2024
Ferramentas Matemáticas em Ambiente Python
Nome: Ferramentas Matemáticas em Ambiente Python
Cód.: MAT15034D
6 ECTS
Duração: 15 semanas/156 horas
Área Científica:
Informática, Matemática
Língua(s) de lecionação: Português
Língua(s) de apoio tutorial: Português
Regime de Frequência: B-learning
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Objetivos de Aprendizagem
Esta Unidade Curricular tem por objectivo desenvolver e consolidar e a implementação computacional de métodos numéricos com aplicação a problemas de várias áreas científicas como Engenharia, Física, Química, Biologia, Economia e Gestão. Deve fomentar a capacidade dos alunos na utilização de ferramentas computacionais como meio de cálculo. Será considerado o recurso a um programa de cálculo simbólico, SageMath, que permitirá a implementação de scripts na linguagem de programação Python.
No final os alunos devem estar aptos para desenvolver programas de cálculo computacional com vista à resolução de problemas concretos.
No final os alunos devem estar aptos para desenvolver programas de cálculo computacional com vista à resolução de problemas concretos.
Conteúdos Programáticos
1. Introdução ao software SageMath. Instalação.
2. SageMath como calculadora: primeiros cálculos, funções elementares, variáveis em Python, variáveis simbólicas, primeiros gráficos.
3. Representação de números em ponto flutuante: propriedades, arredondamentos.
4. Programação e estrutura de dados: algoritmos (ciclos, condições e funções), listas e outras estruturas de dados.
5. Análise: expressões simbólicas e simplificações, funções matemáticas usuais, resolução explícita de equações. Somatórios, limites, sucessões, séries, derivadas e integrais. Resolução de equações diferenciais.
6. Álgebra linear: vetores e matrizes, computação vetorial e matricial, resolução de sistemas lineares, computação de valores e vetores próprios, decomposição de matrizes.
7. Gráficos: representação gráfica de funções, curvas paramétricas, curvas em coordenadas polares, curvas definidas implicitamente, representação de dados discretos, representação da solução de equações diferenciais.
2. SageMath como calculadora: primeiros cálculos, funções elementares, variáveis em Python, variáveis simbólicas, primeiros gráficos.
3. Representação de números em ponto flutuante: propriedades, arredondamentos.
4. Programação e estrutura de dados: algoritmos (ciclos, condições e funções), listas e outras estruturas de dados.
5. Análise: expressões simbólicas e simplificações, funções matemáticas usuais, resolução explícita de equações. Somatórios, limites, sucessões, séries, derivadas e integrais. Resolução de equações diferenciais.
6. Álgebra linear: vetores e matrizes, computação vetorial e matricial, resolução de sistemas lineares, computação de valores e vetores próprios, decomposição de matrizes.
7. Gráficos: representação gráfica de funções, curvas paramétricas, curvas em coordenadas polares, curvas definidas implicitamente, representação de dados discretos, representação da solução de equações diferenciais.
Métodos de Ensino
Explicação estruturada e exemplificação com vista à resolução autónoma de problemas.
Avaliação
Projeto de aplicação usando o software SageMath/Python
Bibliografia
P. Zimmermann et al, Computational Mathematics with SageMath, SIAM, 2018.
S. Linge and H. P. Langtangen, Programming for Computations Python, A Gentle Introduction to Numerical Simulations with Python, Springer, 2016.
G. A. Anastassiou and R. A. Mezei, Numerical Analysis Using Sage, Springer, 2015.
J. Kiusalaas, Numerical Methods in Engineering with Python 3, Cambridge University Press, 2013.
S. Linge and H. P. Langtangen, Programming for Computations Python, A Gentle Introduction to Numerical Simulations with Python, Springer, 2016.
G. A. Anastassiou and R. A. Mezei, Numerical Analysis Using Sage, Springer, 2015.
J. Kiusalaas, Numerical Methods in Engineering with Python 3, Cambridge University Press, 2013.
Equipa Docente
- Paulo Manuel de Barros Correia [responsável]