Primer semestre
Las
prácticas se realizarán en 5 sesiones de 2 horas cada una y al final del curso
se realizará un examen sobre las mismas. Las prácticas se realizarán utilizando
Mathematica
(este programa ya se ha utilizado en primero, y una breve introducción la
tenéis pinchando aquí).
El peso de las prácticas, el horario y más información de las mismas la podéis
encontrar aquí.
A continuación tenéis los guiones de las prácticas con
ejemplos y ejercicios a realizar durante la primera hora de las mismas. En los
guiones disponéis de ejemplos con los comandos correspondientes para poder
resolverlos. Debéis leer y entender estos comandos para poder adaptar los
mismos (o los programas) para resolver los ejercicios del final de los guiones.
Durante la segunda hora de las prácticas, en Poliformat
tendréis un cuestionario con preguntas muy relacionadas a los ejercicios de las
prácticas y que deberéis responder, obteniendo así vuestra nota de las
prácticas.
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Práctica 4
Segundo semestre
Chapter 1. Introduction to mathematical modeling.
Chapter 2. Resolution of linear systems of equations (Matlab
codes).
Direct Methods
i) Triangular systems
(1) susprog.m: [x]=susprog(L,b)
It solves a lower triangular system using
progressive substitution.
(2) susreg.m: [x]=susreg(U,b)
It solves an upper triangular system using
regressive substitution.
ii) Gauss elimination
(1) Gauss.m: [A,b]=Gauss(A,b)
Transforms a linear system of eqs. into an equivalent upper triangular
(no pivoting).
(2) Gausselim.m: [A,b]=Gausselim(A,b)
Transforms a linear system of eqs. into an equivalent upper
triangular (with pivoting, interchanging rows but not columns).
iii) LU factorization
(1) LUtrid.m: [L,U]=LUTrid(A)
Given a triangular matrix
A it gives the LU factorization.
iv) Choleskii
factorization
Iterative Methods
v) Jacobi
(1) jacobi.m: [x,EJ]=jacobi(A,b)
Solves a linear system using the Jacobi iteration from
the initial guess x0=0.
vi) Gauss-Seidel
(1) gaussseidel.m: [x,EG]=gaussseidel(matriz,vector)
Solves a linear system using the Gauss-Seidel
iteration from the initial guess x0=0.
vii) SOR
(1) sor1.m: [x,ES]=sor1(matriz,vector,w)
Solves a linear system using the SOR iteration from
the initial guess x0=0.
viii)SSOR
(1) ssor1.m: [x,ES]=ssor1(matriz,vector,w)
Solves a linear system using the SSOR iteration from
the initial guess x0=0.
Chapter 3. Interpolation and approximation of functions.
Chapter 4. Numerical methods for Initial Value Problems.
Ejercicios de cálculo
de trayectorias: Ejercicios
y fichero phiKepler.m
Chapter 5. Numerical methods for Boundary Value Problems.