CG1 - Que los estudiantes comprendan y sepan utilizar el lenguaje y las herramientas matemáticas para modelizar, simular y resolver problemas, reconociendo y valorando las situaciones y problemas susceptibles de ser tratados matemáticamente.
CG2 - Que los estudiantes adquieran la capacidad básica para enunciar resultados relevantes por su implicación práctica en distintos campos de la Matemática, para desarrollar nuevos métodos y para transmitir y transferirlos conocimientos adquiridos.
CG3 - Que los estudiantes conozcan los modelos, métodos y técnicas relevantes en distintas áreas de aplicación de la Ingeniería Matemática participando en la creación de nuevas tecnologías que contribuyan al desarrollo de la sociedad.
CG4 - Que los estudiantes puedan asimilar la formulación de un nuevo objeto, modelo o método matemático, en términos de otros ya conocidos, y ser capaz de utilizarlos en diferentes contextos de aplicación.
CG5 - Que los estudiantes sepan abstraer en un modelo matemático las propiedades y características esenciales de un problema real reconociendo su rango de aplicabilidad y limitaciones.

CT1 - Que los estudiantes sepan: i) integrar creativamente conocimientos y aplicarlos a la resolución de problemas. ii) perseguir objetivos de calidad en el desarrollo de su actividad profesional. iii) adquirir capacidad para la toma de decisiones y de dirección de recursos humanos. Que los estudiantes sean capaces de: i) mostrar creatividad, iniciativa y espíritu emprendedor para afrontar los retos de su actividad como graduado en ingeniería matemática. ii) valorar la importancia de la Ingeniería Matemática en el contexto industrial, económico, administrativo, medio ambiental y social.
CT2 - Que los estudiantes sepan incorporar a sus conductas los principios éticos que rigen la práctica profesional. Que los estudiantes adquieran: i) conciencia de los riesgos y problemas medioambientales que conlleva su ejercicio profesional. ii) capacidad de organización, planificación y ejecución. Que los estudiantes sepan desenvolverse en un contexto internacional y multicultural con el fin de conseguir la suficiente habilidad para el trabajo en grupos multidisciplinares. Que los estudiantes adquieran un alto nivel de compromiso y discernimiento ético para el ejercicio profesional y sus consecuencias.

CE1 - Que los estudiantes sepan resolver problemas y casos reales planteados en el ámbito de la ciencia, la tecnología y la sociedad mediante habilidades de modelización, cálculo numérico, simulación y optimización.
CE2 - Que los estudiantes sepan proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales, utilizando las herramientas matemáticas más adecuadas a los fines que se persigan.
CE5 - Que los estudiantes sepan desarrollar programas que resuelvan problemas matemáticos utilizando para cada caso el entorno computacional adecuado.
CE6 - Que los estudiantes sepan utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos.

Sesiones académicas teóricas: 30 horas presenciales + 21 horas de trabajo autónomo del estudiante.

Sesiones académicas de problemas y prácticas en aula de informática: 30 horas presenciales + 60 horas de trabajo autónomo del estudiante.

Tutorías: 6 horas presenciales.
Evaluación: 3 horas presenciales.

150 horas = 6 ECTS.

2,4

3,6

6

Se estudian temas escogidos de Álgebra lineal numérica, así como métodos de resolución numérica de Ecuaciones diferenciales ordinarias, incidiendo en las aplicaciones.

Se recomienda que el estudiante tenga conocimientos de Álgebra lineal, Métodos numéricos y Ecuaciones diferenciales ordinarias.

Examen o prueba objetiva 60 %.
Entrega de prácticas o proyectos 30 %.
Evaluación in situ mediante observación directa de trabajo y desempeño de cada estudiante 10 %.

A. Aubanell, A. Bensey y A. Delshams: Útiles básicos de Cálculo Numérico. Labor. 1993.
R. Burden, J. D. Faires y A. M. Burden: Análisis Numérico. 10ª edición. Cengage Learning. 2017.
J. C. Butcher: Numerical methods for ordinary differential equations. 3ª edición. Wiley, 2016.
P. G. Ciarlet: Introduction to numerical linear algebra and optimization. Cambridge University Press, Cambridge, 1988.
D. Kincaid y W. Cheney: Análisis Numérico: las Matemáticas del Cálculo Científico. Addison-Wesley Iberoamericana. 1994.
D. C. Lay, S. R. Lay y J. J. McDonald: Álgebra Lineal y sus aplicaciones. 5ª edición. Pearson Educación, 2016.
C. Moreno: Introducción al Cálculo Numérico. 1ª edición, 2ª reimpresión. UNED, 2022.
L. N. Trefethen y D. Bau III: Numerical Linear Algebra. SIAM. 1997.

Bibliografía complementaria:
J. L. de la Fuente: Ingeniería de los algoritmos y métodos numéricos. 2ª edición. Círculo Rojo. 2017.
D. F. Griffiths y D. J. Higham: Numerical Methods for Ordinary Differential Equations. Initial Value Problems. Springer. 2010.
J. A. Infante y J. M. Rey: Métodos Numéricos. Teoría, problemas y prácticas con MATLAB. 6ª edición. Ediciones Pirámide. 2022.
E. Isaacson y H. B. Keller: Analysis of Numerical Methods. Dover. 1994.
P. Lascaux y R. Théodor: Analyse Numérique Matricielle Appliquée à l'Art de l'Ingénieur. Dunod. 2004.
J. H. Mathews y K. D. Fink: Métodos Numéricos con MATLAB. 3ª edición. Prentice Hall. 2004.

El material del curso estará disponible en el Campus Virtual de la UCM.