| Competencias del título |
| Código | Competencias del título |
| A1 | Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; cálculo diferencial e integral; métodos numéricos; algorítmica numérica; estadística y optimización. |
| A33 | Capacidad de analizar y evaluar arquitecturas de computadores, incluyendo plataformas paralelas y distribuidas, así como desarrollar y optimizar software para las mismas. |
| A41 | Capacidad para evaluar la complejidad computacional de un problema, conocer estrategias algorítmicas que puedan conducir a su resolución y recomendar, desarrollar e implementar aquella que garantice el mejor rendimiento de acuerdo con los requisitos establecidos. |
| B3 | Capacidad de análisis y síntesis |
| Resultados de aprendizaje | |||
| Resultados de aprendizaje | Competencias del título | ||
| Conocer los modelos más representativos en ciencia e ingeniería, en particular en la informática, que se formulan mediante modelos matemáticos y que se resuelven con métodos numéricos | A1 |
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| Conocer y comprender las técnicas numéricas más adecuadas para cada uno de los modelos formulados | A1 A33 A41 |
B3 |
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| Implementar software que desarrolle las técnicas numéricas o utilizar herramientas que las desarrollen | A1 A41 |
B3 |
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| Abordar problemas que surgen en el ámbito de la ingeniería informática, abarcando desde la comprensión de los modelos hasta la implementación en ordenador de las soluciones | A1 A41 |
B3 |
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| Contenidos |
| Tema | Subtema |
| Métodos numéricos matriciales y aplicaciones | - Resolución numérica de grandes sistemas lineales. Métodos directos e iterativos. Matrices huecas. Aplicaciones - Problemas de mínimos cuadrados. Aplicaciones - Método de la potencia para cálculo de autovalores. Algoritmo Page Rank de Google |
| Métodos numéricos para gráficos en ordenador | - Interpolación e interpolación a trozos - Interpolación por splines - Introducción a B-splines y curvas de Bezier - Aplicaciones en gráficos por ordenador |
| Resolución numérica de ecuaciones en derivadas parciales. Aplicacións | - Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales - Métodos numéricos de diferencias finitas - Aplicaciones en procesado de imagen |
| Implementación en herramientas de software de soluciones a distintas aplicaciones | - Recordatorio de algunos comandos de MatLab y Python - Comandos relacionados con la asignatura |
| Planificación | ||||
| Metodologías / pruebas | Competéncias | Horas presenciales | Horas no presenciales / trabajo autónomo | Horas totales |
| Prácticas de laboratorio | A1 A33 A41 B3 | 14 | 28 | 42 |
| Solución de problemas | A1 A41 B3 | 4 | 14 | 18 |
| Prueba mixta | A1 B3 | 3 | 0 | 3 |
| Sesión magistral | A1 B3 | 21 | 60 | 81 |
| Atención personalizada | 6 | 0 | 6 | |
| (*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos | ||||
| Metodologías |
| Metodologías | Descripción |
| Prácticas de laboratorio | Se plantearán prácticas del ámbito de las aplicaciones de los distintos métodos desarrollados, se analizarán los problemas y se propondá al alumno la elaboración de programas que resuelvan los problemas propuestos. |
| Solución de problemas | Se plantearán listas de ejercicios que hacen referencia a distintos aspectos de los contenidos de la asignatura. |
| Prueba mixta | Se trata de un examen escrito que se realizará en las fechas determinadas por la Junta de Facultad para esta asignatura. La prueba se orienta fundamentalmente a la resolución de problemas. |
| Sesión magistral | En la sesión magistral el profesor expondrá los contenidos teórico-prácticos. Primero se motivarán los contenidos mediante problemas reales, a continuación se desarrollarán los conceptos y métodos, intercalando ejemplos de aplicación y ejercicios resueltos. |
| Atención personalizada |
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| Evaluación | |||
| Metodologías | Competéncias | Descripción | Calificación |
| Prácticas de laboratorio | A1 A33 A41 B3 | Prácticas desarrolladas por el alumno que consisten en la resolución mediante ordenador de problemas relacionados con la asignatura y que tienen cierta componente aplicada. | 50 |
| Prueba mixta | A1 B3 | Examen de problemas relacionados con los contenidos de la asignatura | 50 |
| Observaciones evaluación | |||
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Para poder superar la materia, el estudiante deberá: - entregar al menos el 75% de los trabajos propuestos como prácticas de laboratorio - obtener al menos una calificación de 4/10 en la prueba escrita. En el caso de actividades presenciales, se facilitará su realización a los estudiantes matriculados a tiempo parcial. |
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| Fuentes de información |
| Básica |
R.L. Burden, J.D. Faires (2011). Análisis Numérico. Cengage Learning
D. Kincaid, W. Cheney (1994). Análisis numérico: las matemáticas del cálculo científico. Addison Wesley
(1996). Matlab, Partial differential equations toolbox. Mathworks
(1996). Matlab, the language of scientific computing. Mathworks
J.H. Mathews, K.D. Fink. (2000). Métodos numéricos con MATLAB. Prentice-Hall
J. Kiusalaas (2005). Numerical Methods in Engineering with Python. Cambridge U.P. |
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| Complementária | |
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| Recomendaciones | ||||
| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente | ||||
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| Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente |
| Asignaturas que continúan el temario |
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