Cálculo Numérico
Curso Académico 2023-2024
Horarios grupo 711
Teoría: Aula 101-4 Módulo 16, 13:30-14:30
Prácticas: Laboratorio Módulo 17, M (7115) y J (7114) 9:30-11:30
Hojas de problemas y Ejercicios resueltos
Errores numéricos: Hoja de problemas
Ecuaciones de una variable: Hoja de problemas, Ejercicios resueltos
Sistemas lineales: Hoja de problemas, Ejercicios resueltos
Normas de matrices: Hoja de problemas, Ejercicios resueltos
Métodos iterativos: Hoja de problemas, Ejercicios resueltos
Factorización QR: Hoja de problemas, Ejercicios resueltos
Mínimos cuadrados; Hoja de problemas, Ejercicios resueltos
SVD y aplicaciones: Hoja de problemas
Interpolación polinomial: Hoja de problemas, Ejercicios resueltos
Integración numérica: Ejercicios resueltos
Referencias para profundizar
Numerical Recipes: descripción detallada de muchos algorítmos. web, pdf.
Coma flotante. What every computer scientist should know about floating point arithmetic. D. Golberg, ACM Computer Surveys 23:5-48, 1991. Texto original online, y en pdf (accesible desde la red interna de la UAM).
SVD. Clases online: MIT, Stanford. Mínimos cuadrados: An analysis of the total least squares problem. G.H. Golub, C.F. Van Loan, SIAM J. Numerical Analysis 17:883-893, 1981. Texto original en pdf. SVD y Principal Component Analysis: A Tutorial on Principal Component Analysis. J. Shlens, Google Research, arXiv 2014. Texto original en pdf. SVD y representación de caras humanas: video.
Algoritmo QR. The QR algorithm: 50 years later its genesis by John Francis and Vera Kublanovskaya and subsequent developments. G. Golub, F. Uhlig, IMA Journal of Numerical Analysis 29:467-485, 2009. Texto original en pdf.
Método iterativos: SOR en las palabras de su autor. Convergence properties of the symmetric and unsymmetric successive overrelaxation methods and related methods. D.M. Young, Mathematics of Computation 24:793-807, 1970. Texto original en pdf.
El método de Newton. Contado por S. Sternberg (Harvard): transparencias en pdf. Dominios fractales de convergencia: video de 3Blue1Brown.
Sobre la forma baricentrica de Lagrange para el polinomio interpolador. Barycentric Lagrange Interpolation. J.-P. Berrut, L.N. Trefethen, SIAM Review 46:501-517, 2004. Texto original en pdf.
Enlaces útiles
Otras páginas web de cursos de Cálculo Numérico en la UAM: web de Fernando Chamizo, web de Dmitry Yakubovich, web de Patricio Cifuentes
GNU Octave: software y manual oficial, y tutorial de programación
Códigos online: Matlab File Exchange, Netlib, Rosettacode, Chebfun
Servicios informáticos UAM:
Las principales distribuciones Linux: Debian, Fedora, Ubuntu, Arch, Gentoo
Datasets:
Suite Sparse Matrix Collection (Tim Davis, Texas A&M University)
Datasets for Interpolation (John Burkardt, Florida State University)
Otros cursos online de Cálculo Numérico: Harvard, Stanford, MIT
Sobre los números binarios
Ejecutar código Matlab en el servidor del departamento desde el propio ordenador
L@s estudiantes matriculad@s pueden ejecutar código Matlab en su ordenador sin tener que instalar el programa, conectandose al servidor Jupyter del Departamento de Matemáticas (y así usar su licencia) desde un cualquier navegador del pc (no del móvil...). Vuestra cuenta es nombre-apellido-jup , donde nombre y apellido son como en vuestra dirección de correo electrónico de la UAM, y la contraseña es la misma que se os da para las cuentas de Laboratorio. Podéis encontrar más informaciones sobre el funcionamiento general de Jupyter aquí.
Desde la pantalla de inicio de Jupyter, donde se encuentran vuestras hojas/scripts, y a la que siempre podéis volver pinchando en Files, para empezar a usar Matlab tenéis que elegir New > MATLAB (ver tb aquí).
En el entorno que os aparecerá, podéis poner vuestro código y ejecutarlo pinchando en la flechita run cell (ver tb aquí).
En Jupyter se puede ejecutar código Matlab como en los scripts: no se admiten Matlab functions. También, a veces el comando fplot no funciona como debería, así que en Jupyter es más aconsejable usar plot.
Para ejecutar comandos gráficos, como plot, es necesario ejecutar en las primeras celdas los comandos siguientes (ver tb aquí):
addpath(genpath('/usr/local/MATLAB/R2016b/extern/PLOTLY/MATLAB-Online-master/'));
getplotlyoffline('http://cdn.plot.ly/plotly-latest.min.js')
imatlab_export_fig('fig2plotly')
Muy importante. Una hoja con gráficas puede llegar a ocupar mucho espacio en disco. Por esto hay que guardar las hojas sin los gráficos, dejando únicamente el código. Antes de salir, pinchar en Cell > All Output > Clear.