analisis-numerico-computo-cientifico
En la carpeta MNO encuentran información sobre el curso de Métodos Numéricos y Optimización.
En la carpeta C encuentran:
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Clases para introducción al lenguaje C de programación.
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Dentro de C/BLAS y C/LAPACK se tienen funciones para ejecución de algunas rutinas de BLAS, LAPACK en un sistema ubuntu.
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Dentro de C/extensiones_a_C/ se encuentran las siguientes extensiones al lenguaje de programación C: MPI, Pthreads, openMP, CUDA.
Índice de este repositorio. Cada número contiene notas del tema respectivo.
I Cómputo científico:
1.1 Analisis numérico y cómputo científico.
1.2 Sistema de punto flotante.
1.3 Condición, estabilidad y normas.
II Cómputo en paralelo:
2.1 Un poco de historia y generalidades.
2.2 Sistemas de memoria distribuida: MPI.
2.3 Sistemas de memoria compartida: Pthreads
2.4 Sistemas de memoria compartida: openMP
2.5 Compute Unified Device Architecture (CUDA).
III Cómputo matricial
3.1.1 Multiplicación de matrices y estructura de datos.
3.1.2 Localidad y vectorización. Análisis del error en cómputos matriciales básicos.
3.2.1 Sistemas de ecuaciones lineales: eliminación Gaussiana y factorización LU.
3.2.2 Factorizaciones matriciales: SVD, Cholesky, QR. (Vista rápida).
3.3 [Sistemas de ecuaciones lineales: métodos iterativos.]
3.4 Tensores. Una introducción.
3.5 Aplicaciones del álgebra lineal numérica.
3.6.1 Multiplicación de matrices con cómputo en paralelo.
3.6.2 SVD con cómputo en paralelo.
IV Optimización convexa
4.1 Introducción.
4.3 [Problemas de optimización convexa.]
4.4 [Dualidad.]
4.5 [Algoritmos.]
4.6 Ejemplo de optimización, aprendizaje automático y cómputo en paralelo.