Numerical precision is the very soul of science.
Sir D’Arcy W. Thompson, On Growth and Form (1942).
Ementa
Apresentação e análise do erro dos métodos mais conhecidos para a solução computacional de problemas matemáticos de amplo espectro de aplicação. Teoria dos erros. Aproximação de funções. Integração numérica de EDOs. Métodos para sistemas de equações lineares. Zeros de funções.
Bibliografia
Sauer, Timothy; Numerical Analysis, 2nd Edition; Pearson, 2012.
Kiusalaas, Jaan; Numerical Methods in Engineering with Python, Cambridge, 2010.
Ruggiero, Márcia A. Gomes; Lopes, Vera Lucia da Rocha; Cálculo Numérico: Aspectos Teóricos e Computacionais; McGraw-Hill, 1988.
Chapra, Steven C.; Canale, Raymond P.; Métodos Numéricos para Engenharia; McGraw-Hill, 2008.
Critério de avaliação
A nota será composta por (G1+(G2*2))/3, onde:
G1 = prova prática em sala de aula (80%) + trabalhos de laboratório (20%) e
G2 = prova prática em sala de aula (30%) + trabalhos de laboratório (20%) + projeto (50%)
Linguagem
O curso será apresentado em Python 2.7 através da plataforma Jupyter.
Para instalar o Python e o Jupyter sugiro usar Anaconda.
Material no Moodle