gareth Baxter, Alexandre Carvalho e Silvia Rodrigues).
A avaliação é continua, contemplando 2 testes em sala de aula, 3 trabalhos, 2 dos quais são iniciados em sala de aula e completados em casa. O terceiro trabalho é de escolha livre, sendo também avaliada a capacidade de abordar tópicos interessantes e relevantes para a formação de cada aluno, e cuja execução esteja ao alcance das competências de cada aluno.
É também contemplada na avaliação, o desempenho do aluno em sala de aula. 
bibliografia base
Ppts from the lectures available from the elearning.ua.pt site Computational Physics, N.J. Giordano, 1997, Prentice Hallo C. Scherer, Métodos Computacionais da Física, 2005, Editora Livraria da Física
bibliografia recomendada

o Material didáctico (resumos teóricos, problemas, etc..) em elearning.ua.pt

Livros de Física Geral

o R.A. Serway, Physics for Scientists and Engineers with Modern Physics, 2000, Saunders College Publishing.

o J. Dias de Deus e outros. Introdução à Física, 2000, Mc-Graw-Hillo D. Halliday e R. Resnick, Fundamentos de Física, 1993, Livros Técnicos e Científicos Editora.

o P.A. Tipler, Physics for Scientists and Engineers, 1999, 4rd ed., W. H. Freeman and Company

o D.C. Giancoli, Physics, Principles with Applications, 5th ed., 1998, Prentice-Hall

o P.A. Tipler, R. A. Llwellyn, Modern Physics, 1999, 3rd ed., W. H. Freeman and Company

Livros de Física Computacional e Numérica

o N.J. Giordano, Computational Physics, 1997, Prentice Hallo C. Scherer, Métodos Computacionais da Física, 2005, Editora Livraria da Física

o A.L. Garcia, Numerical Methods for Physics, 2000, Prentice Hall

o R.H. Landau, M.J.Paez, Computational Physics, 1997, Wiley Interscience

o R.L.Burden, J.D.Faires, Numerical Analysis,1997, Brooks/Cole Publushing Comp.

o Matsumoto, E.Y. , Simulink 5, 2003, Editora Érica

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