Este repositorio contiene cuatro notebooks de simulaciones y cálculos relacionados con fenómenos físicos, desarrollados en Python usando matplotlib y numpy. Cada notebook aborda un tema diferente de física, con código comentado y gráficos para facilitar la comprensión.
Simulación de la caída de una esfera en glicerina utilizando diferencias finitas para calcular la velocidad en función del tiempo. Incluye el cálculo de la velocidad terminal teórica y su comparación con el resultado numérico.
- Temas: Dinámica de fluidos, velocidad terminal, diferencias finitas.
- Gráficas: Velocidad vs. tiempo, asíntota de velocidad terminal.
Cálculo del campo eléctrico generado por un hilo cargado, usando tanto el modelo teórico como un método numérico (integración por el método del trapecio). Compara ambos resultados en una gráfica.
- Temas: Campo eléctrico, integración numérica, comparación de modelos.
- Gráficas: Campo eléctrico vs. distancia, comparación de métodos.
Simulación de ondas mecánicas y su interferencia. Se grafican dos ondas individuales y su suma (interferencia), mostrando el comportamiento en función del tiempo.
- Temas: Ondas mecánicas, interferencia, funciones trigonométricas.
- Gráficas: Ondas individuales y onda resultante vs. tiempo.
Cálculo del tiempo mínimo de recorrido de la luz entre dos puntos a través de dos medios con diferentes índices de refracción (principio de Fermat). Se determina la posición óptima y se grafica el tiempo en función de la posición.
- Temas: Óptica, principio de Fermat, índices de refracción.
- Gráficas: Tiempo vs. posición, punto de mínimo tiempo.
- Python 3.x
- numpy
- matplotlib
Instala los requisitos ejecutando:
pip install numpy matplotlibAbre cualquier notebook (.ipynb) en Jupyter Notebook, JupyterLab o Visual Studio Code y ejecuta las celdas para ver los resultados y gráficos.
- Rafael Tomas Chui Sanchez (U201925837)
- Rafael Francisco Obregón Roca (U20221C340)
- Gustavo Antonio Perez Rojas (U202421876)
- Liam Mikael Quino Neff (U20221E167)