Los métodos numéricos son aplicaciones de algoritmos por las cuales es posible formular y solucionar problemas matemáticos usando operaciones aritméticas menos complejas. … El objetivo principal del análisis numérico es encontrar soluciones «aproximadas» para problemas complejos.

Métodos numéricos para ingenieros cubre los métodos numéricos más importantes que un ingeniero debe conocer. Derivamos algoritmos básicos en búsqueda de raíces, álgebra de matrices, integración e interpolación, ecuaciones diferenciales ordinarias y parciales. 

Aprendemos a utilizar MATLAB para resolver problemas numéricos. Todos los estudiantes que se inscriban tienen acceso a MATLAB en línea y al calificador de MATLAB.

El curso contiene 74 videos breves de conferencias y demostraciones de MATLAB. Después de cada conferencia o demostración, hay problemas que resolver o programas que escribir. El curso está organizado en seis semanas, y al final de cada semana hay un cuestionario evaluado y un proyecto de programación más largo.

¿Qué aprenderás?

• Computación científica
  • Esta semana aprendemos a programar usando MATLAB. Aprendemos cómo se representan los números reales con doble precisión y cómo hacer aritmética básica con MATLAB. Aprendemos cómo usar scripts y funciones, cómo representar vectores y matrices, cómo dibujar gráficas de línea, cómo usar variables lógicas, declaraciones condicionales, bucles for y bucles while.
• Hallazgo de raíz
  • La búsqueda de raíces es una técnica numérica para encontrar los ceros de una función. Aprendemos el método de la bisección, el método de Newton y el método de la secante. Derivamos el orden de convergencia de estos métodos. Se demuestra un cálculo de un fractal de Newton usando MATLAB, y discutimos las funciones de MATLAB que pueden encontrar raíces.

• Álgebra de matrices
  • El álgebra de matrices realizada en la computadora a menudo se llama álgebra lineal numérica. Al realizar la eliminación gaussiana, los errores de redondeo pueden arruinar el cálculo y deben manejarse mediante el método de pivoteo parcial, donde los intercambios de filas se realizan antes de cada paso de eliminación. El algoritmo de descomposición LU luego incluye matrices de permutación. Introducimos recuentos de operaciones y enseñamos la notación de gran Oh para predecir el aumento en el tiempo de cálculo con problemas de mayor tamaño.
• Cuadratura e interpolación
  • Esta semana aprendemos a resolver ecuaciones diferenciales parciales. Este es un tema muy amplio y áreas de investigación como la dinámica de fluidos computacional tienen muchos métodos de solución especializados. Aquí, solo proporcionamos una muestra de este tema. Dividimos las soluciones numéricas de pdes en problemas con valores en la frontera y problemas con valores iniciales, y aplicamos el método de solución de diferencias finitas.  . El proyecto final de programación consistirá en la solución de la ecuación de difusión bidimensional mediante el método de Crank-Nicolson.

¿Cómo obtengo el curso?

Este curso es ofrecido desde la plataforma de Coursera, es un curso que puedes obtener de manera gratuita bajo ciertas condiciones.

La primera opción es elegir la opción de “Curso gratuito sin certificado”, de esta manera podrás acceder al contenido del curso y finalizarlo, pero no podrás obtener un certificado de finalización avalado por la plataforma.

La segunda opción es elegir “auditar curso”, con esta opción podrás acceder al contenido de video del curso, pero no podrás realizar los exámenes ni obtener el certificado de finalización. Si no ves la opción de auditar curso, debes verificar en la parte de abajo usando el scroll (en forma de link).

Las opciones varían dependiendo el curso, pero con cualquiera de las dos podrás acceder gratuitamente al contenido. Por si fuera poco, algunos cursos tienen la opción de ayuda económica, con los cuales puedes solicitar dicho apoyo y ser acreedor de un curso de pago.

Para obtener el curso de manera gratuita da clic en el siguiente botón: