LabIFSC2: Cálculos de laboratório com Python

Faça propagação de incertezas e conversão de medidas automaticamente!

Eis um exemplo simples de uso da biblioteca. Estamos estimando a gravidade da Terra baseado no período de um pêndulo pela conhecida fórmula $T=2\pi \sqrt{\frac{L}{g}}$ :

Estimativa da gravidade (com LabIFSC2)

    #g=4π²L/T²
    pi=constantes.pi
    L=Medida(15,'cm',0.1)
    T=Medida(780,'ms',1)
    gravidade=(4*pi**2)*L/T**2
    print(f"{gravidade:si}") #(9,73 ± 0,07) m/s²
    print(f"{gravidade:si_latex}") 
    '''(9,73 \, \pm \, 0,07) \, 
    \frac{\mathrm{m}}{\mathrm{s}^{2}}'''

$g=(9,73 \, \pm \, 0,07) \, \frac{\mathrm{m}}{\mathrm{s}^{2}}$

Podemos copiar o resultado em formato $\LaTeX$ e adicioná-lo em nosso relatório! Para fins de comparação, este é o código equivalente sem a ajuda da biblioteca. Perceba como, sem a biblioteca, existem muitas possibilidades de erros acidentais:

Estimativa da gravidade (sem LabIFSC2)

    #g=4π²L/T²
    #conversões manuais
    L=15*1e-2
    dL=0.1*1e-2
    T=780*1e-3
    dT=1*1e-3
    g=(4*math.pi**2)*L/(T**2)
    #propagação de erro usando derivada
    dg=(4*math.pi**2)*(math.sqrt(math.pow(dL/T**2,2)+math.pow(2*L*dT/T**3,2)))
    print(f'{g:.2f} ± {dg:.2f} m/s²')  #9.73 ± 0.07

O que há de novo?

O LabIFSC2 é uma modernização da biblioteca LabIFSC. Os desenvolvedores do LabIFSC2 não são os mesmos do LabIFSC, porém, gostaríamos de deixar aqui nosso agradecimento por terem concebido uma solução tão elegante que agilizou a graduação de várias pessoas.

Mesmo que a interface seja intencionalmente parecida, a implementação é totalmente nova. Para resumir as melhorias, estamos fazendo esta tabela:

Feature	LabIFSC	LabIFSC2
Propagação de erros	Linear	Arbitrária (Monte Carlo)
Regressões	Linear	Linear, polinomial, exponencial e lei de potência
Unidades	Implementação autoral	Baseado no famoso pint
Constantes da natureza	❌	+350 definidas pela CODATA(2022)
Operações com arrays	❌	Suportadas pelo Numpy
Segurança de tipos (mypy)	❌	✅
Docstrings em funções	❌	✅
Suporte	❌	Ativo
Documentação	Parcial	Completa

Instalação

A biblioteca está disponível no PyPI (Python Package Index), então ela pode ser instalada facilmente usando pip. Atualmente, é necessário ter uma versão do Python igual ou superior a 3.10. Para descobrir a versão do seu Python, digite python --version no terminal:

pip install LabIFSC2

Recomendamos que você instale o LabIFSC2 em um ambiente virtual. Caso não saiba o que é isso, por favor leia esta seção.

Escopo

A biblioteca tem a intenção de agilizar cálculos dos laboratórios de física do IFSC da USP de São Carlos:

Laboratório de Física I
Laboratório de Física II
Laboratório de Física III
Laboratório de Física IV
Laboratório de Física Avançado
Laboratório de Física Avançado II

Os critérios de comparação e formatação são baseados na última versão da apostila I, atualmente a versão 2017 (caso já exista uma versão mais recente, por favor nos avise).

Warning

A propagação de incertezas recomendada pela apostila 1 é somente uma aproximação linear do que seria a propagação exata. Por generalidade e um certo preciosismo do autor, o LabIFSC2 realiza uma propagação por Monte Carlo, que é o que computacionalmente temos de mais próximo do exato.

Por isso, em diversos casos, o LabIFSC (que implementa exatamente a apostila) dará incertezas diferentes do LabIFSC2, geralmente incertezas maiores. Acredito que a maioria dos professores não se importará com isso, visto que é um método mais correto, mas é sempre importante estar ciente disso.

É óbvio que a biblioteca se aplica a outros laboratórios e de outras universidades (principalmente por ter propagação de erros por Monte Carlo). Só por favor fique atento que talvez certas convenções ou métodos sejam diferentes.

Recomendação pessoal

Eu fiz o laboratório I somente com uma calculadora científica, convertendo unidades, propagando os erros derivando na mão, mínimos quadrados usando tabelas e papel milimetrado.

Somente no laboratório II, devido ao Breno Pelegrin, eu comecei a me converter ao mundo da programação e fazer o que eu acredito ser o mais fácil: relatórios em LaTeX e cálculos em Python (No Google Colab e Overleaf para contribuir em grupo).

Eu acredito que o meu primeiro semestre manual foi muito importante para a minha real compreensão de como esses cálculos são feitos. Eu sei como essas coisas funcionam, tanto que consegui fazer uma biblioteca que implementa esses cálculos quase do zero.

A minha recomendação pessoal é que você NÃO utilize esta biblioteca a menos que tenha uma noção de como ela funciona. Eu não quero que, por exemplo, as funções regressao_linear, comparar_medidas, intervalo_de_confianca... sejam coisas mágicas que você utilize sem pensar.

Eu gostaria que ela fosse usada igual ao uso de uma calculadora para realizar operações com números de vários dígitos. Certamente você sabe como multiplicar 134,5 e 0.215 na mão, só que não faz sentido perder horas calculando essas coisas se você tem uma calculadora para isso.