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Disciplina asociada:Matemáticas |
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Escuela:
Ingeniería y Ciencias
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Departamento Académico:
Ciencias
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Programas académicos: |
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Requisitos:(Haber Aprobado MA1054) |
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Equivalencia:No tiene. |
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Intención del curso en el contexto general del plan de estudios: |
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Objetivo general de la Unidad de Formación: |
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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. |
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Técnica didáctica sugerida: |
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| No especificado | |||||
Bibliografía sugerida: |
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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 |
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Perfil del Profesor: |
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(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 |
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Discipline:Mathematics |
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School:
Engineering and Sciences
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Academic Department:
Sciences
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Programs: |
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Prerequisites:(MA1054 ) |
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Equivalences:None. |
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Course intention within the general study plan context: |
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Course objective: |
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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. |
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Teaching and learning tecnique: |
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| Not Specified | |||||
Suggested Bibliography: |
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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 |
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Academic credentials required to teach the course: |
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(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 |
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