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an-coder38/computational-physics-coursework

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Computational Physics & Advanced Computing | UAM

Este repositorio contiene las simulaciones computacionales, métodos numéricos e informes científicos desarrollados para la asignatura de Computación Avanzada en el Grado en Física de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM).

Descripción General

El núcleo del repositorio consiste en el diseño e implementación de soluciones numéricas, algoritmos deterministas y métodos estocásticos aplicados a sistemas físicos complejos donde las aproximaciones analíticas son insuficientes. Los proyectos cubren un amplio espectro de la física fundamental: la transición al caos determinista, hasta la propagación de paquetes de ondas cuánticas.

Estructura del Repositorio

El proyecto está estructurado para garantizar la reproducibilidad y separar el entorno de desarrollo del material académico definitivo:

  • exercises/: Scripts breves y preámbulos algorítmicos resueltos durante las sesiones de clase. Cada carpeta numérica incluye sus respectivas hojas de instrucciones (Guidelines/) y los códigos de resolución (Solution/).
  • Computational_assignments/: Proyectos de investigación principales. Cada módulo temático está aislado en su propia carpeta con la siguiente estructura interna:
    • Guidelines/: Enunciados oficiales, requerimientos y fundamentos teóricos de la práctica.
    • Codes/: Scripts en Python (.py) optimizados para la ejecución de las simulaciones, análisis de datos y ampliaciones avanzadas.
    • Reports/: Memorias científicas formales que incluyen el informe final compilado en PDF, el documento fuente en LaTeX (.tex) y el repositorio de imágenes y gráficas generadas.

Módulos Temáticos Desarrollados

Los proyectos principales integrados en Computational_assignments/ se organizan cronológicamente según su complejidad física y algorítmica:

Cinemática y Aerodinámica de Proyectiles Reales (Proyectiles)

  • Dinámica en 2D (Béisbol): Implementación del método de Euler para resolver ecuaciones diferenciales no lineales ordinarias. Integración de la fuerza de arrastre (drag) dependiente de la velocidad y el efecto de corrientes de viento lateral.
  • Dinámica en 3D (Golf): Incorporación del efecto Magnus, analizando cómo el espín (rotación de la bola) y la rugosidad superficial alteran la sustentación, el alcance máximo, el ángulo óptimo de lanzamiento y la desviación lateral.

Dinámica No Lineal y Caos Determinista (Caos)

  • Péndulo Forzado y Amortiguado: Estudio de la transición al caos en sistemas dinámicos no lineales sometidos a una fuerza impulsora periódica externa.
  • Espacio de Fases y Bifurcaciones: Construcción de secciones de Poincaré y diagramas de bifurcación mediante barridos paramétricos de la fuerza externa, analizando la ruta de duplicación de período (period-doubling).
  • Exponente de Lyapunov: Estimación numérica cuantitativa del exponente de Lyapunov ($\lambda$) para caracterizar la sensibilidad extrema a las condiciones iniciales y evaluar cómo el coeficiente de amortiguamiento mitiga el régimen caótico.

Mecánica Celeste y Perturbaciones Gravitatorias (Precesion)

  • Simulación Orbital: Modelización de la dinámica del cometa Halley bajo el potencial gravitatorio del Sol y comparación geométrica/energética de su órbita altamente elíptica con la de Plutón.
  • Perturbaciones de 3 Cuerpos: Evaluación del efecto gravitatorio de Júpiter sobre el cometa mediante un método de extrapolación lineal (escalado artificial de la masa joviana) para cuantificar la precesión inducida del perihelio.
  • Extensión Relativista: Verificación cualitativa de las anomalías orbitales aplicadas a la precesión de Mercurio en la mecánica clásica frente a correcciones perturbativas.

Procesos Estocásticos, Difusión y Geometría Fractal (Difusion-paseos-aleatorios)

  • Equivalencia Micro/Macro: Demostración de la correspondencia estadística entre el paseo aleatorio discreto en dos dimensiones (crecimiento lineal del desplazamiento cuadrático medio) y la solución continua de la ecuación de difusión.
  • Evolución Entrópica: Modelización de la entropía de un sistema de caminantes independientes bajo condiciones periódicas de frontera, cuantificando la convergencia irreversible hacia el estado de equilibrio homogéneo.
  • Sistemas Fractales: Construcción geométrica de la curva de Koch y estimación numérica de su dimensión fractal no entera mediante el algoritmo de conteo por cajas (box-counting).

Fenómenos Colectivos y Mecánica Estadística (Ising)

  • Transiciones de Fase: Simulación de un ferromagneto bidimensional a través del Modelo de Ising 2D en una red cuadrada de espines utilizando el algoritmo de muestreo de Metropolis.
  • Histéresis Magnética: Análisis del comportamiento de la magnetización por espín $M(H)$ ante ciclos de campos magnéticos externos variables, evaluando la influencia crítica del tiempo de relajación de Monte Carlo.
  • Termodinámica Crítica: Caracterización de las discontinuidades en la energía interna $E(T)$ y la susceptibilidad magnética en las inmediaciones de la temperatura crítica de Onsager ($T_c \approx 2.26$).

Problemas de Contorno y Métodos de Relajación (Relajacion)

  • Algoritmos de Relajación: Implementación del método iterativo de Gauss-Seidel para la resolución de ecuaciones diferenciales sujetas a condiciones de contorno espaciales o temporales puras.
  • Estudio de Casos:
    • Dinámica Unidimensional: Trayectoria de una partícula bajo aceleración constante con restricciones fijadas exclusivamente en los extremos temporales del movimiento.
    • Electrostática: Resolución de la ecuación de Laplace en coordenadas cilíndricas con simetría axial para determinar el perfil de potencial electrostático en un condensador cilíndrico tras su discretización espacial.

Dinámica Cuántica y Difracción de Materia (Cuantica)

  • Ecuación de Schrödinger: Resolución numérica de la ecuación de Schrödinger dependiente del tiempo para analizar la evolución espacial y temporal de un paquete de ondas gausiano.
  • Efecto Túnel: Cuantificación continua de los coeficientes de transmisión y reflexión de la densidad de probabilidad al interactuar con barreras de potencial rectangulares e impenetrables.
  • Difracción Macromolecular: Extensión bidimensional para simular el experimento de la doble rendija aplicado a la frontera de la física cuántica, modelando por métodos estocásticos (Monte Carlo) la difracción coherente de moléculas masivas de nanografeno (Hexabenzocoroneno, $C_{42}H_{18}$).

Stack Técnico

  • Lenguaje: Python
  • Gestor de Entornos: Miniconda3 / Archivos de entorno específicos
  • Librerías Científicas: NumPy, SciPy, Matplotlib
  • Entornos de Desarrollo: VS Code / Spyder
  • Redacción Científica: LaTeX (Overleaf)

Autor

Andrés López Serna – Estudiante de Grado en Física, Universidad Autónoma de Madrid (UAM).

About

Numerical methods, stochastic processes, and simulations for advanced computational physics.

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