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Análisis numérico y cómputo científico

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Para información sobre el curso de Métodos Numéricos y Optimización impartido en ITAM, ir a la rama correspondiente de este repositorio y seleccionar la fecha de interés.

Índice de notas. Cada número contiene información del tema respectivo.

1.1 Analisis numérico y cómputo científico.

1.2 Sistema de punto flotante.

1.3 Condición, estabilidad y normas.

2.1 Un poco de historia y generalidades.

2.2 Sistemas de memoria distribuida: MPI.

Ejemplos con openmpi:

2.3 Sistemas de memoria compartida: Pthreads

2.4 Sistemas de memoria compartida: openMP

Ejemplos con openMP

2.5 Compute Unified Device Architecture (CUDA).

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.

4.1 Introducción.

4.2 Teoría de convexidad.

4.3 [Problemas de optimización convexa.]

4.4 [Dualidad.]

4.5 [Algoritmos.]

4.6 Ejemplo de optimización, aprendizaje automático y cómputo en paralelo.

V Cómputo en la nube

5.1 Amazon Web Services

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Ejemplos:

Ejemplos: