agosto-diciembre, 2017

Computación Aplicada (CS-4015)

Horario: 18/6 Ma (martes de 6:00pm a 9:00pm)

Salón: ??

Examen final:  28 de noviembre a las 2:30pm (?)
Dr. Manuel Valenzuela


Descripción del curso

Este es un curso básico de posgrado en el área de programación en el cual el alumno aprenderá los principios básicos de la programación para implementar y desarrollar programas que le permitan resolver problemas de ingeniería y física, así como la correcta visualización y despliegue gráfico de los datos de la solución. Se requieren conocimientos de matemáticas avanzadas, álgebra lineal y ecuaciones diferenciales. Como resultado del aprendizaje el alumno resolverá problemas en la ingeniería utilizando las herramientas de programación más adecuadas en la solución.
 

Objetivos generales

Al terminar este curso el estudiante será capaz de:
  • Aplicar conocimiento matemático para modelar sistemas físicos y utilizando principios básicos de programación.
  • Emplear herramientas computacionales que le permitan resolver los modelos matemáticos de los modelos planteados.
  • Ser competente con el uso de algún paquete de programación como lo es Matlab, Python o R.


Programa analítico

  • Introducción a la programación
    1. Panorama general de la herramienta computacional a utilizar
    2. Vectores y matrices
    3. Operaciones básicas y manipulación de matrices
    4. Programación
    5. Gráficas

  • Modelación y regresión
    1. Regresión y ajuste de curvas
    2. Problemas y aplicaciones

  • Estadística, probabilidad e interpolación
      1. Estadística e histogramas
      2. Distribución normal
      3. Procesos aleatorios
      4. Interpolación
      5. Problemas y aplicaciones

    • Álgebra lineal
      1. Métodos matriciales para la resolución de ecuaciones lineales
      2. División por el lado izquierdo
      3. Sistemas indeterminados
      4. Sistemas sobre determinados
      5. Problemas y aplicaciones

    • Métodos numéricos para cálculo y ecuaciones diferenciales
      1. Integración numérica
      2. Diferenciación numérica
      3. Ecuaciones diferenciales del primer orden
      4. Ecuaciones diferenciales de orden superior
      5. Métodos especiales para ecuaciones lineales
      6. Problemas y aplicaciones

    • Optimización
      1. Fundamentos de los algoritmos de optimización
      2. Programación lineal
      3. Programación con y sin restricciones
      4. Optimización multiobjetivo
      5. Algoritmos genéticos de optimización
      6. Problemas y aplicaciones

    • Aprendizaje autónomo
      1. Importar y organizar datos
      2. Preparación de los datos para aprendizaje autónomo
      3. Patrones naturales en los datos
      4. Creación de un modelo predictivo
      5. Mejoramiento del modelo
      6. Problemas y aplicaciones



    Tiempo estimado por tema

    •   1  hora: Introducción a la programación
    •  3 horas: Modelación y regresión
    •  3 horas: Estadística, probabilidad e interpolación
    •  4 horas: Álgebra lineal
    • 11 horas: Métodos numéricos para cálculo y ecuaciones diferenciales
    • 10 horas: Optimización
    • 14 horas: Aprendizaje autónomo
    •   2 horas: Examen medio término


    Estrategia global

    En este curso se utilizará la técnica didáctica de aprendizaje colaborativo (AC) mediante el cual los alumnos colaborarán en tareas y pequeños proyectos.  


    2017 © D.R. Manuel Valenzuela