Computação Cientí�ca com Python

Autor: JULIANA COUGOIMEF - Mestrado em Física

Universidade Federal do Rio Grande

3 de outubro de 2013

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Motivação

Qualidade: legibilidade, coerencia, reusabilidade,mantenibilidade;

Produtividade: Ciclos de desenvolvimento, tamanho do codigo;

Portabilidade: Linux, Windows, Macs, NetBSD, OpenBSD,celulares;

Bibliotecas: biblioteca padrao abrangente; extensoes em C,Fortran, etc

Diversao: linguagem e para o programador.

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Motivação

Análise de diferentes aplicações embarcadas paralelas

Escolha do algoritmo RayTracer como estudo de caso.

Modi�cação da aplicação escolhida, sem alteração no grau deparalelismo.

In�uenciado por C, Lisp, Modula-3, Perl, Smalltalk, Tcl, MatLab.

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Objetivos

Apresentar uma alternativa livre (baseada em Software Livre),que combina a facilidade de aprendizado e rapidez dedesenvolvimento, características dos ambientes dedesenvolvimento comerciais apresentados, com toda a exibilidadedas linguagens de programação tradicionais.

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Apresentando o Python

O Python é uma linguagem de programação dinâmica eorientada a objetos, que pode ser utilizada no desenvolvimentode qualquer tipo de aplicação, cientíca ou não.

Multiplataforma

Portabilidade

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Apresentando o Python

Software Livre

Extensibilidade

Orientação a objeto

Tipagem automática

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Apresentando o Python

Tipagem forte

Código legível

Orientação a objeto

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Apresentando o Python

Operação com arquivos

Código legível

Uso interativo

Flexibilidade

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Fundamentos da Linguagem

Uso interativo e execução apartir de scripts.

Operações com números.

NOmes, Objetos e Espaços de Nomes.

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Fundamentos da Linguagem

exe1.py

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Matplotlib

Introdução à produção de �guras de alta qualidade utilizando opacote matplotlib.

Introdução ao matplotlib.

O comando plot, subplot.

Adicionando Texto a Grá�cos.

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Matplotlib

exe2.py

exe3.py

exe4.py

exe5.py

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Trabalhando o Python

Exposição de ferramentas voltadas para o aumento daprodutividade em um ambiente de trabalho em computaçãocientí�ca.

Ipython

Editores de Código

exe6.py , textos nos gra�cos

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Modelagem

Construindo Modelos Dinâmicos

Integração Numérica

exe8.py

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Simulações Estocásticas

Seleção de problemas relacionados com a simulação e análise deprocessos estocásticos.

Números aleatórios.

Inferência Bayesiana.

Aplicando o Teorema de Bayes.

exe9.py

exe10.py

exe11.py

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Fotometrika.py

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Contato

julianacougo@gmail.com

http://julianacougo.blogspot.com/

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OBRIGADA

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