Que l@s estudiantes refuercen la teoría vista en el curso con la investigación e implementación de un método numérico en su forma en paralelo o secuencial para resolver un problema relacionado con los temas vistos en el curso y en áreas como análisis numérico y cómputo científico, inteligencia artificial, machine learning, estadística, bioestadística, física, economía, actuaría, ingeniería, finanzas o big data.
Cada equipo realiza una investigación del método numérico elegido para su estudio, reporte en un trabajo escrito, presentación e implementación para resolver el problema definido por el equipo en el marco del objetivo anterior. La definición del problema se discute entre los integrantes del equipo y con el profesor. Juntos determinan el tiempo que requieren para la entrega del proyecto, para ello, semanalmente se solicitan avances del proyecto, siendo parte fundamental para el éxito del mismo. Más indicaciones respecto a esto último se encuentran aquí.
La implementación del método numérico es fundamental para el proyecto. Esta implementación utiliza código escrito en C y sus extensiones para resolver los objetivos de cada equipo. Se propone a cada equipo el uso de lenguajes de alto nivel (python, matlab, R) para trabajo no pesado y/o gráficas y el lenguaje de programación en C para el trabajo rudo.
Tiene un porcentaje de 40% y la calificación es por equipo. Se entrega el código de la implementación en una liga a ella, más información sobre esta liga aquí.
El trabajo escrito consiste en el reporte de la investigación realizada y los resultados obtenidos. Se dan referencias utilizadas. No se sube al repo del curso, pero se proporciona una liga al mismo, más información sobre esta liga aquí.
Tiene un porcentaje de 20% y la calificación es por equipo. Se entrega en la fecha del examen final determinada por control escolar.
Se realiza una presentación de máximo 15 min por cada equipo para reporte sobre el trabajo realizado y resultados. En esta presentación no se entra en detalles sobre los métodos, sólo cuestiones generales. No se sube al repo del curso, pero se proporciona una liga al mismo, más información sobre esta liga aquí.
Tiene dos calificaciones 10% de forma individual y 5% para el equipo. Se realiza en la fecha del examen final determinada por control escolar.
Tienen un porcentaje de 25% y encuentran más información aquí.
La calificación se conforma de los porcentajes anteriores:
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avances de forma individual (25%).
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trabajo escrito por equipo (20%).
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presentación individual (10%) y por equipo (5%).
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implementación del método numérico por equipo (40%).
El porcentaje del proyecto de acuerdo a la primera clase del curso tiene un porcentaje del 50% de la calificación final.
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Multiplicación de matrices.
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Multiplicación de tensores.
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Reglas de integración.
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Métodos para resolver sistemas de ecuaciones lineales: triangulares, sparse, densos.
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Factorización de matrices: lu, cholesky, qr, svd.
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Cálculo de eigenvalores, eigenvectores.
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Generación de números aleatorios.
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Ordenamiento de elementos en un arreglo.
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Mínimos cuadrados.
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Componentes principales.
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Sistemas de ecuaciones diferenciales.
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Algoritmos basados en árboles o grafos.