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Física Computacional
NH2043
Caetano Rodrigues Miranda [email protected]
Bloco A – Torre 3 – Sala 647-3
Universidade Federal do ABC
Aula 01
30 / Julho / 2013
• Estrutura da Matéria
• Processos de Transformação
• Energia
• Comunicação e Informação
• Representação e Simulação
• Humanidades
Filosofia da UFABC
Projeto Pedagógico - UFABC (Fevereiro 2006)
• Prof. Caetano Rodrigues Miranda
• Período: Diurno
• Horário: Terças 14:00h às 16:00h
Quintas 14:00h às 16:00h
• Laboratório 404-2 - Bloco A – Torre 2
Home-page:
http://sites.google.com/site/nh2043cae2013/
- Calendário da disciplina (tópicos, experimentos, ...)
- Notas de aula
- Projetos
- Conceitos, etc.
NH2043
Labs e Projeto:
ojLabsMédia Pr*3.0*7.0
Labs substitutivo Relatórios e Projeto
Conceitos:
Reprovado por faltas (> 6 faltas!) O
Reprovado ( < 4.5 ) F
Média de 4,5 a 5,0 D
Média de 5,0 a 7,0 C
Média de 7,0 a 8,5 B
Média de 8,5 a 10,0 A
Avaliações
• Objetivo:
Apresentar os métodos computacionais
utilizados para a simulação de sistemas
físicos e resolver numericamente os
problemas que surgem em física,
astronomia, engenharias, bem como em
outras áreas afins
Física Computacional
• Método: Base - Exploração - Aplicação Discussão do sistema físico
Introdução ao método numérico
Modelagem do sistema físico
Visualização dos resultados
• Organização: Aulas + Laboratório
• Avaliação: Labs + Projeto
Física Computacional
• Linux, Matlab, Fortran, C++, Java, revisão …
• Visualização de dados
• Mec. Clássica: Din. Orbitas & Caos e Fractais
• EDOs: Dinâmica Molecular
• Equação de Poisson
• Redes de Boltzmann
• Integrações: Método Monte Carlo
• Elementos discretos e finitos
• Cálculos de 1os Principios.
Lab
Simulação de um Sistema Físico
Modelo
Escala e método apropriado
Limitações e poder de predição
Validação
Sugestões: • Física dos Esportes e Dança
• Física dos Materiais (Design de novos materiais)
• Partículas Elementares
• Astronomia & Astrofísica (Dinâmica de Órbitas)
• Geofísica
• Dinâmica de Fluidos
• Mecânica Quântica
• Sistemas dinâmicos (Caos e Fractais)
• Difusão (Forma e Crescimento na natureza)
Projeto
• Notas de aula
• Artigos relevantes ao método
• Introduction to Comp. Phys. (Tao Pang)
• Computational Physics – Philipp Scherer
• Computational Methods for Physics – Joel Franklin
• Computational Physics – J. M. Thijssen
• Simulating the Physical World – Herman Berendsen
Referências
As referências revelantes serão
distribuidas em classe.
Filosofia do curso
Seria possível simular o universo em um computador ?
Stephen Wolfram
desenvolveu o
Mathematica e Wolfram
Alpha. Agora ele quer
simular o “universo”.
(2013)
Simulacros e Simulação
Extraído do filme – Matrix (1999)
Simulacros e Simulação
Simulação tornou-se uma forma de experimentação em um universo de
teorias – Gary Flake (The computational Beauty of Nature – MIT press)
Teoria Experimento
Simulação
Natureza
Indústria: $$$
Otimizar processos
a custo baixo
em menor tempo
Nanoscale
meters
10-10 10-8 10-6 10-4 10-2 100 102 104 106 108 1010
Escalas
Parte 1 - Nano a Micro
Parte 2 - Meso a Macro
Escalas
Escala temporal
Pro
cesso
s c
ara
cte
rísti
co
s
Comprimento do cubo
Nú
mero
de á
tom
os n
o c
ub
o
Fequência
de Debye
Dinâmica
Molecular
Dinâmica de
Discordâncias
Dinâmica de
Campo de Fase
Difusão de
Interfaces
Difusão
Escalas
Escala temporal
Pro
cesso
s c
ara
cte
rísti
co
s
Comprimento do cubo
Nú
mero
de á
tom
os n
o c
ub
o
Fequência
de Debye
Dinâmica
Molecular
Dinâmica de
Discordâncias
Dinâmica de
Campo de Fase
Difusão de
Interfaces
Difusão
Introdução – Métodos de partículas
Introdução – Métodos de rede (grid)
Comprimento (m)
Escalas de tempo e espaço em modelagem
Química
Computacional
Mecânica
Computational
Ciência dos Materiais
Computational
Predição Qualitativa Predição Quantitativa
Categorias dos modelos
Aspecto Tipo do modelo
Escala espacial Macro, meso, micro,
nano, subatômico
Dimensão espacial 1,2, 3 - D
Discretização Continuum x discreto
Carácter preditivo Deterministico,
estocastico, estatístico
Carácter descritivo Primeiros princípios,
fenomenologico,
Evolução Cinético x estático
(ano)
Tempo Espaço FEM em larga escala,
elasticidade,
Transporte de calor e carga
Autómato celular, modelos
de percolação - escala livre
Plasticidade de cristais -
FEM
Métodos constitutivos
Modelo de Potts e
Cinéticos
Modelos de campos de
fase
Dinâmica de Discordâncias
Modelos topológicos
Dinâmica Molecular
Monte Carlo
Teoria do Funcional
Da Densidade
Simulação de sistemas reais
1) Modelo físico:
Representação do sistema a partir de um conjunto de
regras que descrevem seu comportamento.
