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Métodos Numéricos para Ingeniería
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Rating: 4.9 out of 5(11 ratings)
77 students

Métodos Numéricos para Ingeniería

Aprende de un curso COMPLETO (teoría + ejercicios). Incluye ejercicios en MatLab.
Created byMate Lima
Last updated 3/2025
Spanish

What you'll learn

  • Comprender los conceptos básicos de análisis de error y su impacto en los cálculos numéricos
  • Implementar métodos de resolución de ecuaciones no lineales, como los métodos de bisección, punto fijo y Newton-Raphson, utilizando MATLAB.
  • Resolver problemas de integración numérica, utilizando métodos como el trapecio y la regla de Simpson
  • Implementar algoritmos para la solución numérica de ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO), incluyendo métodos de Euler, Heun y Runge-Kutta, con ejercicios p
  • Resolver sistemas de ecuaciones lineales mediante métodos directos (eliminación de Gauss, LU) e iterativos (Jacobi y Gauss-Seidel)

Course content

5 sections40 lectures6h 36m total length
  • Definición de error y error de redondeo18:43
  • Errores de truncamiento4:49
  • Series de Taylor10:58
  • Series de Taylor - Ejemplo 115:25
  • Series de Taylor - Ejemplo 27:35

Requirements

  • Conocimientos básicos de matemáticas (conceptos como funciones, derivadas, integrales, y sistemas de ecuaciones)
  • Motivación para aprender sobre métodos numéricos y su implementación práctica

Description

El curso "Métodos Numéricos" está diseñado para estudiantes y profesionales interesados en adquirir un conocimiento sólido sobre la aplicación de los métodos numéricos en la resolución de problemas matemáticos y de ingeniería, utilizando el software MATLAB como herramienta principal. Este curso combina teoría fundamental con prácticas computacionales para proporcionar un enfoque integral y aplicado.

Contenido del curso:

  1. Análisis de Errores:

    • Comienza con los conceptos básicos de error, distinguiendo entre errores de redondeo y errores de truncamiento. A través del uso de la serie de Taylor, se evalúan las implicancias de los errores en cálculos numéricos, estableciendo una base crítica para comprender las limitaciones y precisiones de los métodos numéricos.

  2. Resolución de Ecuaciones No Lineales:

    • Se exploran métodos como el de Punto Fijo, Bisección y Newton-Raphson, acompañados de ejercicios prácticos que incluyen implementaciones en MATLAB. Este módulo enfatiza la importancia de elegir el método adecuado dependiendo de la naturaleza del problema.

  3. Interpolación y Aproximación:

    • Incluye técnicas como la interpolación de Lagrange y diferencias divididas. Estos métodos son esenciales para la representación de datos y aproximación de funciones en problemas reales.

  4. Integración Numérica:

    • Métodos como el Trapecio y la Regla de Simpson se estudian para resolver integrales definidas, con aplicaciones prácticas que muestran cómo implementarlos de manera eficiente.

  5. Solución de Ecuaciones Diferenciales Ordinarias (EDO):

    • Métodos como Euler, Heun, Taylor y Runge-Kutta se presentan de forma teórica y práctica. Cada método incluye ejercicios resueltos tanto manualmente como con MATLAB.

  6. Métodos Numéricos para Álgebra Lineal:

    • Se analizan técnicas fundamentales como la Eliminación de Gauss, Descomposición LU y métodos iterativos como Jacobi y Gauss-Seidel, con énfasis en su implementación computacional.

Objetivo del curso:

El objetivo es capacitar a los participantes para comprender  y analizar métodos numéricos, resolviendo problemas matemáticos complejos de manera eficiente y precisa. MATLAB se utiliza como herramienta  para modelar y simular soluciones, maximizando la comprensión y aplicación práctica de los conceptos aprendidos.

Este curso es ideal para quienes buscan mejorar sus habilidades en análisis numérico y programación matemática, proporcionando una base sólida para resolver problemas técnicos en diversas disciplinas.

Who this course is for:

  • Estudiantes de ingeniería, ciencias aplicadas o matemáticas que necesiten herramientas numéricas para resolver problemas