2.3.6 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 (Learning Outcomes):
Elective:

1. Definir conceptos de error, estabilidad, precisión de máquina y la inexactitud de las aproximaciones computacionales [Familiarizarse]
2. Implementar series de Taylor, algoritmos de interpolación, extrapolación y regresión para aproximación de funciones [Usar]
3. Implementar algoritmos de diferenciación e integración [Usar]
4. Implementar algoritmos para solucionar ecuaciones diferenciales [Usar]