- Métodos básicos de Análisis Numérico. - Conocimientos de Análisis Matemático en una y varias variables. - Conocimientos de Álgebra Lineal. - Conocimientos de Ecuaciones Diferenciales Ordinarias y Ecuaciones en Derivadas Parciales. - Resolución numérica de Ecuaciones Diferenciales Ordinarias.

Uno de los propósitos de este curso es proporcionar las técnicas básicas para la resolución numérica de EDPs. Para ello, analizaremos y estableceremos las propiedades teóricas de cada método (estabilidad, precisión, complejidad computacional) y demostraremos su funcionamiento con ejemplos que describan sus ventajas e inconvenientes. El objetivo principal es desarrollar el pensamiento algorítmico, haciendo énfasis en los principales conceptos computacionales. De forma más específica, el curso tiene diversos objetivos por parte del alumnado: - Conocer los principales métodos de aproximación numérica de EDPs: método de diferencias finitas; método de elementos finitos; métodos espectrales para problemas periódicos y no periódicos. - Saber analizar las principales características de un determinado método: orden, estabilidad, convergencia. - Saber implementar métodos de resolución de EDPs en una y dos dimensiones. - Tener criterios para valorar y comparar distintos métodos en función de los problemas a resolver, el coste computacional y la presencia de errores. - Ser capaz de programar los algoritmos estudiados en el curso o utilizar algoritmos previamente programados (por ejemplo, en Matlab o Python). CB6, CB7, CB8, CB9, CB10 CG1, CG2, CG3, CG4, CG5, CG6, CG7 CE1, CE2, CE3, CE4, CE5, CE6, CE8, CE9, CE10, CE11, CE12, CE13

1. Método de diferencias finitas 1.1 Introducción a las aproximaciones en diferencias finitas 1.2 Métodos de diferencias finitas para problemas con condición de frontera 1.3 Métodos de diferencias finitas para ecuaciones elípticas lineales 1.4 Métodos de diferencias finitas para ecuaciones de difusión y problemas parabólicos 1.5 Métodos en diferencias finitas para la ecuación de advección lineal 2. Método de elementos finitos en 1D 2.1 Aproximación polinomial por partes en 1D 2.2 El método de los elementos finitos en 1D 3. Método de elementos finitos en 2D 3.1 Aproximación polinomial por partes en 2D 3.2 El método de los elementos finitos en 2D 4. Métodos espectrales para problemas periódicos 4.1 Matrices de diferenciación 4.2 Mallas infinitas: la transformada de Fourier semi-discreta 4.3 Mallas periódicas: DFT y FFT 4.4 Suavidad y precisión espectral 5. Métodos espectrales para problemas no periódicos 5.1 Interpolación de polinomios y mallas agrupadas 5.2 Matrices de diferenciación de Chebyshev 5.3 Problemas con condición de frontera 5.4 Problemas dependientes del tiempo y regiones de estabilidad

Clases magistrales/expositivas: Tienen por objetivo alcanzar las competencias específicas cognitivas de la materia. En ellas se presentarán los conocimientos que los alumnos deben adquirir. Para facilitar su desarrollo el alumnado recibirá materiales relacionados con las clases (notas, diapositivas) y se le facilitará el acceso a los textos de la bibliografía que permitan completar y profundizar aquellos aspectos en que sea necesario. Clases prácticas: Son clases de resolución de problemas, prácticas en aula informática o de exposición por parte del alumnado. Estas clases ayudan a desarrollan las competencias específicas y se alternarán con las de carácter más expositivo. Se realizarán actividades tutorizadas de enseñanza-aprendizaje, de contenido formativo tanto teórico como práctico que, aunque se pueda desarrollar de manera autónoma, requiera la supervisión y seguimiento, más o menos puntual, de un docente. Estas actividades pueden ser, entre otras, tutorías programadas, revisión de trabajos y tutorías de seguimiento. El resto de las actividades consisten en el estudio de forma autónoma o en grupo sin supervisión del profesorado, durante el cual se realizan ejercicios y lecturas complementarias, existiendo acceso a aulas informáticas.