Física computacional y sus aspectos más importantes | BlogUCSP

Física computacional: su aplicación en la ciencia de la computación

La física computacional es una disciplina fundamental para los estudiantes de Ciencia de la Computación, ya que les proporciona las bases teóricas y prácticas para comprender y resolver problemas complejos mediante métodos computacionales avanzados.


En este sentido, la Universidad Católica San Pablo (UCSP) te ofrece un novedoso plan de estudios de la carrera de Ciencia de la Computación, adaptado a las nuevas realidades y desafíos modernos.


A continuación, te explicamos qué es la física computacional, qué estudia, salidas laborales y sus principales aplicaciones. También, te mencionamos las herramientas que utiliza para la resolución de problemas complejos.

¿Qué es la física computacional?

Es una rama interdisciplinaria que combina la física teórica con técnicas computacionales para modelar y simular fenómenos físicos.


Principalmente, esta disciplina utiliza algoritmos y métodos numéricos para resolver ecuaciones diferenciales y sistemas complejos que no pueden ser abordados analíticamente.

¿Qué estudia la física computacional?

Estudia desde sistemas simples hasta fenómenos altamente complicados, como la dinámica de fluidos, la mecánica cuántica, la astrofísica, entre otros.


Se enfoca en desarrollar modelos matemáticos y algoritmos eficientes para simular y predecir el comportamiento de sistemas físicos.

¿Qué salidas laborales tiene?

Algunas salidas laborales incluyen trabajar en investigación y desarrollo en industrias de alta tecnología, como la informática, la ingeniería aeroespacial, la medicina y la energía. También puedes trabajar en instituciones académicas como investigador o profesor.


Asimismo, otra opción es trabajar en el sector financiero, donde se utilizan modelos computacionales para predecir tendencias del mercado.

Principales aplicaciones de la física computacional

Entre sus diversas aplicaciones, se destacan las siguientes:



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1. Diseño de materiales

Se emplea para predecir y entender las propiedades de los materiales a nivel atómico y molecular. Esto permite a los investigadores optimizar la estructura y composición de los materiales para mejorar sus características.


Por ejemplo: la resistencia a la electricidad, la conductividad eléctrica o térmica, entre otras.

2. Biología computacional

En este caso, se utiliza para simular y estudiar fenómenos biológicos a nivel molecular. Estas simulaciones ayudan a comprender mejor los procesos biológicos y a diseñar nuevas terapias y fármacos.


Por ejemplo: la interacción de proteínas, la dinámica de sistemas biológicos y la predicción de estructuras moleculares.

3. Climatología

Ayuda a simular y predecir el comportamiento de la atmósfera y los fenómenos climáticos a través de modelos matemáticos complejos. De esta forma, dichos modelos posibilitan a los investigadores a comprender mejor el clima; por ejemplo, pronosticar fenómenos meteorológicos extremos y evaluar el impacto del cambio climático.

4. Física en la ingeniería

Se usa para simular y predecir el comportamiento de sistemas físicos mediante modelos matemáticos y algoritmos informáticos. Esto posibilita realizar análisis y diseño de estructuras, procesos y dispositivos de forma más rápida y precisa.

Herramientas que utiliza para resolver problemas complejos

Esta disciplina emplea diversas herramientas para resolver problemas complicados, como lo es la matemática discreta. Así que te mencionamos los más relevantes:


Simulación numérica: utiliza algoritmos matemáticos para simular fenómenos físicos y resolver ecuaciones diferenciales.


Modelado de sistemas físicos: utiliza herramientas de modelado computacional para representar y analizar sistemas físicos de forma virtual.


Visualización de datos: emplea herramientas de visualización de datos para representar los resultados de las simulaciones y análisis de manera gráfica y comprensible.


Programación avanzada: hace uso de algoritmos en lenguajes de alto nivel, como Python, MATLAB, C ++, entre otros. Esto crea una relación con la arquitectura de computadoras.


En este sentido, La San Pablo prepara a sus estudiantes de Ciencia de la Computación para integrar la física computacional en su futura práctica profesional, brindándoles los conocimientos necesarios para abordar problemas complejos, mediante soluciones innovadoras basadas en el uso inteligente de la computación y la física teórica.


Por ello, te invitamos a iniciar estudios en La San Pablo en esta prometedora carrera universitaria.


Referencias bibliográficas.

  • AcademiaLab. (Comunidad Académica de España). (s.f.). Física computacional. 
  • Amat, A. (2021, 14 de abril). Los nuevos 'einsteins' trabajan con ordenador: ¿Qué salidas profesionales tiene la física computacional? La Vanguardia. 
  • Microsoft. (2023, 3 de marzo). Por qué los estudiantes necesitan Ciencias de la Computación para tener éxito.

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