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Guía DocenteCurso Facultade de Informática |
| Grao en Ciencia e Enxeñaría de Datos |
 Asignaturas |
| Métodos Numéricos para Ciencia de Datos |
| Contidos |
| Datos Identificativos | 2022/23 | |||||||||||||
| Asignatura | Métodos Numéricos para Ciencia de Datos | Código | 614G02033 | |||||||||||
| Titulación |
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| Descriptores | Ciclo | Período | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
| Grao | 1º cuadrimestre |
Cuarto | Optativa | 6 | ||||||||||
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| Temas | Subtemas |
| Conceptos básicos en métodos numéricos: converxencia, erros e orde. | |
| Métodos numéricos matriciais 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 ecuacions e sistemas de ecuacions no lineais. | 1. Métodos numéricos para ecuacions non lineais: bisección, secante, regula-falsi, punto fixo e Newton. 2. Métodos numéricos para grandes sistemas non lineais: punto fixo e Newton. |
| Métodos numéricos de optimización en alta dimensión. | 1. Métodos de gradiente e gradiente conxugado. 2. Algoritmos para a búsqueda lineal. 3. Métodos de Newton e quasi-Newton. 4. Métodos de optimización global e métodos de dúas fases. |
| Interpolación numérica nunha e en varias variables. |
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