Descripción
Saber programar y el uso de software se ha vuelto esencial para la resolución de problemas en ciencias. En física y astronomía, los métodos numéricos resultan muy útiles para el desarrollo de problemas de alta complejidad o que resultan ser repetitivos.
El curso de Física Computacional para la carrera de Licenciatura en Física mención en Astronomía tiene por objetivo de introducir elementos de programación, métodos numéricos , y herramientas útiles, para que puedan ser utilizadas por los estudiantes durante el desarrollo de la carrera y actividades posteriores a ésta.
El curso se centra en aprender y utilizar python, los notebooks de jupyter, y herramientas comunes para cálculo científico. Todas estas herramientas están incluidas en la distribución de python: Anaconda.
Materias
- Introducción
- Conceptos generales y elementos de programación en Python
- Herramientas para el cálculo científico: Numpy, Scipy, Matplotlib, y Pandas
- Conceptos de cálculo analítico y cálculo numérico
- Ecuaciones diferenciales ordinarias.
- Métodos de Montecarlo y estocásticos.
- Ecuaciones diferenciales parciales.
- Métodos estadísticos para el ajuste de datos.
Los notebooks del curso y la descripción de cada unidad están disponibles en la subpágina materias.
Referencias y material complementario
Cursos y material online
- Computational Physics University of Toronto
- Python 3.7 tutorial
- Partnership for Integration of Computation into Undergraduate Physics
- Computational Physics With Python. Ayars, E.
- Python programming tutorial. Canal Youtube Socratica
- Amazing_python3
- Towards Data Science
- Numerical Methods Using Python
- MITOPENCOURSEWARE
Libros
- Computational Physics: Problem Solving with Python (3rd Edition). Rubin H. Landau, Manuel J Páez, Cristian C. Bordeianu. ISBN-13: 978-3527413157.
- Learning Python (5th Edition). Mark Lutz. ISBN-13: 978-1449355739.
Roberto A. Lineros 