Ementa resumida:
- Conceitos de discretização de domínio.
- Implementação de sequências e séries em programação.
- Resolução numérica de EDOs de 1ª ordem pelo método de Euler.
- Método de Runge Kutta de ordem superior.
- Método de Taylor de 2ª ordem.
- Método das diferenças finitas para solução de EDOs.
- Cálculo de Autovalores de sistemas de equações diferenciais.
- Plano de fase e trajetória.
- Aplicações integradas com outras disciplinas do curso.
Bibliografia recomendada:
Steven C. Chapra; Raymond P. Canale. Métodos Numéricos para Engenharia. 7ª Edição. Editora McGraw-Hill, 2016.
Richard L. Burden, J. Douglas Faires e Annette M. Burden. Análise Numérica. Tradução da 10ª edição norte-americana, 2016. Ed Cengage.
Jaan Kiusalaas. Numerical Methods in Engineering with Python 3. Cambridge: University Press, 2013.
Referências
BOYCE, William E. Equações Diferenciais Elementares e Problemas de Valores de Contorno. Grupo GEN, 2020.
KONG, Qingkai; SIAUW, Timmy; BAYEN, Alexandre M. Python Programming and Numerical Methods: A Guide For Engineers And Scientists. ed 1, Academic Press, 2021. DOI: https://doi.org/10.1016/C2018-0-04165-1.
LANGTANGEN, Hans Pette. A Primer on Scientific Programming with Python. Texts in Computational Science and Engineering. Springer Berlin, Heidelberg, ed 5, 2016. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-49887-3. Acesso em: 21 mar. 2023.
LEBL, Jiří. Differential Equations for Engineers. Amazon KDP edition, 2022. ISBN-13: 978-1-70623-023-6.
LYNCH, Stephen. Dynamical Systems with Applications Using Python. Birkhauser, 2018. http://www.doc.mmu.ac.uk/STAFF/S.Lynch/DSAP_Jupyter_Notebook.html
MARTINS, Ricardo Miranda. Tutorial rápido de Python para Matemáticos. IME-Unicamp, 2022. Disponível em: http://www.ime.unicamp.br/~rmiranda/code/python/python.html#Equa%C3%A7%C3%B5es-lineares-de-primeira-e-segunda-ordens. Acesso em: 21 mar. 2023.
https://www.sympy.org/scipy-2017-codegen-tutorial/notebooks/20-ordinary-differential-equations.html
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