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dcamarena2505/NumericalMethods

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Métodos Numéricos con MATLAB

Temario

  1. Introducción a los Métodos Numéricos 1.1 Teoría de Errores 1.2 Aritmética del Computador.

  2. Solución de Ecuaciones No Lineales: De una y más variables 2.1 Métodos Cerrados. 2.1.1 Métodos gráficos. 2.1.2 Método de la bisección 2.2 Métodos Abiertos. 2.2.1 Método de Newton-Raphson 2.2.2 Iteración simple del Punto Fijo 2.3 Sistema de ecuaciones no lineales 2.3.1 Método de Newton Raphson 2.3.2 Iteración simple del Punto Fijo.

  3. Solución de Sistemas de Ecuaciones Lineales 3.1 Introducción: Método Directos 3.2 Métodos Iterativos 3.2.1 Método de Jacobi 3.2.2 Método de Gauss-Seidel 3.2.3 Convergencia de los métodos iterativos. 3.3 Estudios de casos: ecuaciones algebraicas lineales 3.3.1 Discretización de modelos 3.3.3 Corrientes y voltajes en circuitos con resistores. 3.3.4 Sistemas masa resortes

  4. Aproximación de funciones 4.1 Interpolación Polinomial. 4.2 Splines Cúbicos. 4.3 Ajuste por mínimos cuadrados.

  5. Diferenciación e Integración Numérica 5.1 Diferenciación Numérica. 5.2 Integración Numérica. 5.2.1 Fórmulas de Newton-Cotes: abiertas y cerradas. 5.2.2 Método de Romberg. 5.2.3 Cuadratura de Gauss.

  6. Solución de ecuaciones diferenciales ordinarias 6.1 Solución Numérica para Problemas de Valor Inicial: Un solo paso. 6.2 Solución Numérica para Sistema de Ecuaciones Diferenciales Ordinarias. 6.3 Solución Numérica para Problemas de Valor Frontera.

Sesiones

Sesión 1: Indicar los lineamientos del curso e identificar el nivel de precisión de los cálculos computacionales mediante la teoría de errores Sesión 2: Identificar la propagación de errores y representar los números reales en el sistema de punto flotante. Sesión 3: Localizar y aproximar las soluciones de ecuaciones no lineales previa convergencia de cada método cerrado y abierto iterativo, así como también el error cometido en cada iteración. Sesión 4: Localizar y aproximar las soluciones de sistemas de ecuaciones no lineales, así como también el error cometido en cada iteración. Sesión 5: Aplicar los métodos iterativos para la resolución de sistemas de ecuaciones lineales previa convergencia de cada método iterativo y hallar el error cometido en cada iteración Sesión 6: Aplicar estudio de casos Sesión 7: Aproximar funciones utilizando interpolación polinomial y hallar la cota del error de interpolación. Sesión 8: Aplicar un examen de logros de aprendizaje. Aplicar métodos iterativos para aproximar los valores y vectores propios utilizando el Método de la Potencia y el método QR. Sesión 9: Aproximar funciones utilizando Splines Sesión 10: Aproximar funciones utilizando ajuste por mínimos cuadrados. Sesión 11: Aproximar las derivadas mediante diferenciación numérica y aproximar las integrales definidas utilizando la cuadratura de Newton Cotes Sesión 12: Aproximar integrales definidas utilizando el método de Romberg y Cuadratura de Gauss Sesión 13: Aplicar métodos numéricos de un solo paso para aproximar ecuaciones diferenciales ordinarias para problemas de valor inicial. Sesión 14: Aplicar métodos numéricos para aproximar sistemas de ecuaciones diferenciales ordinarias para problemas de valor de frontera

Referencias

  • Burden, R., Faires, D. Análisis numérico, 9na. edición, Canadá, Cengage Learning Editores, 2011
  • C. Chapra, and R.P. Canale, Métodos Numéricos para Ingenieros, 7ma edición. México, McGraw-Hill Higher Education, 2015.

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