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Métodos numéricos y estadísticos orientados a la solución de problemas en ingeniería. Faraday y su entorno

6 MAR 2017 - 10:31 CET

Dirigido a estudiantes de ingeniería con un nivel mínimo de inglés, B2, el curso “Métodos numéricos y estadísticos orientados a la solución de problemas en ingeniería. Faraday y su entorno”, se presenta por primera vez en la oferta inicial de la Escuela Complutense de Verano, en el apartado de ciencias experimentales. El programa se compone de un amplio elenco de contenidos teóricos que en todo caso cuentan con un marcado carácter práctico.

El curso, que se desarrollará en el campus de Moncloa del 3 al 21 de julio,  está dirigido por la profesora de la Facultad de Matemáticas Elena Martín-Peinador, y por la profesora del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (México), Natella Antonyan, quienes están al frente de un equipo docente formado principalmente por profesores de la Universidad Complutense.

El programa se ha concebido de tal manera, que los alumnos matriculados serán capaces a la finalización del curso de plantear la solución de un problema de ingeniería a través de la aplicación de métodos numéricos. En este sentido los asistentes podrán representar la solución de problemas de ingeniería en forma algorítmica, programar algoritmos numéricos en un lenguaje de propósito general, así como usar paquetes de análisis numérico para la solución de problemas de ingeniería.

Entre los grandes puntos que recoge la programación de este curso, destacan aspectos genéricos como aproximaciones, errores y métodos numéricos; solución numérica de ecuaciones no lineales y polinomios; álgebra matricial y sistemas de ecuaciones lineales y no lineales; ajuste de curvas por mínimos cuadrados; interpolación; integración numérica; solución numérica de ecuaciones diferenciales o actividades de aprendizaje independiente, todos ellos relativos al campo de análisis numérico. En cuanto a estadística y probabilidad se impartirán en inglés los apartados one-dimensional descriptive statistics y probability.

 

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