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  • 21h03min de 22 de fevereiro de 2024Metropolis Segundos Vizinhos (his | editar) ‎[6 130 bytes]Andrebg (discussão | contribs) (Criou página com '=Variação temporal em Python para o Google Colab= <source lang="python"> !mkdir grafs !rm grafs/* import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random from PIL import Image import glob import IPython.display #Declaração de ctes l = 100 acoplamento1 = 1 acoplamento2 = 1 campo = 0 temperatura = 0.1 beta = 1/temperatura tf = 50*l*l t=0 Eneg = [] Mag = [] Temp = [] Spins = np.ones(l*l) #Randomização Inicial for i in range(l*l): if random.random()...')
  • 21h02min de 19 de fevereiro de 2024Modelo de Ising (his | editar) ‎[26 940 bytes]Lucaso (discussão | contribs) (Criou página com '''' Autores: André Guimarães, Filssen Schereiber, João Roth e Lucas Oliveira ''' Este trabalho tem como objetivo estudar o Modelo de Ising... = Introdução = O modelo de Ising surgiu na década de 1920 como uma simplificação do modelo de Heisenberg. Inicialmente desenvolvido para compreender o ferromagnetismo, passou, ao longo dos tempo, a ser aplicado em diversas áreas interdisciplinares, tais como biologia, neurociência, dinâmica social e dinâmica, devido...')
  • 11h04min de 6 de fevereiro de 2024Malha quadrada, diversos pulsos em repouso. Contorno fixo. (his | editar) ‎[2 595 bytes]Joaoroth (discussão | contribs) (Criou página com '<source lang = "python"> import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #equação da onda 2d, contorno fixo #parâmetros kx = 3 #número de picos no eixo x ky = 2 #número de picos no eixo y L = 1 #largura do grid (LxL) #parâmetros do programa: dt, tf = 1e-2, 1e+1 dx, xf = 1e-2, L dy, yf = dx, xf Nt, Nj = int(tf/dt), int(x...')
  • 10h52min de 6 de fevereiro de 2024Malha quadrada, anel nas extremidades x e contorno fixo em y. Anteparo paralelo ao eixo x. (his | editar) ‎[4 422 bytes]Joaoroth (discussão | contribs) (Criar página em branco)
  • 10h49min de 6 de fevereiro de 2024A (his | editar) ‎[0 byte]Joaoroth (discussão | contribs) (Criou página com '<source lang = "python"> import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #equação da onda 2d, anel nas extremidades x, #extremidades y = 0 e y = Ly fixas, #anteparo em y = alph*Ly, duas fendas. #parâmetros #região de contorno: Ly, Lx = 7, 7 #comprimento x e y fp, fc = 0.5, 0.2 #posição fendas em relação a Ly/2 e comprimento alph = 0.7...')
  • 10h43min de 6 de fevereiro de 2024Malha quadrada, pulso em repouso próximo à fronteira. Contorno fixo. (his | editar) ‎[2 662 bytes]Joaoroth (discussão | contribs) (Criou página com '<source lang = "python"> import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #equação da onda 2d, próxima da fronteira #parâmetros kx = 3 #número de picos no eixo x ky = 3 #número de picos no eixo y L = 1 #largura do grid (LxL) #parâmetros do programa: dt, tf = 1e-2, 1e+1 dx, xf = 1e-2, L dy, yf = dx, xf Nt, Nj = int(tf/dt...')
  • 10h40min de 6 de fevereiro de 2024Malha quadrada, pulso senoidal em repouso no centro. Contornos fixos. (his | editar) ‎[2 665 bytes]Joaoroth (discussão | contribs) (Criou página com '<source lang = "python"> import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #pulso em repouso no centro do grid, contorno fixo #parâmetros do pulso: kx = 3 #número de picos no eixo x ky = 3 #número de picos no eixo y L = 1 #largura do grid (LxL) #parâmetros do programa: dt, tf = 1e-2, 1e+1 dx, xf = 1e-2, L dy, yf = dx, xf Nt...')
  • 19h08min de 4 de fevereiro de 2024Comparação dos métodos numéricos (his | editar) ‎[5 057 bytes]Lucaso (discussão | contribs) (Criou página com '= Gráfico do erro relativo = Como se evidencia nos gráficos que seguem, os métodos implícitos demonstram uma superioridade considerável, apresentando um menor erro relativo em comparação com a solução analítica. Nesse contexto, observamos que o método Crank-Nicholson exibe o menor erro relativo, seguido pelo esquema BTCS e pelo método Lax-Wendroff. <source lang = "python"> def dif(solv0, solv1): erro = np.zeros_like(solv0) for n in range(solv0.sha...')
