Código	9296	Descripción
Crdts. Teor.	3	MÉTODOS DIRECTROS DE RESOLUCIÓN DE SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES. DESCOMPOSICIÓN QR. MÉTODOS ITERATIVOS.
Crdts. Pract.	3
A efectos de intercambios en programas de movilidad, la carga de esta asignatura equivale a 7,5 ECTS.

Departamentos y Áreas
Departamentos	Área	Crdts. Teor.	Crdts. Pract.	Dpto. Respon.	Respon. Acta
CIENCIA DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL	CIENCIA DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL	3	3

Estudios en los que se imparte

Ingeniería Técnica en Informática de Gestión - plan 2001

Pre-requisitos

Sin incompatibles

Incompatibilidades de matrícula por contenidos equivalentes
Esta asignatura es incompatible, por tener contenidos equivalentes, con las asignaturas siguientes:
Código	Asignatura
9202	COMPUTACIÓN MATRICIAL
6571	COMPUTACION MATRICIAL
9373	COMPUTACIÓN MATRICIAL
3169	COMPUTACION MATRICIAL

Matriculados (2014-15)

Sin Datos

Ofertada como libre elección (2014-15)

Sin departamento

Consulta Gráfica de Horario

Pincha aquí

Horario (2014-15)

Sin horario

Grupos de matricula (2014-15)
Grupo (*)	Cuatrimestre	Turno	Idioma	Distribución (letra nif)
1	2do.	M	CAS	desde - hasta -

(*) 1: 1 - CAS

Objetivos de las asignatura / competencias (2014-15)

Conocer los procesadores paralelos (GPU Computing) y cómo nos pueden ayudar a acelerar procesos costosos. Conocer los distintos métodos de resolución autómatica de sistemas de ecuaciones lineales. Conocer técnicas matriciales para optimización de aplicaciones Conocer las técnicas de análisis de errores en la computación algebráica. Dominar los conceptos básicos de la computación matricial Adquirir el vocabulario y la terminología relacionada con la asignatura Adquirir la destreza necesaria para desarrollar una aplicación real basada en el cálculo matricial Uso de la red Internet para obtener información relacionada con la asignatura

Contenidos teóricos y prácticos (2014-15)

Contenidos teóricos: Repaso de álgebra lineal Reducción Gaussiana Análisis del error y matrices ill-conditioned Factorización de matrices Valores y vectores propios Método de la Potencia Análisis de componentes principales Aplicación de PCA Aceleración de procesamiento matricial utilizando GPUs Contenidos prácticos: Lenguaje Java: pequeño tutorial y creación de la clase Matriz Práctica 1: Resolución de sistemas lineales. Evaluación de errores. Práctica 2: Cálculo de autovalores y autovectores de una matriz. Práctica 3: Análisis de Componentes Principales. Reconocimiento de caras.

Más información

Profesor/a responsable

VIEJO HERNANDO , DIEGO

Metodología docente (2014-15)

No especificado

Tipo de actividades: teóricas y prácticas

No especificado

Profesores (2014-15)
	Grupo	Profesor/a
TEORÍA COMPARTIDA DE 9296 Y 9373	1	VIEJO HERNANDO, DIEGO

Enlaces relacionados

Sin Datos

Bibliografía	Ordenar por título del libro Ordenar por profesor que lo recomienda
Métodos numéricos: teoría, problemas y prácticas con MATLAB Autor(es): INFANTE DEL RÍO, Juan Antonio; REY CABEZAS, José María Edición: Madrid : Pirámide, 2008. ISBN: 978-84-368-2090-4 Recomendado por: VIEJO HERNANDO, DIEGO (*1) [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ] [ Acceso a las ediciones anteriores ]

(*1) Este profesor ha recomendado el recurso bibliográfico a todos los alumnos de la asignatura.

Fechas de exámenes oficiales (2014-15)
Convocatoria	Grupo (*)	fecha	Hora inicio	Hora fin	Aula(s) asignada(s)	Observ:
Periodo ordinario para asignaturas de segundo semestre y anuales	-1	02/06/2015				-
Pruebas extraordinarias para asignaturas de grado y máster	-1	06/07/2015				-

(*) 1: 1 - CAS

Instrumentos y criterios de evaluación (2014-15)

No especificado