Grao en Nanociencia e Nanotecnoloxía |
Asignaturas |
Métodos Numéricos y Estadísticos |
Contenidos |
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Datos Identificativos | 2022/23 | |||||||||||||
Asignatura | Métodos Numéricos y Estadísticos | Código | 610G04013 | |||||||||||
Titulación |
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Descriptores | Ciclo | Periodo | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
Grado | 1º cuatrimestre |
Segundo | Obligatoria | 6 | ||||||||||
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Tema | Subtema |
Tema 0: Introducción a los métodos numéricos | Generalidades de métodos y algoritmos numéricos. Errores |
Tema 1: Resolución numérica de sistemas lineales y cálculo numérico de autovalores. |
- Métodos directos (LU, Cholesky) - Métodos iterativos (Jacobi, Gauss-Seidel) - Aproximación de autovalores: QR - Aplicaciones |
Tema 2: Resolución numérica de ecuaciones y sistemas no lineales. |
- Resolución numérica de ecuaciones (dicotomía, Newton y variantes, iteración funcional) - Resolución de sistemas non lineaies (iteración funcional, Newton) - Aplicaciones |
Tema 3: Interpolación, derivación e integración numéricas. | - Interpolación (Lagrange, Chebyshev, Splines) - Derivación numérica - Integración numérica (punto medio, trapecio, Simpson, cuadratura gaussianas) - Aplicaciones |
Tema 4. Fundamentos del cálculo de probabilidades |
- Cálculo de probabilidades - Probabilidad condicionada e independencia de sucesos - Teorema de Bayes |
Tema 5. Variables aleatorias | - Variables aleatorias discretas y continuas - Distribución normal y teorema central del límite - Aplicaciones en Nanociencia y Nanotecnología |
Tema 6. Introducción a la inferencia estadística |
- Estimadores y distribucións muestral - Regresión lineal - Herramientas de software |
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