  • 18h57min de 4 de fevereiro de 2024Método Lax-Wendroff de dois passos (his | editar) ‎[3 030 bytes]Lucaso (discussão | contribs) (Criou página com 'Neste método é usando diferenças adiantadas no espaço e no tempo, tomando médias aritméticas na posição. Assim, <center><math> \frac{u_i^{n+1} - u_i^{n}}{\Delta t} = -v \frac{u_{i+\frac{1}{2}}^{n+\frac{1}{2}} - u_{i-\frac{1}{2}}^{n+\frac{1}{2}}}{\Delta x} </math></center>(22) onde <center><math> \begin{cases} u_{i+\frac{1}{2}}^{n+\frac{1}{2}} = \frac{1}{2}(u_{i+1}^n + u_{i}^n) - 2r(u_{i+1}^n - u_{i}^n) \\ u_{i-\frac{1}{2}}^{n+\frac{1}{2}} = \frac{1}{2}(u_{i}^n...')
  • 18h51min de 4 de fevereiro de 2024Método Leapfrog (his | editar) ‎[4 278 bytes]Lucaso (discussão | contribs) (Criou página com 'O termo "leapfrog" é utilizado devido aos níveis de tempo presentes na sua derivação, que superam os níveis de tempo no termo derivado do espaço. O método requer que <math>u_{n-1}</math> e <math>u_n</math> sejam armazenados para calcular <math>u_{n+1}</math>. Dessa forma, em relação à equação de advecção, temos: <center><math> u_i^{n+1} = u_i^{n-1} + r (u_{i+1}^{n} - u_{i-1}^{n}) </math></center>(18) = Esquema de Matsuno = Primeiramente, os valores apr...')
  • 18h41min de 4 de fevereiro de 2024Upwind Differencing (his | editar) ‎[4 132 bytes]Lucaso (discussão | contribs) (Criou página com 'Foram apresentados métodos numéricos eficientes com propósitos gerais para resolver a equação de advecção. Entretanto, é necessário restringir nossa abordagem a formas de onda suficientemente suaves para evitar oscilações espúrias tanto nas bordas de ataque quanto nas bordas de queda da forma de onda. Uma abordagem reconhecida para suprimir desvios nas extremidades inicial e final de uma forma de onda afiada é a adoção de um esquema conhecido como "esquema...')
  • 18h09min de 4 de fevereiro de 2024Método Lax-Wendroff (his | editar) ‎[2 748 bytes]Lucaso (discussão | contribs) (Criou página com 'Trata-se de um método de segunda ordem tanto no tempo quanto no espaço. Lax e Wendroff propuseram um método de discretização de segunda ordem para resolver equações hiperbólicas, o qual substituiu o método de Lax-Friedrichs. <center><math> u_i^{n+1}= u_{i}^n - \frac{r}{2}(u_{i+1}^n + u_{i-1}^n) + \frac{r^2}{2} (u_{i+1}^n - 2u_{i}^n + u_{i-1}^n) </math></center>(14) = Implementação do método = * Condição inicial: <math>u(x,0) = 1-\cos(x)</math>; * Condi...')
  • 16h44min de 4 de fevereiro de 2024Método Lax-Friedrich (his | editar) ‎[3 174 bytes]Lucaso (discussão | contribs) (Criou página com 'A instabilidade no esquema FTCS pode ser corrigida substituindo <math>u_i^n</math> no lado direito pela média espacial de <math>u</math> calculada nos pontos da grade vizinhos. Dessa forma, obtemos: <center><math> u_i^{n+1}= \frac{1}{2}(u_{i+1}^n + u_{i-1}^n) + \frac{r}{2} (u_{i+1}^n - u_{i-1}^n) </math></center>(11) A análise de estabilidade de von Neumann do esquema de Lax resulta na seguinte expressão para o fator de amplificação: <center><math> A = \cos(k \De...')
  • 14h20min de 4 de fevereiro de 2024Métodos Computacionais para Estudo de Fenômenos Ondulatórios (his | editar) ‎[35 066 bytes]Filssen (discussão | contribs) (Criou página com '''' Filssen Schereiber, João Roth e Lucas Oliveira ''' Este trabalho tem como objetivo realizar um estudo introdutório da equação da onda, adotando uma abordagem computacional que proporciona uma base teórica sólida e intuitiva. Inicialmente, é realizada a implementação de uma solução numérica (FTCS) para a equação da advecção, visando o estudo da propagação de uma perturbação e explorando aspectos computacionais fundamentais. Em seguida, a equação...')
  • 15h47min de 13 de dezembro de 2023Equação de Kuramoto–Sivashinsky (his | editar) ‎[20 518 bytes]Andrebg (discussão | contribs) (Criou página com 'Nesta página apresentamos uma simulação de Dinâmica Molecular utilizando o potencial de Lennard-Jones como potencial de interação entre as partículas. == Equação == A equação de Kuramoto-Sivashinsky ('''KS''') foi inicialmente proposta por Yoshiki Kuramoto e Gregory Sivashinsky para a modelagem das instabilidades da frente de uma chama laminar. No entanto, a equação foi descoberta independentemente na área de dinâmica de fluidos, onde ficou mais conhecid...')
  • 15h17min de 13 de dezembro de 2023Trabalhos 2023/2 (his | editar) ‎[159 bytes]Andrebg (discussão | contribs) (Criou página com '=== Equação de Kuramoto–Sivashinsky ===')