Métodos Numéricos com Python

Esta palestra tem por objetivo introduzir os principais conceitos de programação e Python, empregando a didática interativa da plataforma Jupyter Notebook. Além disso, demonstra-se como solucionar problemas em métodos numéricos por meio de propostas computacionais. Para tanto, o material é dividido em duas aulas:

1. Ligeira Introdução à Python, contemplando:

   • Introdução e revisão sobre conceitos de programação em Python;
   • Manipulação de tensores em Python com Numpy;
   • Produção de gráficos com o pacote Matplotlib;
   • Cálculo Diferencial e Integral com Python;
   • Resolvendo Equações Diferenciais;

2. Exemplos de aplicação em Fenômenos de Transporte (próxima semana).

Configurando o Tutorial

Esse tutorial foi projetado para rodar no Binder. O serviço permite executar totalmente na nuvem, nenhuma instalação extra é necessária. Para tanto, basta clicar aqui:

Se você prefere instalar o tutorial localmente, siga os seguintes passos:

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/fschuch/metodos-numericos-com-python
   

2. Instale o ambiente. O repositório inclui um arquivo environment.yaml que contém uma lista de todos os pacotes necessários para executar esse tutorial. Para instalá-los usando conda, use o comando:

   conda env create -f environment.yml
   conda activate metodos-numericos-python
   

3. Inicie uma seção Jupyter:

   jupyter lab
   

Sobre o Autor

Felipe N. Schuch,
Pesquisador em Fluidodinâmica Computacional na PUCRS, com interesse em: Escoamentos turbulentos, transferência de calor e massa, e interação fluido-estrutura; Processamento e visualização de dados em Python; Jupyter Notebook como uma ferramenta de colaboração, pesquisa e ensino.
felipeschuch@outlook.com @fschuch Aprenda.py @aprenda.py

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