FI3104-1: Métodos Numéricos para la Ciencia e Ingeniería

Prof. Valentino González
valentino@das.uchile.cl
github: thevalentino

Información Práctica

Este curso está orientado a la aplicación práctica de métdos numéricos para resolver problemas de la física y la ingeniería.

Además, el curso busca incentivar el desarrollo de buenas prácticas en el uso de métodos computacionales para la investigación. Entre estas buenas prácticas se encuentran:

• Uso de software abierto, cuando sea posible, para promover la transparencia, reproducibilidad y colaboración.
• Práctica en el diseño de software que sea fácil de mantener (modularidad, respeto a pautas de formato, etc.)
• Re-utilización de software. Utilizar software de acceso público cuando se pueda, pero también diseñar software reutilizable en el futuro.
• Prácticas modernas de testing y debugging (si tenemos tiempo).

El lenguage de programación oficial del curso es Python 2. En particular, vamos a utilizar la distribución Anaconda Python para uniformar las versiones.

Para las tareas usaremos un software de control de versiones: git, y la plataforma github.

Trabajo y Nota del curso.

• Tareas (casi) todas las semanas, tendremos un total de 11 tareas. Pueden eliminar una tarea.
• No hay controles ni exámen.
• La nota final es el promedio simple de las tareas.
• Si completan 80%+ de asistencia a cátedra podrán eliminar dos tareas.

Evaluación de las tareas.

• Las tareas corresponden a problemas prácticos a resolver utilizando los métodos numericos aprendidos en el curso. La tarea entregada incluye un informe y los códigos usados para resolver el problema.

• Las tareas son individuales. Discusiones en grupo y colaboración están permitidas pero el resultado final del trabajo es personal.

• Usaremos un software de detección de copias tanto para los códigos como para los informes.

• Quienes sean sorprendidos copiando pueden dar el curso por reprobado. Se evaluarán acciones sumarias dependiendo del caso.

  • Serán notificados después del elimina.

Los ítems a evaluar en las tareas son aproximadamente los siguientes:

• 40% resolución correcta del problema presentado.
• 45% calidad del reporte entregado: demuestra comprensión del problema y su solución, claridad del lenguage, calidad de las figuras utilizadas.
• 15% diseño del código: claridad, modularidad, respeto a las pautas sintácticas. Las reglas en este último punto irán cambiando conforme aprendamos sobre buenas prácticas.

Este esquema irá cambiando conforme avance el curso.

Bibliografía

• Numerical Recipes. Disponible gratis.
• Apuntes del Prof. Patricio Cordero disponibles en u-cursos, material docente