Métodos Numéricos

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Métodos Numéricos es una materia dedicada al estudio de los problemas numéricos, su tratamiento y su resolución óptima. Pertenece al área de Métodos Numéricos y, según el Plan de la Carrera, es una materia a ser cursada en Segundo año. Es correlativa de Probabilidades y Estadística.

Históricamente, esta materia se cursa los Lunes, Miércoles y Viernes a la noche.

Información General sobre la Cursada

Métodos Numéricos consiste de una cursada teórica, una práctica y una de laboratorio.

Para aprobar la práctica deben rendirse 2 Parciales, uno a mitad de cuatrimestre y uno al fin de la cursada. Ambas fechas de recuperatorio son después del segundo parcial.

Para aprobar la parte de laboratorio deben realizarse 4 Trabajos Prácticos, dos antes del primer parcial y dos antes del segundo. Los trabajos son en grupos de hasta 3 personas.

Una característica particular de Métodos Numéricos es que la cátedra permite aprobar los parciales y los trabajos prácticos en el plazo de 2 cuatrimestres consecutivos.

La materia se aprueba rindiendo un Final obligatorio.

Programa

Prácticas

Finales

El final de esta materia consiste en hacer un desarollo escrito completo, sobre cuatro temas de la materia (La eleccion de los temas depende de la profesora, no del alumno). Se tienen 3 horas para realizar dicho desarrollo. Los temas que entran en los finales actualmente son los siguientes:

Un resumen u "Overview" de todos estos temas se puede encontrar aqui.

Apuntes

  • Apuntes para el TP3: Clase del 23 de Octubre del 2006 acerca de factorización QR, método de Givens, algoritmo QR para el cálculo de autovalores para el tercer trabajo práctico.
  • Zoom con splines en Matlab: Clase de laboratorio del 13 de Noviembre del 2006 acerca splines cúbicos, con el código de Matlab para efectuar zoom sobre imágenes y otros experimentos.

Parciales

Primeros parciales

Segundos parciales

Bibliografía Recomendada

  • R. Burden y J.D.Faires, Análisis numérico, International Thomson Editors, 1998 ("El Burden") (Circulante 519 600 Burden en la Biblioteca Central); libro básico para seguir la materia.
  • G. Strang, Linear algebra and its applications, Harcourt Brace Jovanovich, 1988 (Circulante 512 640 Strang en la Biblioteca Central)
  • V. Chvatal, Linear programming, Freeman, 1983; libro para Simplex, capitulos 2, 3, 7.
  • G.H. Golub y C.F. van Loan, Matrix computations, The Johns Hopkins University Press, Baltimore, 1991; libro con algoritmos útil para el laboratorio.
  • J. Nocedal and S. Wright, Numerical optimization, Springer Verlag, 1999; libro muy útil para sistemas de ecuaciones no lineales y especialmente direcciones conjugadas; se puede encontrar en la infoteca.
  • D. Watkins, Fundamentals of matrix computations, John Wiley & Sons, 1991; libro muy bueno para cuadrados mínimos y factorizaciones QR y SVD; se puede encontrar en la infoteca.

Enlaces Externos