Desarrollo de aplicaciones en python para el aprendizaje de física computacional
DOI:
https://doi.org/10.19053/1900771X.5122Palabras clave:
física computacional, movimiento, python, simulación, software libreResumen
Este artículo describe una aplicación desarrollada para el aprendizaje de algoritmos de simulación basados en conceptos de mecánica clásica. Los estudiantes de Ingeniería Electrónica y de Ciencias de la Computación de la Universidad de los Llanos estudian la física computacional usando cinemática de partículas (CP), como una de las actividades del grupo de investigación Sistemas Dinámicos. Python, el lenguaje de programación seleccionado, facilita portabilidad y el acceso a las librerías necesarias para la representación de partículas. Las principales librerías de Python usadas en este ejercicio son: matplotlib, numpy, PyQt4, scipy, Tkinter y VPython. Estas librerías permiten la simulación de movimiento uniforme, movimiento lineal acelerado, caída libre y movimiento de proyectiles. Además, son útiles para la generación de interfaces gráficas de usuario para mostrar los datos en tablas y gráficos. Las GUIs fueron implementadas usando las librerías Tkinter y PyQt4, donde esta última facilita el desarrollo con la ayuda de herramientas del software Qt Designer.
Descargas
Referencias
Bransford, J., Brown, A. & Cocking, R. (2004). How People Learn: Brain, Mind, Experience, and School. Washington DC: National Academy Press. DOI: http://dx.doi.org/10.17226/9853
Bustacara, C. J. (2010). Evaluación computacional para calcular los polinomios de Legendre de primera clase. Avances en Sistemas e Informática, 7(2), 131-138.
Chickering, A. & Ehrmann, S. (1996). Implementing the Seven Principles: Technology as Lever. American Association for Higuer Education, 3-6.
Egas, M. E. (2014). Simulación computacional de la trayectoria de electrones de incepción en un tramo corto de aire. Quito, Ecuador: Editorial Quito.
García, A., Martín, J. A. & Gutiérrez, M. T. (2010). Modelo computacional para la formación de clases de equivalencia. International Journal of Psychology and Psychological Therapy, 10(1), 163-176.
Landau, R., Páez, M. J. & Bordeianu, C. (2010). A survey of Computational Physics. Oxford: PrincetonUniversity Press.
López, O. R., Narváez, C. A. & Garzón, D. A. (2012). Modelos computacionales del comportamiento del cartílago articular. Revista Cubana de Investigaciones Biomédicas, 31(2), 373-385.
Overholt, K. (2010). Numerical Pyromaniacs: The Use of Python in Fire Research. 9th Python in Science Conference SCIPY.
Panou, T. (2008). Management of Learning Ways: a Radiographer's
Sener, J. (1997). Constructivism: Asynchronous Learning Networks. ALN Magazine, 1, 1.
Vargas, W. & Murcia, J. C. (2005). Distribución de fuerzas
Vilchez, A., Marzocchi, V., Beldoménico, H. & Vanzetti,
Yasar, O. (2006). A computational technology approach to education. Computing in Science and Engineering, 8(3), 76-81.
DOI: http://dx.doi.org/10.1109/MCSE.2006.37
Yasar, O. & Landau, R. (2003). Elements of computational
Science and engineering Education. Society for Industrial and Applied Mathematics, 45(4), 787-805.
DOI: http//dx.doi.org/10.1137/S0036144502408075
Zamarro, J., Molina, G. & Nú-ez, M. (2004). Teaching Physics Modelling with Graphic Simulations Tools. HSCI.
Descargas
Publicado
-
Resumen3326
-
PDF2501
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Los autores deben firmar y enviar la Autorización de evaluación y publicación del artículo suministrada por la Revista, en la cual se consignan todos los aspectos involucrados a los Derechos de Autor.
Todos los artículos de la Revista Ingeniería Investigación y Desarrollo son difundidos bajo la licencia Creative Commons de Atribución (BY).
Declaración de privacidad
Los nombres y direcciones de correo electrónico introducidos en esta revista se usarán exclusivamente para los fines establecidos en ella y no se proporcionarán a terceros o para su uso con otros fines.