Identifying Data 2017/18
Subject (*) Linear Algebra Code 770G01006
Study programme
Grao en Enxeñaría Electrónica Industrial e Automática
Descriptors Cycle Period Year Type Credits
Graduate 2nd four-month period
First FB 6
Language
Galician
Teaching method Face-to-face
Prerequisites
Department Matemáticas
Coordinador
Suarez Peñaranda, Vicente
E-mail
vicente.suarez.penaranda@udc.es
Lecturers
Suarez Peñaranda, Vicente
E-mail
vicente.suarez.penaranda@udc.es
Web
General description Descríbense nesta materia algúns conceptos básicos da álxebra lineal e a xeometría diferencial, cuxa exposición desenvolvida pode verse no paso 3: Contidos.

Study programme competencies
Code Study programme competences
A6 Capacidade para a resolución dos problemas matemáticos que se poidan suscitar na enxeñaría. Aptitude para aplicar os coñecementos sobre: álxebra lineal; xeometría; xeometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuacións diferenciais e en derivadas parciais; métodos numéricos; algorítmica numérica; estatística e optimización.
B1 Capacidade de resolver problemas con iniciativa, toma de decisións, creatividade e razoamento crítico.
B2 Capacidade de comunicar e transmitir coñecementos, habilidades e destrezas no campo da enxeñaría industrial.
B3 Capacidade de traballar nun contorno multilingüe e multidisciplinar.
B4 Capacidade de traballar e aprender de forma autónoma e con iniciativa.
B6 Capacidade de usar adecuadamente os recursos de información e aplicar as tecnoloxías da información e as comunicacións na enxeñaría.
C1 Expresarse correctamente, tanto de forma oral coma escrita, nas linguas oficiais da comunidade autónoma.

Learning aims
Learning outcomes Study programme competences
Resolve problemas matemáticos que poden plantearse na Enxeñería. A6
B1
B2
B3
B4
B6
C1
Ten aptitude para aplicar os coñecementos adquiridos de Álxebra Liñal; Xeometría; Xeometría Diferencial; Cálculo Diferencial e Integral; Ecuaciones Diferenciales e en Derivadas Parciais; Métodos Numéricos e Algorítmica Numérica. A6
B1
B2
B3
B4
B6
C1
Sabe utilizar métodos numéricos en la resolución de algunos problemas matemáticos que se le plantean A6
B1
B2
B3
B4
B6
C1
Coñece o uso reflexivo de ferramentas de cálculo simbólico e numérico. A6
B1
B2
B3
B6
C1
Posúe habilidades propias do pensamento científico matemático, que lle permiten preguntar e respostar a determinadas cuestións matemáticas. A6
B1
B2
B3
B6
C1
Ten destreza para manexar a linguaxe matemática; en particular, a linguaxe simbólica e formal. Aplicar un pensamento crítico, lóxico e creativo. A6
B4
B6
Capacidade de abstracción, comprensión e simplificación de problemas complexos. A6
B1
B2
B3
B4

Contents
Topic Sub-topic
Matrices e determinantes. Sistemas de ecuaciones lineales. Matrices: tipos e exemplos. Operacións con matrices. Matriz trasposta. Matrices simétricas e antisimétricas. Determinante dunha matriz cadrada. Rango. Matriz inversa. Métodos de resolución de sistemas de ecuacións lineais.
Espazos vectoriais O espazo vectorial Rn. Operacións: suma, producto por números reais. Subespazos vectoriais. Suma directa. Combinación linear, peche linear. Conxuntos libres e ligados. Sistemas de xeradores. Base e dimensión. Teoremas das bases. Coordenadas, troco de coordenadas.
Aplicacións Lineais Aplicacións lineais. Propiedades das aplicacións lineais. Núcleo e Imaxe dunha aplicación lineal. Operacións con aplicacións lineais. Matriz asociada a unha aplicación lineal. Valores e vectores propios, diagonalización.
Xeometría afín e euclídea Produto escalar e ortogonalización. Transformacións unitarias: aplicacións. Xeometría afín e euclídea. Formas cuadráticas.
Introducción á geometría diferencial Camiños en Rn. Reparametrizacións. Integrais de funcións escalares. Aplicaciones das integrais de funciónes escalares. Integrais de funcións vectoriais. Funcións de tipo gradiente. Teorema de Green. Produto vectorial. Superficies en R3. Área dunha superficie. Integrais de funcións escalares. Superficies orientables. Integrais de funcións vectoriais. Diverxencia. Teorema de Gauss. Rotacional. Teorema de Stokes.

