Para este semestre, 14 disciplinas eletivas. Além de disciplinas regulares, teremos as seguintes disciplina eletivas de extensão: MS013, MS891, …, MS898.
Além das listadas abaixo, há mais possibilidades de disciplinas eletivas, oferecidas por outros departamentos do IMECC ou por outros institutos e faculdades. Recomendamos que se consulte o caderno de horário da DAC e as coordenações de outros cursos.
A coordenação estimula que os alunos engagem-se em projetos de estudo, pesquisa ou extensão sob a orientação dos docentes da UNICAMP. Para tanto, considere matricular-se nas disciplinas de Projetos (de Extensão) Supervisionado I ou II.
O oferecimento de disciplinas eletivas está concentrado nas terças e quinta-feiras com a intenção de facilitar a acomodação de estágios nas segundas, quartas e sextas-feiras.
Destacamos também algumas disciplinas do IC. Caso haja interesse em cursar uma disciplina do IC, é necessário entrar em contato com a coordenação de graduação do IC para solicitar a autorização de matrícula.
MS901 — Tópicos em Engenharia Matemática
Esta disciplina de Tópicos é proposta pelo Prof. Martinez, contabilizando 4 créditos, às segundas-feiras, de 14 a 16h, e sextas-feiras, de 13h a 15h.
Ementa: Problemas matemáticos em engenharia hidráulica e rompimento de barragens. Equações diferenciais associadas e problemas de regressão. Ferramentas de Otimização.
Conteúdo programático: Seminários sobre Engenharia matemática e rompimento de barragens oferecidos no contexto CRIAB (Grupo de Conflitos, Riscos e Imapctos associados a barragens).
Pré-requisitos: Não há.
MS905 — Tópicos em Ciência de Dados para Neurociência
Esta disciplina de Tópicos é proposta pela Profa. Petra, contabilizando 4 créditos, às sextas-feiras, de 08 a 12h.
Ementa: Modelagem matemática, Programação Matemática, Aprendizado de Máquina, Validação de Modelos e de Soluções.
Conteúdo programático:
- Modelagem matemática: processo de modelagem, entendimento de relações entre variáveis, construção de restrições e função objetivo.
- Programação Matemática: modelos com variáveis binárias, uso de solvers comerciais e livres, heurísticas e métodos numéricos de solução.
- Aprendizado de máquina: pré-processamento de dados, técnicas de predição, técnicas de classificação, técnicas de clusterização.
- Validação de modelos e soluções: técnicas de visualização de dados e resultados, testes estatísticos de validação, pós-processamento e análise de sensibilidade.
Pré-requisito: MS428.
Bibliografia:
- D. G. Luenberger, "Introduction to Linear and Nonlinear Programming". Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1973.
- BERQUÓ, E. S.; SOUZA, J. M. P. e GOTLIEB, S. L. D. (1981); "Bioestatística", Editora Pedagógica e Universitária.
- Visualizing Data: Exploring and Explaining Data with the Processing Environment. O'Reilly, 2008.
- James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R. - An Introduction to Statistical Learning - with Applications in R (2013).
- Shai Shalev-Shwartz e Shai Ben-David. Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms. Cambridge University Press, 2014.
MS908 — Solução de problemas em Mecânica Quântica usando o programa Mathematica
Esta disciplina de Tópicos é proposta pelo Prof. Stefano, contabilizando 4 créditos, às segundas e quartas-feiras, de 16h a 18h.
Ementa: Esta disciplina aborda a resolução de problemas em Mecânica Quântica não relativística (equação de Schrödinger). Serão estudados fenômenos como tunelamento, estados ligados, oscilador harmônico e o átomo de hidrogênio. As aulas teóricas serão complementadas com aulas práticas para a preparação de programas com o Mathematica [Wolfram] que permitam soluções numéricas, simbólicas, simulações e visualização e interpretação gráfica das soluções.
Conteúdo programático:
- A equação de Schrödinger: forma dependente e independente do tempo.
- Soluções da Equação de Schrödinger em uma dimensão.
- Partícula em uma caixa (poço infinito).
- Poço de potencial finito: estados ligados.
- Introdução ao efeito túnel: barreira de potencial.
- O problema de 4 potenciais.
- Solução analítica da equação de Schrödinger para o oscilador harmônico.
- Solução da equação de Schrödinger para o átomo de hidrogênio.
- Introdução ao uso do Mathematica na solução de problemas quânticos.
- Implementação e visualização das soluções da equação de Schrödinger.
- Simulação de fenômenos quânticos utilizando Mathematica.
Pré-requisitos: Não há.
Bibliografia:
- Cohen-Tannoudji, Diu, Laloe (1977). Quantum Mechanics. Wiley.
- Sakurai, Napolitano (2017). Modern Quantum Mechanics. Cambridge University Press.
- Griffiths (2017). Introduction to Quantum Mechanics. Cambridge University Press.