Análisis de error y modelación computacional

Métodos numéricos, aproximación y simulación.

12 indicadores

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• ICMN1 Calcula el error absoluto, relativo y de truncamiento de una aproximación numérica y evalúa la propagación del error en operaciones aritméticas computacionales.
• ICMN2 Aplica los métodos de bisección, punto fijo, Newton-Raphson, regla falsa y secante para resolver ecuaciones no lineales, verificando su convergencia y precisión.
• ICMN3 Resuelve sistemas de ecuaciones no lineales de varias variables mediante métodos numéricos y verifica la convergencia del proceso iterativo.
• ICMN4 Aproxima funciones mediante polinomios de Taylor y estima el error de truncamiento asociado.
• ICMN5 Construye polinomios interpoladores de Lagrange para un conjunto de datos y verifica la exactitud de la interpolación.
• ICMN6 Determina el polinomio interpolador de Newton y evalúa su eficiencia frente a otros métodos de interpolación.
• ICMN7 Aplica interpolación de Hermite y Splines para aproximar funciones y compara la suavidad y precisión de los resultados.
• ICMN8 Resuelve sistemas de ecuaciones lineales mediante métodos directos e iterativos y verifica el criterio de convergencia del método utilizado.
• ICMN9 Calcula derivadas e integrales definidas mediante métodos numéricos compuestos y estima el error de aproximación.
• ICMN10 Resuelve problemas de valor inicial utilizando el método de Euler y analiza el error local y global.
• ICMN11 Aplica los métodos de Heun y de la serie de Taylor para resolver EDO y compara su precisión con el método de Euler.
• ICMN12 Implementa métodos de Runge-Kutta para resolver problemas de valor inicial y evalúa su estabilidad y precisión en aplicaciones concretas.