Tradicionalmente, en los cursos de F2 la resolución numérica de algunos problemas físicos se discutía  tanto en clases teóricas como en clases prácticas, pero nunca había sido un objetivo obligatorio. En los apuntes (siempre incompletos) de la materia he venido incluyendo ejemplos resueltos mediante el lenguaje Python por lo menos desde el año 2015. En las prácticas también se viene insistiendo sobre el tema desde hace tiempo, pero no todos se enganchan con la resolución numérica, posiblemente porque por lo general hay que vencer previamente una serie de obstáculos que dependen de las computadoras y sistemas operativos que cada uno está acostumbrado a usar y una larga lista de otras excusas. Pero a partir del primer cuatrimestre virtual, las cosas empezaron a cambiar.

¿Y eso por qué? Porque en pleno siglo XXI resulta anacrónico no introducir desde las físicas elementales las herramientas numéricas más convenientes para explorar los diferentes fenómenos físicos de cada temática y poder visualizar el comportamiento de los fenómenos estudiados en las clases teóricas y de problemas más allá de los pocos ejemplos que admiten resolución analítica rigurosa.

En este curso, como en el cuatrimestre pasado, la resolución de problemas mediante herramientas numéricas será un requisito para la firma de los trabajos prácticos. Usaremos lenguaje Python, en la modalidad interactiva provista por los Jupyter Notebooks. Y para evitar problemas con versiones, sistemas operativos o configuraciones (no hay excusas) conviene empezar con Google Colab, que permite crear y ejecutar Jupyter notebooks en la nube, desde el navegador e inclusive desde el teléfono celular. Para empezar a usar ya los cuadernos (notebooks) colaborativos de Google Colab, mirá este tutorial. Jugá haciendo cambios en las celdas. Y no tengas miedo a equivocarte:

“El error es el punto de partida de la creación. Si tenemos miedo a equivocarnos jamás podremos asumir los grandes retos” (George Steiner)

¡¡Bienvenidos a Física 2!!

Ricardo Depine

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Para familiarizarse con la herramienta numérica, ir primero al tutorial inicial de Google Colab. En el celular aparecerá esta pantalla

empezar a leer y, como primer objetivo, detenerse al llegar a “Ciencia de Datos”.

Estudiar el material contenido en los enlaces marcados en amarillo.

Así se ve en pc o notebook (navegador configurado en español):

Con el navegador configurado en inglés se evitan malas traducciones. Como en la primera frase traducida que dice “te permite ejecutar y programar en Python en tu navegador con No requiere configuración”.  Eso como traducción de “allows you to write and execute Python in your browser, with Zero configuration required”. Al que no le moleste, que siga en español, pero ojo que a veces estas cosas mal traducidas dificultan la comprensión y hasta pueden dar lugar a error. La página en inglés se ve así

Un consejo, tanto Python, como Jupyter Notebooks y Google Colab se aprenden sobre la marcha, es decir, usándolos. ¿O acaso hay gente que hace cursos de WhatsApp o de otras aplicaciones del celular? No!!  Todos empezamos usándolas. Y cuando nos trabamos con algo, preguntamos al que sabe, o buscamos respuestas en internet. Lo mismo pasa con estas herramientas numéricas, hay muchísima información en las redes y todas (o casi todas) las dudas están discutidas en los foros especializados.

Al trabajar con cuadernos (notebooks) Colab descubrirán que es muy fácil hacer sus propios apuntes. Y que estos apuntes, además de quedar super-prolijos y en formato digital, son INTERACTIVOS. Verán también que lo que hicieron en un cuaderno sirve también para otros, cortando y pegando, y adaptando convenientemente. Todos los físicos hemos aprendido a usar herramientas digitales así, partiendo de algo ya hecho, tratando de entenderlo y luego adaptándolo a nuestras necesidades.

Empiecen a hacer sus propios cuadernos. Por ejemplo, acá tienen un cuaderno sobre las oscilaciones del péndulo que vieron en Física 1. El archivo se puede descargar (ver ícono de descarga al tope de la página a la derecha) a su dispositivo con extensión de archivo ipynb, ya sea para trabajar localmente o, como recomendamos, para subier al Google Drive y trabajar directamente con la aplicación de Google Colab. Prueben, modifiquen, no pasa nada si se equivocan.

Para optimizar la modalidad no presencial, compartan dudas y comentarios en los foros del campus.