Profesor | José Julián Pavón Español | lu mi vi | 15 a 16 |
Ayudante | Daniel Pulido Arévalo | ma ju | 15 a 16 |
Con respecto a cómo serán las clases y demás, el primer día lo checamos para que quede a comodidad del grupo. Nos vemos el lunes a las 3.
El link está en el classroom.
Como viene mencionado en los horarios la modalidad del curso será virtual. Estaremos usando classroom para la aula virtual y zoom para las clases en línea.
El curso se evaluará con tareas semanales o quincenales que incluirán prácticas, algunas demostraciones que contarán 80% y una exposición al final del curso que cuente 20%.
Los mismos que Ec. Diferenciales I, es decir, Cálculo I-II y unas cositas de Álgebra lineal. De igual forma estaremos repasando los temas conforme los vayamos ocupando.
De programación no es necesario tener un preámbulo, nos dedicaremos una semana a aprender Python y después de eso con las prácticas irlo aprendiendo mejor.
El temario oficial lo pueden encontrar en este link
0. Motivación de análisis numérico
Métodos para condición inicial
1. Método de Euler
2. Método de series de Taylor
3. Métodos lineales multipaso
4. Método Runge-Kutta
5. Problemas de Stiff
Métodos para condiciones en la frontera
6. Métodos de disparo
7. Métodos de diferencias finitas
8.Métodos de Galerkin y de colocación
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La bibliografía que viene en el temario es muy completa pero usaremos principalmente:
K. Atkinson, et. al. (2009)Numerical Solution of Differential Equations. Wiley.
D.F. Griffiths, et. al. (2010) Numerical methods for ordinary differential equations. Springer Verlag.
A. Iserles(2008) A first course in the numerical analysis of differential equations. CUP.
M. T. Heath (2018)Scientific Computing: An Introductory survey. SIAM
Pueden siempre escribirnos a nuestro correo, ya sea al mío (julian.pavon2@ciencias.unam.mx) o al del ayudante.
Si hay algo que quieran saber y que no viene en la presentación pueden preguntarme, para que pueda ser incluido aquí.