Actuaría (plan 2006) 2021-1

Dinámica del Curso: Presentaciones y videos sobre las presentaciones. Habrá sesiones en linea a la hora de clase para aclarar dudas, pero en vista de que hay quienes no tienen una buena conexión a Internet, serán una vez cada semana o cada que se necesite, las dudas también se podrán aclarar vía e-mail. El material del curso estará disponible tanto en un grupo de Moodle como mi página de Google sties. Las sesiones que haya serán con Zoom. Los exámenes serán en Moodle.

Videos en Youtube: https://www.youtube.com/channel/UCPqAXvQt6vx13tMUfarPBwA

Bibliografía

1. Heath, M. Scientific computing an introductory survey. 1997, McGraw-Hill.

2. Ascher U.M, and C. Greif. A First course in Numerical Methods. 2011, SIAM.

3. Stewart, G.W., Afternotes on Numerical Analysis, SIAM, 1996.

4. Cheney W. and Kincaid D. Numerical Mathematics and Computing.

5. Overton, M. L. Cómputo numérico con aritmética de punto flotante IEEE. SIAM. (Aportaciones Matemáticas SMM No. 19) Thomson Brooks/Cole 2008.

6. Germund Dahlquist and Åke Björck. 2008. Numerical Methods in Scientific Computing. Volume 1. SIAM

7. Burden R. L. y J. Douglas Faires. Análisis numérico. Cengage Learning.

8. Mathews J. H. y K. D. Fink. Métodos numéricos con Matlab. Pearson Prentice Hall.

9. Won Y. Y., Wenwu Cao, Tae-Sang Chung and J. Morris. Applied Numerical Methods using Matlab, 2005, Wiley-Interscience

10. Jass Kiusalaas. Numerical methods in engineering with Python. 2005, Cambridge Press.

11. Hans Petter Langtangen. A Primer on Scientific Programming with Python. Text in Computational Science and Engineering. 2011. Springer Verlag.

12. Hans Petter Langtangen. Python scripting for computational science. Text in Computational Science and Engineering. 2005. Springer Verlag.

Material para el Curso de Análisis Numérico de la Licenciatura: https://sites.google.com/site/ursulaiturraran/teaching/presentaciones- licenciatura

Evaluación Semestre 2021-1 Cuatro exámenes teóricos y 6 tareas (teórico-prácticas) que se promediarán como sigue

Calificacion final = [Ex1+Ex2+Ex3+Ex4+(T1+T2+T3+T4+T5+T6)/6 ]/5.

Cuatro examenes parciales. Calendario aproximado de exámenes parciales:

Examen Parcial 1 (Ex1). Fecha 17 de Octubre 2020

Examen Parcial 2 (Ex2). Fecha 13 de Noviembre 2020

Examen Parcial 3 (Ex3). Fecha 11-Diciembre 2020

Examen Parcial 4 (Ex4). Fecha 22-Enero-2021

Las seis tareas teórico/prácticas para el semestre estan disponibles en: https://sites.google.com/site/ursulaiturraran/teaching

Hay posibilidad de reponer solo un examen parcial, en la fecha asignada por la Facultad para el examen Final del curso. Esa fecha también es posible presentar el final (en caso de no aprobar con el promedio de parciales y las prácticas). Solo hay una vuelta. Sobre redondear la calificación: Por ejemplo 8.5 baja a 8 y 8.6 sube a 9.

Programa oficial de Análisis Numérico

Tema 1. Aritmética de punto flotante

Tema 2. Resolución de sistemas lineales de ecuaciones algebráicas

Tema 3. Interpolación

Tema 4. Cuadratura numérica

Tema 5. Ajuste de datos por mínimos cuadrados lineales

Tema 6. Resolución de ecuaciones no lineales

Tema 7. Optimización en una dimension

Software sugerido para programar

Python y/o Julia: Incluyendo todas sus herramientas, Numpy, SciPy, Matplotlib, Glumpy, IPython, SymPy (libre). Se puede tener acceso a todas las herramientas de Python creando una cuenta en: http://www.wakari.io

Matlab: Requiere licencia que se puede conseguir siendo estudiante/académico de la UNAM en: https://www.software.unam.mx/producto/matlab/. Para esto solo se necesita un correo de la UNAM (el correo de @ciencias.unam.mx sirve). A quienes decidan inscribirse al curso, les enviaré una lista con los links de los libros.

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