Planning
Methodologies / tests Competencies Ordinary class hours Student’s personal work hours Total hours
Guest lecture / keynote speech B2 B3 B4 C1 21 42 63
Document analysis B4 B6 0 8 8
Problem solving A6 20 20 40
Mixed objective/subjective test A6 B1 B4 C1 6 6 12
Laboratory practice A6 B4 B6 9 9 18
 
Personalized attention 9 0 9
 
(*)The information in the planning table is for guidance only and does not take into account the heterogeneity of the students.

Methodologies
Methodologies Description
Guest lecture / keynote speech We present the contents of the subject. Examples of applications are developed and related activities are proposed.
Document analysis We discuss the different notations in mathematics. The sources of information are commented: books, magazines, webpages.
Problem solving
With them we move from theory to practice. Specific problems of the subject developed in the lectures are solved.
Mixed objective/subjective test They are useful to determine the degree of knowledge that students get at classes and with their personal study. It may consist of an explanation of any content of the course, the answer of test questions, the resolution of theoretical and practical issues and developing solutions to issues involving deep knowledge of the subject.
Laboratory practice Its aim is to apply computer programs to solve problems commented in the lectures.

Personalized attention
Methodologies
Problem solving
Guest lecture / keynote speech
Laboratory practice
Description
A atención personalizada permite adecuar o estudio ao nivel de coñecementos e competencias de cada alumno. Dirixir persoalmente cada alumno optimiza o tempo adedicado ao estudio e permite rectificar erros conceptuais.

Assessment
Methodologies Competencies Description Qualification
Problem solving A6 We will formulate practical issues in which students have to seek a solution to a given problem. 20
Mixed objective/subjective test A6 B1 B4 C1 Son probas coas que se pretende medir o nivel de coñecemento da materia por parte do alumno. Non terán un perfil definido, xa que poden abranguer dende cuestións test, nas que o alumno unicamente debe elixir unha resposta entre as opcións que se propoñen, ata a resolución de problemas que impliquen unha estratexia de actuación ou cuestións teóricas que reflictan o grao de coñecemento da materia. 75
Laboratory practice A6 B4 B6 Os alumnos deben coñecer o funcionamento dalgún programa informático que axude a resolver mecánicamente problemas previamente plantexados. 5
 
Assessment comments


Sources of information
Basic Nakos, G. e outros (1999). Álgebra lineal con aplicaciones. Thomson
Grossman, S. (1995). Álgebra lineal con aplicaciones. McGraw-Hill
Granero Rodríguez, F. (1991). Álgebra y geometría analítica. McGraw-Hill
Besada Morais, M. y outros (2008). Calculo vectorial e ecuacións diferenciais. Servizo publicacións da Universidade de Vigo
Roberto Benavent (2010). Cuestiones sobre Álgebra Lineal. Paraninfo
Guillem Borrell i Nogueras (2008). Introducción a Matlab y Octave. http://iimyo.forja.rediris.es/matlab/

Complementary Ladra González y otros (2003). Preguntas test de álbegra lineal y cálculo vectorial. J.B.Castro Ambroa y Copybelén
Prieto Sáez, E y otros (1995). Matemáticas I: economía y empresa. Centro de estudios Ramón Areces


Recommendations
Subjects that it is recommended to have taken before
Calculus/770G01001

Subjects that are recommended to be taken simultaneously
Physics II/770G01007

Subjects that continue the syllabus
Differential Equations/770G01011

Other comments



(*)The teaching guide is the document in which the URV publishes the information about all its courses. It is a public document and cannot be modified. Only in exceptional cases can it be revised by the competent agent or duly revised so that it is in line with current legislation.