El objetivo de este curso es introducir las herramientas básicas del cálculo numérico tanto desde un punto de vista teórico como práctico. Se trata de que el/la estudiante incorpore los distintos conceptos y dificultades que surgen al resolver aproximadamente una variedad de problemas de la matemática y sus aplicaciones. Se debe dar fundamentación teórica de los diversos métodos, al nivel de los cursos previos de Análisis y Álgebra. El curso debe contar con la participación activa de la/el estudiante, quien deberá aplicar los métodos en casos concretos utilizando para ello paquetes de programas de cálculo numérico. El aprendizaje del manejo de herramientas computacionales debe ser parte importante del curso.

1. Aritmética de punto fijo y flotante. Representación de los números en una computadora. Errores de redondeo y truncado. Propagación de los errores en los cómputos. Ejemplos de problemas mal condicionados. Estabilidad numérica.
2. Resolución numérica de ecuaciones diferenciales ordinarias. Método de Euler explícito e implícito. Métodos de Taylor. Métodos de Runge-Kutta. Métodos de paso variable y adaptividad. Error local o de truncamiento. Orden de convergencia y estimación de error. 
3. Introducción a la resolución numérica de ecuaciones diferenciales en derivadas parciales. Método de diferencias finitas. Consistencia, convergencia y estabilidad.
4. Normas y condicionamiento de matrices. Sistemas de ecuaciones lineales. Métodos directos: eliminación de Gauss, acumulación de errores y pivoteo, descomposición LU. Casos particulares: matrices de banda, ralas y tridiagonales. Matrices simétricas definidas positivas: Descomposición de Cholesky. Métodos iterativos: métodos de Jacobi, Gauss-Seidel y SOR. 
5. Solución de ecuaciones no lineales. Métodos de bisección. Método de Newton, convergencia cuadrática. Métodos de la secante y regula falsi. Métodos de punto fijo. 
6. Interpolación polinomial. Formas de Lagrange y de Newton. Fórmula del error. Interpolación de Hermite. Puntos de interpolación óptimos para la aproximación uniforme: polinomios de Chebyshev.
7. Productos escalares discretos y continuos. Polinomios ortogonales y cuadrados mínimos. Proyección ortogonal. Ecuaciones normales. Método de Gram-Schmidt y descomposición QR de matrices. Descomposición en valores singulares y su aplicación a la compresión de imágenes.
8. Integración numérica. Reglas basadas en interpolación polinomial. Fórmulas de Newton-Cotes. Reglas del trapecio y de Simpson. Grado de precisión y error de las reglas de integración. Reglas compuestas. Cuadratura de Gauss. Métodos de paso múltiple para resolución numérica de ecuaciones diferenciales ordinarias: Adams-Moulton, Adams-Basforth. Métodos de predicción y corrección. Estabilidad relativa y absoluta y orden de convergencia.

BIBLIOGRAFIA

Textos

• S.D. Conte, C. de Boor, Elementary Numerical Analysis, McGraw-Hill, New York, 1980.
• L.W. Johnson, R.D. Riess, Numerical Analysis, Addison-Wesley, 1982.
• D. Kincaid, W. Cheney, Análisis Numérico: Las matemáticas del cálculo científico Addison-Wesley, 1994.
• S. Nakamura, Análisis Numérico y visualización gráfica con Matlab Prentice Hall, 1997.

Libros de referencia

• R.L. Burden, J. Faires, A.M. Burden, “Análisis Numérico” Décima edición, Cengage Learning, 2017.
• G.E. Forsythe, M.A. Malcolm, C.B. Moler, “Computer Methods for Mathematical Computations”, Prenticer Hall, 1977.
• G. Golub, Ch Van Loan, “Matrix computations”. Tercera edición, John Hopkins University Press, 1996.
• E. Isaacson, H.B. Keller, “Analysis of Numerical Methods”, John Wiley and Sons, New York, 1966.

1º. Cuatrimestre 2026

CORRELATIVAS: Álgebra Lineal y Análisis I