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003			co-ctgiumayor
005			20240709085832.0
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007			cr cnu---uuuuu
008			160328s2016 s 000 0 eng d
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040			_aCO-CtgIUMC _bspa _ccoctgiumc _drda
082	0	4	_a530.1 _bS854 _223
100	1		_aStickler, Benjamin A., _eautor.
245	1	0	_aBasic concepts in computational physics _h[electronic resource] / _cBenjamin A. Stickler, Ewald Schachinger.
250			_aSegunda edicion.
264		4	_aCham : : _bSpringer,, _c2016
264		1	_c2016
300			_a1 recurso en línea (xvi, 409 páginas) : _bilustraciones.
336			_atexto _btxt _2rdacontent
337			_acomputador _bc _2rdamedia
338			_arecurso en línea _bcr _2rdacarrier
504			_aIncluye referencias bibliográficas e índice.
505	0		_aSome Basic Remarks -- Part I Deterministic Methods -- Numerical Differentiation -- Numerical Integration -- The KEPLER Problem -- Ordinary Differential Equations -- Initial Value Problems -- The Double Pendulum -- Molecular Dynamics -- Numerics of Ordinary Differential Equations -- Boundary Value Problems -- The One-Dimensional Stationary Heat Equation -- The One-Dimensional Stationary SCHR{copy} DINGER Equation -- Partial Differential Equations -- Part II Stochastic Methods -- Pseudo Random Number Generators -- Random Sampling Methods -- A Brief Introduction to Monte-Carlo Methods -- The ISING Model -- Some Basics of Stochastic Processes -- The Random Walk and Diffusion Theory -- MARKOV-Chain Monte Carlo and the POTTS Model -- Data Analysis -- Stochastic Optimization -- Appendix: The Two-Body Problem -- Solving Non-Linear Equations. The NEWTON Method -- Numerical Solution of Systems of Equations -- Fast Fourier Transform -- Basics of Probability Theory -- Phase Transitions -- Fractional Integrals and Derivatives in 1D -- Least Squares Fit -- Deterministic Optimization.
520			_aEl libro está dividido en dos partes principales: métodos deterministas y métodos estocásticos en física computacional. Basado en problemas concretos, la primera parte discute la diferenciación numérica y la integración, así como el tratamiento de ecuaciones diferenciales ordinarias. Esto se amplía con una breve introducción a los números de las ecuaciones diferenciales parciales. La segunda parte se ocupa de la generación de números aleatorios, resume los conceptos básicos de los estocásticos y, posteriormente, presenta los métodos de Monte-Carlo (MC). El énfasis específico está en los algoritmos MC de la cadena MARKOV. Los dos capítulos finales discuten el análisis de datos y la optimización estocástica. Todo esto está nuevamente motivado y aumentado por aplicaciones de la física. Además, el libro ofrece una serie de apéndices para proporcionar al lector información sobre temas no discutidos en el texto principal.
650		0	_aFísica _xProcesamiento de datos.
650		0	_aFísica matemática.
650	2	4	_aFísica numérica y computacional.
650	2	4	_aMatemáticas aplicadas.
650	2	4	_aMatemáticas computacionales.
700	1		_aSchachinger, E., _eautor.
856			_uhttps://drive.google.com/file/d/1OFsgKYWxnpdVdMtcv1BIgqiBf0t_iiVE/view?usp=sharing _zDar click aqui para ver texto completo
942			_cCF _2ddc
999			_c87575 _d87575