1. Diferenciação, integração e interpolação numérica.
2. Zeros e extremos de uma função de uma variável.
3. Sistemas lineares de equações.
4. Extremos de funções de várias variáveis.
5. O método de Monte Carlo: integração, decaimento radioactivo, difusão. Passeantes aleatórios e o algoritmo de Metropolis. O modelo de Ising.
6. Problemas de valores próprios: diagonalização da equação de Schrödinger.
7. Equações diferenciais: métodos de Euler, Runge-Kutta e preditor-corrector. O pêndulo amortecido e forçado. Caos.
8. Resolução da equação de Schrödinger por integração da equação diferencial: o método de Numerov.
9. As equações de Laplace e Poisson.
10. Transformadas de Fourier.
11. Dinâmica Molecular.
12. Métodos de Monte Carlo quânticos: os átomos de hidrogénio e hélio e as moléculas H2 e H2+.

1. Numerical Recipes in F77/F90/C/C++: The Art of Scientific Computing, William H. Press, Saul A. Teukolsky, William T. Vetterling, and Brian P. Flannery, Cambridge University Press, Cambridge (http://www.nr.com/)

2. Computational Physics, M. Hjorth-Jensen, http://folk.uio.no/mhjensen/fys3150/teori/indexteori.html

3. An Introduction to Computational Physics, Tao Pang, Cambridge University Press, Cambridge (1997), ISBN: 0521485924

4. Computer Simulation of Liquids, M. P. Allen and D. J. Tildesley, Clarendon Press, Oxford (1989), ISBN: 0198556454

5. Understanding Molecular Simulation: From Algorithms to Applications, Daan Frenkel and Berend Smit, Academic Press, New York (2001), ISBN: 0122673514