matlab metodos
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DEPARTAMENTO DE CAPACITACIÓN
Syllabus
Métodos Cuantitativos con Matlab00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
Duración:16 horas
Descripción del Curso
El curso de Métodos Cuantitativos con Matlab hará un repaso de losprincipales Métodos Numéricos y Técnicas de Optimización para desarro-llar los algoritmos en lenguaje de Matlab para su respectivas aplicaciónes.
Objetivos del Curso
Al finalizar este curso el alumno estará en la capacidad de:
Utilizar la computadora para resolver problemas matemáticos con elMatlab.
Resolver problemas de Optimización Numérica mediante la aplicaciónde algoritmos matemáticos escritos en lenguaje Matlab.
Desarrollar programas en Matlab para resolver problemas cuantita-tivos.
Requisitos
Es necesario que el alumno tenga conocimientos álgebra lineal, métodosnuméricos, técnicas de optimización y optimización con restricciones deigualdad y desigualdad.
Contenidos
I Iniciando el Matlab
1 Conociendo el entorno del Matlab
2 Programación en Matlab
II Ecuaciones no Lineales
1 Método de Bisección
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2 Método de Newton
1) Análisis de Convergencia Local
3 Iteraciones de punto fijo
1) Análisis de Convergencia Local
III Interpolación
1 Teorema fundamental de la Interpolación
2 Forma de Newton
3 Forma de Lagrange
4 Error al interpolar
IV Integración Numérica
1 Regla de Simpson
2 Regla del Trapecio
3 Cambio de intervalo
V Ecuaciones Diferenciales Ordinarias
1 Problemas de valor inicial
1) Método de Euler2) Herramienta ODE45 del Matlab
2 Métodos de Taylor
3 Métodos de Runge-Kutta
4 Problemas con valores en la frontera
1) Método de Newton2) Método de colocación
VI Resolución de sistemas de ecuaciones lineales. Métodos directos
1 Sistema triangular inferior. Sustitución progresiva
2 Sistema triangular superior. Sustitución regresiva
3 Métodos exactos para sistemas generales
1) Eliminación gaussiana2) Factorización LU3) Factorización de Cholesky4) Factorización QR5) Método empleado por Matlab
4 Sistemas de ecuaciones lineales.Métodos iterativos
1) Método de Jacobi
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2) Método de Jacobi amortiguado3) Método de Gauss-Seidel4) Método de Gauss-Siedel amortiguado
VII Optimización
1 Optimización con una variable
2 Optimización con varias variable
1) Optimización sin restricciones2) Optimización con restricciones3) Optimización con restricciones de igualdad
a′ Método de Lagrangeb′ Precios sombra
4) Optimización con restricciones de desigualdada′ Condición de Kuhn Tucker
3 Optimización de una función cuadrática
4 Optimización del problema de programación lineal
Metodología
El curso de desarrollará en forma presencial en laboratorios mediante laexposición e interacción continua con el estudiantes a través de ejemplos ycasos para facilitar la comprensión de cada tema, además se le brindará larepaso en temas cuantitativos y matemáticos necesarios para el desarrollode las aplicaciones en Matlab.
Evaluación
La evaluación se realizará mediante un exámen final.
Bibliografía Recomendada
I.M. Llorente, V.M. Pérez. Cálculo numérico para computación en ingenieríay ciencias Ed. Sintesis, 1999
Shoichiro Nakamura, Metodos numericos aplicados con software,EditorialPRENTICE-HALL992.
A.K. Dixit Optimization in Economic Theory Optimization in Economic The-ory, Oxford University Press
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31 de agosto de 2010
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