Negli ultimi anni, il linguaggio di programmazione Python e l'ambiente Jupyter Notebook sono diventati strumenti essenziali per la simulazione e l'analisi dei fenomeni fisici, grazie alla loro versatilità e facilità d'uso. Questa tesi esplora l’applicazione di Python nella modellazione di fenomeni elettromagnetici, utilizzando librerie avanzate come NumPy, SciPy e Matplotlib per il calcolo numerico e la visualizzazione grafica. Viene illustrato come Python possa essere impiegato per risolvere le equazioni di Maxwell e la legge di Coulomb, calcolare campi elettrici generati da cariche puntiformi e descrivere la propagazione delle onde elettromagnetiche. Attraverso esempi concreti e casi di studio, si dimostra come Python possa migliorare sia la comprensione teorica sia l'applicazione pratica dell'elettromagnetismo, offrendo un potente strumento per l'analisi di problemi complessi. La tesi pone anche l'accento sul potenziale di Python come risorsa educativa, utile per studenti e professionisti, grazie alla sua capacità di rendere l’apprendimento interattivo e accessibile.
Codice Python per risolvere problemi elettromagnetici a scopo didattico
DI ODOARDO, MATTIA
2023/2024
Abstract
Negli ultimi anni, il linguaggio di programmazione Python e l'ambiente Jupyter Notebook sono diventati strumenti essenziali per la simulazione e l'analisi dei fenomeni fisici, grazie alla loro versatilità e facilità d'uso. Questa tesi esplora l’applicazione di Python nella modellazione di fenomeni elettromagnetici, utilizzando librerie avanzate come NumPy, SciPy e Matplotlib per il calcolo numerico e la visualizzazione grafica. Viene illustrato come Python possa essere impiegato per risolvere le equazioni di Maxwell e la legge di Coulomb, calcolare campi elettrici generati da cariche puntiformi e descrivere la propagazione delle onde elettromagnetiche. Attraverso esempi concreti e casi di studio, si dimostra come Python possa migliorare sia la comprensione teorica sia l'applicazione pratica dell'elettromagnetismo, offrendo un potente strumento per l'analisi di problemi complessi. La tesi pone anche l'accento sul potenziale di Python come risorsa educativa, utile per studenti e professionisti, grazie alla sua capacità di rendere l’apprendimento interattivo e accessibile.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.12075/19432