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Eu já tinha noção do quão poderoso é o gnuplot, mas não imaginava como seria simples produzir gráficos científicos com ele. Em um único dia, usando apenas o gnuplot, consegui gerar todos os gráficos do meu próximo artigo, que, a propósito, já está saindo do forno.

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É indiscutível que as guerras são acontecimentos históricos catastróficos que assolam a humanidade. Ainda assim, conflitos bélicos atuam historicamente como catalisadores de inovação, forçando a humanidade a superar limites técnicos sob a pressão existencial da sobrevivência. O radar, a energia nuclear e a ARPANET são exemplos concretos de quanto a humanidade avançou tecnologicamente em meio à tensão da Segunda Guerra Mundial.

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A computação segue a mesma lógica. Em um livro de referência sobre simulações computacionais que li recentemente, o argumento aparece de forma direta:

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Computer simulation started as a tool to exploit the electronic computing machines that had been developed during and after the Second World War. These machines had been built to perform the very heavy computation involved in the development of nuclear weapons and code-breaking. In the early 1950s, electronic computers became partly available for non-military use and this was the beginning of the discipline of computer simulation.

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Antes desse salto, o que existia era a computação analógica e a análise numérica manual. Havia alguns trabalhos sobre resolução mecânica de equações, mas nada comparado ao que conhecemos hoje como simulações computacionais.

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O marco dessa transição ocorreu no Los Alamos National Laboratory, nos Estados Unidos. Em 1953, o MANIAC — um dos computadores mais poderosos da época — foi utilizado para a primeira simulação computacional de líquidos, utilizando o Algoritmo de Metropolis.

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\n \"Computador\n
O computador MANIAC, utilizado em 1953 para as primeiras simulações de Monte Carlo. Purchase of the Computer History Museum
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A computação evoluiu muito nos setenta anos que se seguiram. Hoje, as simulações computacionais podem ser comparadas diretamente com experimentos reais: testando modelos e oferecendo insights aos experimentalistas na interpretação de novos resultados. Essa capacidade de cruzar modelos teóricos com previsões verificáveis é o que qualifica as simulações ao nome de experimentos computacionais.

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Ferramentas como LAMMPS e Quantum ESPRESSO — que utilizo no meu próprio trabalho de doutorado — são o ápice de uma jornada de mais de meio século, desbravada por pessoas com um conhecimento incrível e uma visão extraordinária para a época.

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Apesar dos meus esforços para mudar, a noite continua sendo o meu horário de maior pico de concentração. Hoje, mergulhei no cálculo das variações, um conceito fundamental para entender as equações de Legendre. 📷📚

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Semana intensa, com inúmeras simulações em andamento, análises gráficas e muita leitura para fundamentar adequadamente o tema da minha tese. O mais frustrante é perceber que algum parâmetro foi esquecido no código da simulação: uma execução que levaria 48 horas acaba consumindo o dobro do tempo.

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Após anos sem mexer tecnicamente com o qtGrace — aplicação para criação de gráficos científicos em 2D —, consegui plotar alguns gráficos interessantes para a minha pesquisa. É como andar de bicicleta, foi só colocar a mão na massa que relembrei inúmeras funcionalidades e alguns truques para deixar os gráficos “perfeitos”.

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É impressionante como uma aplicação gráfica do início dos anos 90 continua sendo tão relevante para pesquisadores no mundo todo até hoje. O Grace, um fork do Xmgr, e o qtGrace, ambos voltados para plotagem científica 2D, seguem firmes e fortes no uso diário. E não é por falta de opção moderna: eles oferecem tantos recursos quanto muitas ferramentas atuais que custam uma fortuna.

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Mais adiante, pretendo escrever um post mais completo sobre o uso do qtGrace, que é a aplicação que utilizo no dia a dia da minha pesquisa.

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