MA1005B
Álgebra matricial y métodos numéricos Matrix Algebra and Numerical Methods
CIP: 270101  Matemáticas   CL-L-U-CA-S-UDC:  9-1-0-3-5-3       

Disciplina asociada:  

Matemáticas

Escuela:  

Ingeniería y Ciencias

Departamento Académico:   

Ciencias

Programas académicos:   

Requisitos:  

(Haber Aprobado MA1054)

Equivalencia:  

No tiene.

Intención del curso en el contexto general del plan de estudios:  

Objetivo general de la Unidad de Formación:  

Al finalizar la unidad de formación cada estudiante será capaz de:

- Representar modelos con herramientas matemáticas y computacionales utilizando herramientas comerciales de solución de modelos lineales y no lineales.

- Utilizar algoritmos para el procesamiento de datos utilizando herramientas de análisis para determinar soluciones de modelos matemáticos simples.

- Utilizar metodologías en la evaluación de argumentos y evidencias para analizar cómo diferentes sesgos podrían afectar la evaluación de una solución matemática, proponiendo formas de mitigarlos.

- Describir el comportamiento de sistemas ingenieriles a través de la aplicación de modelos matemáticos a problemas simples de diseño ingenieril.

Técnica didáctica sugerida:  

No especificado

Bibliografía sugerida:  

LIBROS DE TEXTO:
* Oliveira, L.,  Linear Algebra, pendiente : Chapman and Hall/CRC., 2022, 
* Glyn, J., Modern Engineering Mathematics, pendiente : Harlow: Pearson Education, 2015, 

LIBROS DE CONSULTA:
* David C. Lay, Steven R. Lay, Judi J. McDonald, Linear Algebra and Its Applications, Quinta, México : Pearson, 2015, 9780321982384

Perfil del Profesor:  

(270101)Maestría en Matemáticas ; (270501)Maestría en Estadística ; (110101)Maestría en Ciencias Computacionales/de Información ; (110102)Maestría en Inteligencia Artificial /Robótica ; (110701)Maestría en Ciencias Computacionales ; (140901)Maestría en Ingeniería Computacional ; (141201)Maestría en Ingeniería Física ; (307001)Maestría en Ciencia de Datos ; (400101)Maestría en Ciencias Físicas ; (400801)Maestría en Física ; (270101)Doctorado en Matemáticas ; (270501)Doctorado en Estadística ; (110101)Doctorado en Ciencias Computacionales/de Información ; (110102)Doctorado en Inteligencia Artificial /Robótica ; (110701)Doctorado en Ciencias Computacionales ; (140901)Doctorado en Ingeniería Computacional ; (141201)Doctorado en Ingeniería Física ; (307001)Doctorado en Ciencia de Datos ; (400101)Doctorado en Ciencias Físicas ; (400801)Doctorado en Física
CIP: 270101, 270501, 110101, 110102, 110701, 140901, 141201, 307001, 400101, 400801

Idioma en que se imparte la materia:  


Español
CIP: 270101  Mathematics, General.   CL-L-U-CA-S-UDC:  9-1-0-3-5-3       

Discipline:  

Mathematics

School:   

Engineering and Sciences

Academic Department:   

Sciences

Programs:   

Prerequisites:  

(MA1054 )

Equivalences:  

None.

Course intention within the general study plan context:  

Course objective:  

Upon completion of the educational unit, each student will be able to:

- Represent models with mathematical and computational tools using commercial tools for solving linear and nonlinear models.

- Use algorithms for data processing utilizing analysis tools to determine solutions for simple mathematical models.

- Apply methodologies in the evaluation of arguments and evidence to analyze how different biases could affect the assessment of a mathematical solution, proposing ways to mitigate them.

- Describe the behavior of engineering systems through the application of mathematical models to simple engineering design problems.

Teaching and learning tecnique:  

Not Specified

Suggested Bibliography:  

TEXT BOOKS:
* Oliveira, L.,  Linear Algebra, pendiente : Chapman and Hall/CRC., 2022, 
* Glyn, J., Modern Engineering Mathematics, pendiente : Harlow: Pearson Education, 2015, 

BOOKS FOR CONSULTATION:
* David C. Lay, Steven R. Lay, Judi J. McDonald, Linear Algebra and Its Applications, Quinta, México : Pearson, 2015, 9780321982384

Academic credentials required to teach the course:  

(270101)Master Degree in Mathematics ; (270501)Master Degree in Statistics ; (110101)Master Degree in Computer/Information Sciences ; (110102)Master Degree in Artificial Intelligence/Robotics ; (110701)Master Degree in Computational Sciences ; (140901)Master Degree in Computational Engineering ; (141201)Master Degree in Physical Engineering ; (307001)Master Degree in Data Science, General ; (400101)Master Degree in Physical Sciences ; (400801)Master Degree in Physics ; (270101)Doctoral Degree in Mathematics ; (270501)Doctoral Degree in Statistics ; (110101)Doctoral Degree in Computer/Information Sciences ; (110102)Doctoral Degree in Artificial Intelligence/Robotics ; (110701)Doctoral Degree in Computational Sciences ; (140901)Doctoral Degree in Computational Engineering ; (141201)Doctoral Degree in Physical Engineering ; (307001)Doctoral Degree in Data Science, General ; (400101)Doctoral Degree in Physical Sciences ; (400801)Doctoral Degree in Physics
CIP: 270101, 270501, 110101, 110102, 110701, 140901, 141201, 307001, 400101, 400801

Language of Instruction:  


Spanish