| Grao en Ciencia e Enxeñaría de Datos |
 Asignaturas |
| Métodos Numéricos para Ciencia de Datos |
| Contenidos |
| Datos Identificativos | 2022/23 | |||||||||||||
| Asignatura | Métodos Numéricos para Ciencia de Datos | Código | 614G02033 | |||||||||||
| Titulación |
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| Descriptores | Ciclo | Periodo | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
| Grado | 1º cuatrimestre |
Cuarto | Optativa | 6 | ||||||||||
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| Tema | Subtema |
| Conceptos básicos en métodos numéricos: convergencia, errores y orden. | |
| Métodos numéricos matriciales en alta dimensión. | 1. Almacenamiento de grandes matrices. 2. Métodos directos e iterativos de resolución de grandes sistemas. 3. Cálculo numérico de autovalores de matrices de alta dimensión. |
| Métodos numéricos de resolución de ecuaciones y sistemas de ecuaciones no lineales. | 1. Métodos numéricos para ecuaciones no lineales: bisección, secante, regula-falsi, punto fijo y Newton. 2. Métodos numéricos para grandes sistemas no lineales: punto fijo y Newton. |
| Métodos numéricos de optimización en alta dimensión. | 1. Métodos de gradiente y gradiente conjugado. 2. Algoritmos para la búsqueda lineal. 3. Métodos de Newton y quasi-Newton. 4. Métodos de optimización global y métodos de dos fases. |
| Interpolación numérica en una y varias variables. |
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