Conoce Aseuc

Matemáticas para ingeniería. Métodos numéricos con Python

Politécnico Grancolombiano
Mira otros Politécnico Grancolombiano articulos

libro

Más vistas

Matemáticas para ingeniería. Métodos numéricos con Python

Politécnico Grancolombiano
Mira otros Politécnico Grancolombiano articulos

COP $ 30.000
COP $ 30.000

Disponibilidad: Disponible


Autor: Diego Arévalo Ovalle, Miguel Ángel Bernal Yermanos, Jaime Andrés Posada, Restrepo

Editorial: Politécnico Grancolombiano

Politécnico Grancolombiano

Año de Edición: 2017

2017

Idioma: Español

Formato: Libro Impreso

Número de páginas: 144

ISBN: 9789588721569

9789588721569
Este texto es el resultado de nuestra labor como orientadores del curso de método numéricos de la Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano durante varios años. Aunque inicialmente solamente se disponía de notas de clase construidas de manera informal para los cursos, con el tiempo ...
O BIEN

SKU: 311173

Producto creado el 06/06/2017

Descripción

Detalles

Este texto es el resultado de nuestra labor como orientadores del curso de método numéricos de la Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano durante varios años. Aunque inicialmente solamente se disponía de notas de clase construidas de manera informal para los cursos, con el tiempo surgió la necesidad de consolidarlas en un solo documento.
 
El libro contiene métodos computacionales para resolver problema esencial en el campo de ingeniería o matemática aplicada. En cada método se pretende dar al lector una visión de su esencia, necesidad, ventajas y desventajas. En algunos casos, alejándose de presentaciones rigurosas, pero sin dejar de ser correctas. El objetivo final es proporcionar los elementos necesarios para la aplicación adecuada de los algoritmos.
 
El capítulo 1 expone los principales procedimientos computacionales para la solución de ecuaciones de una variable, describiendo sus ventajas y desventajas computacionales.
 
El capítulo 2 presenta las herramientas básicas para la estimación de nuevos datos a partir de un conjunto de puntos. Se abordan dos enfoques de interpolación: exacta y ajuste de mínimos cuadrados.
 
El capítulo 3 Comprende los algoritmos de factorización LU. Jacobi y Guass-Seidel para la solución de sistemas de ecuaciones lineales.
 
El capítulo 4 se encuentra dedicado a los métodos numéricos para la solución de ecuaciones diferenciales, indicando con el método de Euler y finalizando con el método RK4.
 
Para terminar, deseamos expresar nuestros agradecimientos a los alumnos y compañeros que a través de su inquietud, permitieron la construcción der los contenidos de este documento. 
Información adicional

Información adicional

Editor / MarcaPolitécnico Grancolombiano
Año de Edición2017
Número de Páginas144
Idioma(s)Español
TerminadoTapa Rústica
Alto y ancho17 x 24 cm
Peso0.4100
Tipo Productolibro
Autor

Diego Arévalo Ovalle, Miguel Ángel Bernal Yermanos, Jaime Andrés Posada, Restrepo

información no disponible.

Tabla de Contenido

1. Ecuaciones de una variable

1.1 Introduccion

1.2 Métodos de bisección

1.2.1 Criterios de parada

1.2.2 Método de redula falsi

1.3 Método de Newton-Rephson

1.4 Método de punto fijo

1.5 Orden de una método de iteración

1.5.1 Orden de convergencia en el método de punto fijo

1.5.2 Orden del método de Newton-Raphson
 
2. Interpolación

2.1 Ajuste exacto

2.1.1 Polinomio de interpolación de Lagrange

2.1.2 Polinomio de interpolación de Newton

2.1.3 Trazadores cúbicos (Cubic Splines)

2.1.4 Trazadores cúbicos

2.2 Ajuste por mínimos cuadrados

2.2.1 Errores

2.2.2 Funciones de ajuste

2.2.3 Polinomios de mínimos cuadrados

2.2.4 Ajuste exponencial
 
3. Sistemas de ecuaciones

3.1 Métodos directos

3.1.1 Factorización LU

3.2 Métodos iterativos

3.2.1 Normas vectoriales

3.2.2 Normas matriciales

3.2.3 Métodos iterativos en la solución de sistemas de ecuaciones lineales
 
4. Ecuaciones diferenciales

4.1 Problemas de valor inicial

4.1.1 Método de Euler

4.1.2 Orden del método de Euler

4.1.3 Método de Verlet

4.1.4 Error del método de Verlet

4.1.5 Métodos de Runge-Kutta orden dos

4.1.6 Método de Runge-Kutta Orden cuatro (RK4)
 
A. Tutorial de Python

A.1 Generalidades

A.2 Consola interactiva

A.3 Funciones

A.4 Estructuras básicas de control

A.5 Ejemplos

A.5.1 Factorial

A.5.2 GCD

A.5.3 ¿Es palíndromo?
A.5.4 Numpy
 
B. Comprendió de programas

B.1 Ecuaciones de una variable

B.1.1 Bisección

B.1.2 Regula Falsi

B.1.3 Newton

B.1.4 Secante

B.1.5 Punto fijo

B.2 Interpolación

B.2.1 Lagrange

B.2.2 Diferencial divididas de Newton

B.2.3 Trazadores cúbicos

B.2.4 Recta de ajuste mínimos cuadrados

B.3 Sistema de ecuaciones

B.3.1 LU

B.3.2 Jacobi

B.3.3 Guass-Seidel

B.4 Ecuaciones diferenciales

B.4.1 Euler

B.4.2 Verlet

B.4.3 RK4

Bibliografia

Reseñas