SME0305 - Turma Civil 2016
Métodos Numéricos e Computacionais I
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Programa resumido
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- Algoritmos e estruturas de dados. Vetores e matrizes. Octave.
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- Representação de números no computador. Erro de arredondamento.
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- Resolução de sistemas lineares. Métodos diretos e iterativos. Fatorações LU e QR de matrizes.
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- Resolução de problemas de autovalores.
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- Aplicações a problemas de engenharia.
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Bibliografia
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- A. Quarteroni et al. Scientific Computing with MATLAB and Octave. Springer.
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- R. Burden e J. Faires. Análise Numérica.
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- Coursera (www.coursera.org). Course on Machine Learning. Professor A. Ng. Stanford University.
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Consultas, dúvidas, críticas, etc.
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- Sala 4-219, ICMC, segundas-feiras até 16 hs.
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- Ou marcar horário por mail ou telefone.
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- Ou contatar o/s monitor/es.
Material e mensagens
- Semana 1: Formulação matemática de um circuito hidráulico.
- Semana 2: Introdução a Octave.
- Semana 3: Representação, arredondamento, ortogonalização.
- Semana 4: Sistemas lineares de redes hidráulicas.
- Semana 5: Integração de Monte Carlo.
- Semana 6: Eliminação de Gauss e Fatoração LU.
- Semana 7: Sistemas sobredeterminados e Fatoração QR.
- Semana 8: Iterações na engenharia.
- Semanas 9 e 10:
- Semana 11:
- Semana 12: Autovalores, autovetores e método de potências.
- Semana 13: O comando eig e o método de Francis.
- Semana 14: Oscilações de estruturas mecânicas.
- Semana 15: A decomposição SVD.
- Semana 16: Prova substitutiva.
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Lista para prova substitutiva. A prova será aplicada no dia 27/06 as 16.20 hs na sala D15, bloco D da EESC. Recomendamos a todos fazer a prova, lembrando que quem não precisar de nota para passar receberá um bonus de 1 ponto se tirar 5 ou mais na prova.
- Material:
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Slides sobre algoritmos, do
Prof. A. Paiva Neto.
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Slides sobre ponto flutuante, do
Prof. A. Paiva Neto.
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Slides sobre autovalores, do
Prof. A. Paiva Neto.
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Slides sobre Matlab/Octave, do
Prof. A. Paiva Neto.
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Videos de A. Ng (Stanford) sobre Octave: 1,
2,
3,
4,
5,
6,
7.
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Videos de A. Ng (Stanford) sobre regressão linear:
1,
2,
3,
4,
5,
6,
7,
8,
9,
10,
11,
12,
13,
14,
15.
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Slides de A. Ng (Stanford) sobre regressão linear:
1,
2,
3.