3.3.6 CN/Análisis numérico
AR/Representación de datos a nivel máquina.
Temas:
Electivo
- Error, estabilidad, convergencia, incluyendo truncado y redondeo.
- Aproximación de funciones, incluyendo series de Taylor, interpolación, extrapolación y regresión.
- Diferenciación e Integración numérica (Regla de Simpson, métodos explícitos e implícitos).
- Ecuaciones diferenciales (Método de Euler, diferencias finitas)
Objetivos de Aprendizaje:
Elective:
- Definir conceptos de error, estabilidad, precisión de máquina y la inexactitud de las aproximaciones computacionales [Familiarizarse]
- Implementar series de Taylor, algoritmos de interpolación, extrapolación y regresión para aproximación de funciones [Usar]
- Implementar algoritmos de diferenciación e integración [Usar]
- Implementar algoritmos para solucionar ecuaciones diferenciales [Usar]
Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM