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Computación Científica

Información Básica

  • Créditos: 3
  • Horas de trabajo acompañado: 5 / semana (3 horas clase, 2 horas taller)
  • Horas de trabajo independiente: 4 / semana
  • Pre-requisitos: Programación Orientada a Objetos, Cinemática y Dinámica
  • Tipo de curso: Núcleo de Formación Fundamental.

Descripción del Curso

A la computación científica le compete el diseño y análisis de algoritmos para resolver problemas matemáticos que surgen en la ciencia y la ingeniería; combina la simulación computacional, la visualización científica, el modelamiento matemático, la programación, las redes de computadoras, el diseño de bases de datos, la computación simbólica y la computación de alto desempeño con varias disciplinas. Esta interacción entre disciplinas ha provocado el surgimiento de muchos subcampos, como biología computacional, química computacional, mecánica computacional, electromagnetismo computacional y sociología computacional. Esta área de la computación ofrece exposición a conceptos y técnicas, incluyendo precisión de la representación numérica, análisis de error, técnicas numéricas, arquitecturas y algoritmos paralelos, modelamiento y simulación, visualización de información, ingeniería de software, y optimización.

Objetivos

Al finalizar el curso los participantes podrán:

  1. Explicar el concepto de modelamiento y abstracción que permiten el uso de la máquina para resolver problemas
  2. Explicar y dar ejemplos de los beneficios de la simulación y modelamiento
  3. Comprender las relaciones entre modelamiento y simulación
  4. Construir (crear) modelos matemáticos sencillos y formales de situaciones del mundo real, y lo usa en simulación
  5. Aplicar técnicas de modelamiento y simulación en un rango amplio de áreas
  6. Verificar y validar los resultados de una simulación
  7. Describir diferentes alternativas para validar modelos
  8. Comprender las fuentes del error numérico, la precisión de la máquina, y la inexactitud de las aproximaciones computacionales
  9. Implementar algoritmos que permiten aproximar funciones e interpolar datos.
  10. Implementar algoritmos para la solución numérica de derivadas e integrales.
  11. Implementar algoritmos para la solución numérica de ecuaciones diferenciales.
  12. Crear representaciones gráficas adecuadas para la presentación de los resultados de simulación
  13. Usar y comparar APIs y herramientas para crear representaciones visuales de datos.
  14. Analizar y seleccionar técnicas de visualización para problemas específicos
  15. Extrae información relevante de imagenes
  16. Distinguir el uso de recursos computacionales para una respuesta rápida de la administración eficiente de acceso a recursos compartidos
  17. Reconocer constructos que permiten coordinar cómputos simultáneos múltiples
  18. Explicar las diferencias entre memoria compartida y distribuida
  19. Caracterizar las tareas de máquinas SIMD
  20. Describir las ventajas y limitaciones de GPUs versus CPUs * Ítem de lista desordenada

Se desarrollan competencias en

  • Python (avanzado)
  • MatLab (avanzado)
  • Methamatica (intermedio)
  • Mapple (intermedio)
  • OpenCL en C++ (básico)
  • CUDA (básico)
  • Visual Studio (intermedio)
  • Latex (intermedio)

Contenido

Capítulo 1: Modelamiento y simulación

Sesión Horas teóricas Prácticas acompañadas Temas Profundidad Bibliografía
1 3 Modelo como abstracción de sistemas reales y Simulación como modelamiento dinámico. Propósito y compromisos al modelar y simular Familiaridad []
2 2 Presentación de casos de aplicación de simulación en compañias reconocidas Familiaridad []
3 3 El proceso de la simulación: identificación de características, simplificación, y validación Uso []
4 2 Práctica 1.1. Experimento en clase con resortes y péndulos. Modelamiento Uso []
5 3 Evaluación, validación y verificación de modelos y simulaciones Familiaridad []
6 2 Práctica 1.2. Experimento en clase con resortes y péndulos. Resultados Uso []
7 3 Áreas de aplicación: salud, economía, planeación, ciencias e ingeniería. Familiaridad []
8 2 Presentación de propuestas de proyecto de semestre Uso []

Total de Horas: 20.

Sesión Horas de trabajo independiente Temas Objetivos
1 2 Investigación, lectura y preparación de diapositivas sobre Casos de Aplicación. [1, 2, 3]
3-6 6 Análisis de resultados y preparación de informe práctica 1 [3, 4, 6]
7-8 4 Proyecto: Investigación, lectura y preparación de diapositivas e informe de propuesta de proyecto. [2, 5, 7]

Total de Horas: 12

Capítulo 2: Análisis Numérico

Sesión Horas teóricas Prácticas acompañadas Temas Profundidad Bibliografía
9 3 Error por truncamiento y redondeo; Sensibilidad, condicionamiento, estabilidad y convergencia Familiaridad [ ]
10 2 Práctica 2.1. Fijo vs. Flotante; Algoritmos para evaluación de polinomio Uso [ ]
11 3 Sistemas de Ecuaciones lineales Familiaridad [ ]
12 2 Práctica 2.2. Solución del sistema Ax=b. Sensibilidad y Condicionamiento Uso [ ]
13 3 Interpolación y aproximación: Mínimos cuadrados, e Interpolación polinomial Uso [ ]
14 2 Práctica 3.1. Ajuste de datos experimentales Uso [ ]
15 3 Diferenciación numérica: Polinomial y Diferencias Finitas Uso [ ]
16 2 Práctica 3.2. Derivada de función exponencial Uso [ ]
17 3 Integración numérica: Fórmulas de Newton-Cotes, Cuadratura Uso [ ]
18 2 Práctica 3.3. Integral de función exponencial Uso [ ]
19 3 Ecuaciones Diferenciales Ordinarias: Problemas de valor inicial (Métodos multipaso, Métodos implícitos, Métodos Runge-Kutta) Uso [ ]
20 2 Práctica 4.1. Solución del problema df/dt = -alpha.f Evaluación [ ]
21 3 Ecuaciones Diferenciales Ordinarias: Problema de valores de frontera (Métodos de disparo, Métodos de Diferencias Finitas, Métodos de Elementos Finitos) Uso [ ]
22 2 Práctica 4.2. Solución de problema físico unidimensional (oscilador, cuerda, pozo cuántico). Modos permitidos. Evaluación [ ]

Total de Horas: 35.

Sesión Horas de trabajo independiente Temas Objetivos
9 2 Proyecto: Análisis de implementaciones numéricas para el proyecto. Borrador Informe Parcial [4, 5, 6]
10, 12 7 Análisis de resultados y preparación de informe práctica 2 [4, 8]
14, 16, 18 6 Análisis de resultados y preparación de informe práctica 3 [4, 9, 10]
20, 22 8 Análisis de resultados y preparación de informe práctica 4 [4, 5, 6, 11]
11, 13, 15, 17, 19 10 Proyecto: Implementación proyecto [4, 5, 6]
21 2 Proyecto: Correcciones a implemetaciones del proyecto [4, 5, 6]

Total de Horas: 35

Capítulo 3: Visualización interactiva

Sesión Horas teóricas Prácticas acompañadas Temas Profundidad Bibliografía
23 3 Principios de visualización de datos; Algoritmos de graficación y visualización Uso y Evaluación[]
24 2 Uso de APIs para construir interfaces de usuario adecuadas, económicas e intuitivas. Uso y Evaluación []
25 3 Técnicas de procesamiento de imágenes Uso []
26 2 Práctica 5: Extracción de información de una imagen Uso []

Total de Horas: 10.

Sesión Horas de trabajo independiente Temas Objetivos
23 2 Proyecto: Análisis de resultados de simulación del proyecto. Evaluación, validación y verificación. Elaboración de Informe Parcial. [4, 5, 6]
24 2 Proyecto: Preparación de interfaz de proyecto. Borrador informe final [12, 13, 14]
26 3 Análisis de resultados y preparación de informe práctica 5. [14, 15]

Total de Horas: 7

Capítulo 4: Computación paralela

Sesión Horas teóricas Prácticas acompañadas Temas Profundidad Bibliografía
27 3 Múltiples computaciones simultáneas; Paralelismo versus concurrencia Familiaridad []
28 2 Medición del uso y acceso a recursos de computo y memoria Uso y Evaluación []
27 3 Memoria compartida versus distribuida Familiaridad []
28 2 Coordinación de cómputos simultáneos múltiples Uso[]
27 3 Procesamiento vectorial (SIMD); Co-procesamiento (GPU); Topologías y agrupamientos Familiaridad y Uso []
28 2 Práctica 5: CPU vs GPU. Casos de aplicación en análisis de imagenes Uso y Evaluación []

Total de Horas: 15.

Sesión Horas de trabajo independiente Temas Objetivos
28 2 Proyecto: Verificación y correcciones de interfaz de usuario. Adelanto Informe Final. [12, 13, 14]
30 2 Proyecto: Análisis de necesidades de recursos de cómputo en el proyecto. Adelanto Informe final. [12, 13, 14]
31 2 Proyecto: Presentación de proyecto de semestre e informe final. [12, 13, 14]
32 4 Análisis de resultados y preparación de informe práctica 5 [14, 15, 20]

Total de Horas: 10

Integración Curricular

Resultados de Programa (ABET)

(A) La habilidad para aplicar conocimientos de matemáticas, ciencias e ingeniería.

(B) La habilidad para analizar un problema e identificar los requerimientos necesarios para su definición y solución.

(C) La habilidad para diseñar, implementar y evaluar procesos y sistemas computacionales.

(D) La habilidad para funcionar en equipos de trabajo.

(E) El entendimiento de la responsabilidad profesional y ética.

(F) La habilidad para comunicarse efectivamente.

(G) La habilidad para analizar los impactos de la computación y la ingeniería en las personas, organizaciones y la sociedad.

(H) El reconocimiento de la necesidad de, y la habilidad para, continuar con el desarrollo profesional.

(I) La habilidad para usar las técnicas, destrezas y herramientas modernas para la práctica de la computación.

(J) La habilidad para aplicar los fundamentos y principios de las matemáticas y de la computación en el modelamiento y diseño de sistemas computacionales de manera que se demuestre comprensión de las ventajas y desventajas en las decisiones de diseño.

(K) La habilidad para aplicar los principios de diseño y desarrollo de software en la construcción de sistemas de diferente complejidad.

Relevancia del curso con los resultados de programa

Resultados de Programa
A B C D E F G H I J K
Relevancia 4 1 4 2 5 4

Escala: (1) baja relevancia - (5) alta relevancia.

Integración de objetivos, contenido y metodología del curso

El curso es presencial y con participación y trabajo en clase. Se asignarán investigaciones, ejercicios y lecturas. Durante la sesión se expondrán los conceptos acompañados de ejemplos, se fomentará la participación de los estudiantes. Se realizará un taller semanal en el que se ponga en práctica algunos conceptos de computación.

Resultados del Programa Indicadores de Desempeño Objetivos Capítulos Actividades de aprendizaje Instrumentos de medición
(A) Aplicación de Conocimientos (A1) Identificar los fundamentos científicos y los principios de ingeniería que rigen un proceso o sistema. (Conocimiento) FALTA 3-11,14,15,20 1-4 Prácticas y Proyecto de Semestre Informes y Presentaciones
(C) Diseño (C1) Utilizar estándares de codificación en la implementación de componentes de software. (Aplicación). FALTA 1-7,12-14 1,3,4 Prácticas y Proyecto de Semestre Informes escritos
(F) Comunicación efectiva (F1) Producir textos de manera efectiva teniendo en cuenta la estructura, coherencia, flujo, ortografía y correcto uso del lenguaje. (Aplicación). FALTA 1-20 1-4 Prácticas y Proyecto de Semestre Informes y Presentaciones
(G) Impactos de la computación y la ingeniería (G1) Identificar los eventos históricos y contemporáneos que la computación y la ingeniería han afectado. (Comprensión). FALTA 1-7,12-14 1,3,4 Proyecto de Semestre Informes y Presentaciones
(I) Uso de herramientas y técnicas (I1) Utilizar herramientas de desarrollo de software. (Aplicación). FALTA 4-6,8-15,20 2-4 Prácticas y Proyecto de Semestre Informes y Presentaciones
(J) Modelamiento y diseño de sistemas computacionales (J1) Reconocer la importancia del modelamiento cuando se resuelve un problema. (Compresión). FALTA 3-6,8-15,201-4 Prácticas y Proyecto de Semestre Informes y Presentaciones

Contribución al Desarrollo de Competencias (CNA)

Resultados de Programa
A B C D E F G H I J K
Ciudadanía X
Comunicación escrita X
Lectura crítica X
Inglés X
Razonamiento cuantitativo X X X X

Contribución a los objetivos educacionales

La Carrera de Ingeniería de Sistemas y Computación plantea los siguientes objetivos educacionales, El estudiante graduado de la carrera será capaz de:

  1. Ejercitar la práctica de la Ingeniería de Sistemas y Computación profesionalmente.
  2. Diseñar y operar sistemas de computación que contribuyen a la solución de problemas relacionados a la disciplina, otra área de la ciencia y la ingeniería u otras disciplinas.
  3. Contribuir al bienestar de las comunidades desde posiciones prominentes en la industria, academia, sector público o como un emprendedor.
  4. Ser distinguido por su bases sólidas en computación, su sentido de ciudadanía responsable, su profesionalismo y liderazgo.
  5. Continuar su desarrollo profesional o involucrarse en estudios de posgrado.
Resultados de Programa
A B C D E F G H I J K
Objetivo 1 X X X X X
Objetivo 2 X X X
Objetivo 3 X X X
Objetivo 4 X X X X
Objetivo 5 X X X X

Recomendaciones del Director del Programa

Reglas del curso

Calificación y Balance de Evaluación del Curso

Instrumento Porcentaje A B C D E F G H I J K
Presentación de Casos 5 % 20% 20 % 60 %
Práctica 1 10 % 40 % 20 % 40 %
Práctica 2 15 % 25 % 20 % 30 % 25 %
Práctica 3 15 % 25 % 20 % 30 % 25 %
Práctica 4 15 % 25 % 20 % 30 % 25 %
Práctica 5 10 % 30 % 20 % 40 % 10 %
Propuesta Proyecto 5 % 20 % 20 % 20 % 40 %
Informe parcial Proyecto 10 % 7.5 % 10.5 % 20 % 20 % 30 % 12 %
Presentación e Informe Final Proyecto 25 % 13 % 20 % 20 % 30 % 17 %

Asistencia

Obligatoria. Las notas se bloquean en el sistema cuando se alcanza el 20% de inasistencia injustificada.

Bibliografía

  1. Terrence J. Akai. “Applied numerical methods for engineers” Wiley. 1994. 620.0015194
  2. Michael Heath “Scientific Computing, an introductory survey” McGraw-Hill. 1997.
  3. Lloyd N. Trefethen, David Bau III. “Numerical Linear Algebra” SIAM. 1997
  4. Richard Burden, and Douglas Faires “Análisis numérico” Thomson Ed. 2001. 615.4
  5. Gerald Curtis “Análisis Numérico” alfaomega 1997. 519.4
  6. Gerald Curtis, Patrick Wheatley “Análisis Numérico con aplicaciones” Pearson 2000. 519.4
  7. W. Allen Smith “Análisis Numérico” Prentice Hall. 1988. 519.4
  8. Jonh H. Mathews, Kurtis D. Fink “Métodos Numéricos con Matlab” Pearson 2000.
  9. Timothy Sauer “Análisis Numérico” Pearson 2013.

Instalaciones

Salón de clase con computador y proyector. Laboratorio de Ingeniería de Sistemas y Computación.

Material de este semestre

 
materias/computacioncientifica.1471842816.txt.gz · Última modificación: 2016/08/22 00:13 por letobon
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