2) Computação:
Aplicação das técnicas que permitem o cálculo das
propriedades atomísticas em diferentes escalas de
espaço-temporais.
3) Validade :
Comparar os resultados obtidos com dados
experimentais e validar teoria, simulação e experimento.
Enfoque computacional em Física
1) Modelo Físico:
Modelo: descrever o sistema real a partir de uma “estrutura”
similar, porém mais simples.
Ingrediente fundamental:
Conceito de Variável de Estado Generalizada
Ingredientes
1) Variáveis independentes
Livres para serem escolhidas
Ex. Modelagem de modelos de
microestruturas
Tempo (t) e espaço (x,y,z)
Meso: posições e velocidades das
discordâncias
Continuum: stress em cada
elemento de volume em função
da orientação cristalina e
comportamento constitutivo.
Atomístico: posições e velocidades
das partículas
Ingredientes
2) Variáveis de estado
Funções das variáveis
independentes
Ex. Temperatura (t)
Densidade de discordâncias
Concentração
Ingredientes
3) Equações de Estado
Descreve o estado do
material em termos dos
valores das variáveis
dependentes
Ex: Stress : Lei de Hooke
Ingredientes
4) Solução das Equações
Evolução do Sistema
Solução temporal das
equações de Newton.
Eq. de Schrodinger
Eq. de hidrodinâmica
Ingredientes
5) Condições Físicas
Parâmetros físicos importantes
Condições iniciais e de contorno
Metodologia
Design virtual de materiais
Estruturas Composição Propriedades
* BatteryBetter
Capacidade / Voltagem
Parametro de rede
Densidade de carga
Estrutura eletrônica
Barreira de ativação
EH
Melhor bateria
V(xLi) = -mLi
Voltagem é o potencial químico do Li
Extract Li
V (x) (mLi(x)mLiref )
mLi(x)G
xLi
V e- e- discharge charge
Cath
od
e
Electrolyte
Li+ discharge
Li+ charge
Modelagem Computacional
Matemática Física Métodos Numéricos
Computadores Modelagem
Computacional Design,
códigos, testes
Pesquisa Colaboração Manutenção
Dinâmica clássica
Caos e fractais
Mecânica Molecular e Equação de Poisson
Efeitos de muitos corpos
Física e Mecânica Estatística
Teoria de líquidos
Aglomerados atômicos
Transição de fase
Sistemas vítreos
e muito mais …
Exemplo – Monte Carlo
Simulação computacional em física Situações em nano escala
Nanoestruturas
Ondas de choque em bcc - Fe
Simulação computacional em física Situações em macro escala
Predição de microestruturas • Tamanho do grão
• Forma
• Orientação
• Textura
• Voids
• Discordâncias
• Rugosidade
Condição de deposição:
• Temperatura
• Distribuição de fluxos
• Método da deposição
• Geometria do substrato
• Materiais de interesse
Mecanismos - micro
Método da simulação
Predição - macro
Implicações em outras áreas - biomineralização
Simulação computacional em física Situações do dia a dia …
Elementos discretos
Elementos Finitos
Atividade do dia – desenvolvimento do projeto
• Organizem-se em grupo de 4 alunos
• Escolham um sistema ou fenômeno físico para simular
• Qual a melhor a escala (tempo e espaço) para simular esse sistema ?
• Quais as equações que governam o fenômeno em questão ?
• Quais informações são necessárias para modelagem (Dados de Entrada) ?
• Que informações vocês gostariam de obter a partir da modelagem (Dados de saída) ?
• Quais técnicas numéricas seriam necessárias para essa simulação ?
Passo a passo
1. Definição do problema
2. Análise do Problema
3. Equações e dados
4. Projeto computacional (Design detalhado)
5. Modelos Numéricos & bibliotecas
6. Programação de códigos (escrevendo um código)
7. Código rodando (fluxo de dados e bugs)
8. Testes
9. Cálculos e análise dos resultados
10.Manuntenção do programa