Última actualización: 31/03/2025


Curso Académico: 2025/2026

Cálculo Numérico
(20128)
Grado en Matemática Aplicada (Plan: 554 - Estudio: 507)


Coordinador/a: GONZALEZ RODRIGUEZ, PEDRO

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Matemáticas

Tipo: Formación Básica
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Objetivos
Proporcionar al alumno conocimientos de Cálculo Numérico que le permitan resolver algunos problemas básicos de la Matemática Aplicada. También se les enseñara a conocer sus limitaciones. Los conocimientos adquiridos en esta asignatura son la base para poder entender los cursos de Métodos Númericos para Ecuaciones Diferenciales y Métodos Númericos para EDPs.
Resultados del proceso de formación y aprendizaje
K6: Conocer las técnicas computacionales más utilizadas en contextos aplicados como el cálculo numérico, las ecuaciones diferenciales, la estadística, la criptografía o la optimización. S3: Resolver problemas de aplicación matemática, mediante técnicas de cálculo, métodos algebraicos o numéricos y saber seleccionar las herramientas más adecuadas en función de cada tipo de problema. C2: Proponer soluciones a problemas prácticos, empleando los resultados y técnicas más adecuadas, y analizar críticamente los resultados obtenidos, explicando las hipótesis y limitaciones de los modelos utilizados.
Descripción de contenidos: Programa
Números en coma flotante Resolución de ecuaciones no lineales. Optimización numérica Interpolación polinómica de Lagrange y de Hermite. Interpolación polinomial a trozos: splines. Cuadratura y derivación numérica Aproximación, polinomios ortogonales y cuadratura Gaussiana.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
A1: CLASES PRESENCIALES MAGISTRALES. Cada asignatura tiene dos sesiones semanales: una magistral, con mayor contenido teórico, y otra reducido, con mayor contenido práctico. En esta sesión tiene lugar el mayor contenido teórico. 100% de presencialidad / A2: CLASES PRESENCIALES: REDUCIDOS (TALLERES, SEMINARIOS, CASOS PRÁCTICOS). Según se ha indicado antes esta sesión tiene un mayor contenido práctico donde los profesores pueden realizar algunos de los ejemplos indicados. 100% de presencialidad / A3: TRABAJO INDIVIDUAL DEL ESTUDIANTE. 0% de presencialidad / A4: SESIONES DE LABORATORIOS. Se trata de una serie de horas adicionales donde los profesores refuerzan los contenidos más prácticos con los estudiantes. 100% de presencialidad / A5: EXAMEN FINAL. 100% de presencialidad M1: SEMINARIOS Y LECCIONES MAGISTRALES CON APOYO DE MEDIOS INFORMÁTICOS Y AUDIOVISUALES. / M2: APRENDIZAJE PRÁCTICO BASADO EN CASOS Y PROBLEMAS Y RESOLUCIÓN DE EJERCICIOS. / M3: TRABAJO INDIVIDUAL Y EN GRUPO O COOPERATIVO CON OPCIÓN A PRESENTACIÓN ORAL O ESCRITA. / M4: TUTORÍAS INDIVIDUALES Y EN GRUPO PARA RESOLUCIÓN DE DUDAS Y CONSULTAS SOBRE LA MATERIA.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 30
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 70

Calendario de Evaluación Continua


Convocatoria extraordinaria: normativa
Bibliografía básica
  • David Kincaid, Ward Cheney. Numerical Analysis: Mathematics of Scientific Computing. AMS. 2002
  • Jorge Nocedal, Stephen J. wright. Numerical optimization. Springer. 2006
  • Timothy Sauer. Numerical Analysis. Pearson. 2019
Recursos electrónicosRecursos Electrónicos *
Bibliografía complementaria
  • Qingkai Kong, Timmy Siauw, Alexandre M. Bayen. Python Programming and Numerical Methods. Cambridge University Press. 2021
  • William H. Press Raymer, Saul A. Teukolsky Hans A. Bethe, William T. Vetterling, Brian P. Flannery. Numerical Recipes. Cambridge University Press. 2007
(*) El acceso a algunos recursos electrónicos puede estar restringido a los miembros de la comunidad universitaria mediante su validación en campus global. Si esta fuera de la Universidad, establezca una VPN


El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.