¿Necesito experiencia en cálculo avanzado?

Sí, se requieren conocimientos sólidos de cálculo diferencial/integral (equivalente al curso 'Cálculo en una Variable' de Frogames).

¿Qué librerías de Python se utilizan?

Principalmente NumPy/SciPy para implementaciones base, aunque el curso enfatiza algoritmos desde cero para entender su funcionamiento interno.

¿Incluye aplicaciones en deep learning?

No, este curso cubre fundamentos numéricos. Las aplicaciones específicas en DL se ven en la parte III de la trilogía.

¿Hay comparativa de rendimiento entre algoritmos?

Sí, con análisis detallado de complejidad computacional, estabilidad numérica y casos donde cada algoritmo brilla.

¿Es útil para investigación científica?

Absolutamente. Cubre técnicas esenciales para simulaciones numéricas y validación de modelos matemáticos.

¿Incluye métodos para ecuaciones diferenciales?

No, ese contenido se cubre en 'Métodos Numéricos II' de la trilogía.

¿Hay ejercicios de programación guiada?

Sí, con notebooks de Colab completos que guían la implementación paso a paso de cada algoritmo.

¿Hay soporte para dudas matemáticas?

Sí, acceso a comunidad Discord con soporte especializado de los instructores.

¿El contenido sirve para algoritmos de optimización?

Sí, los métodos de búsqueda de raíces y análisis numérico son fundamentales para algoritmos de optimización.

¿Actualizan el contenido?

Sí, con nuevos algoritmos y optimizaciones periódicamente, manteniendo compatibilidad con las últimas versiones de Python.

Métodos Numéricos con Python I

Name: Métodos Numéricos con Python I - Cálculo Numérico
Price: 39.99 EUR
Availability: InStock
Rating: 5.0 (8 reviews)

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Bienvenido al Curso de Métodos Numéricos con Python I

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Toma notas de tu curso en tiempo real en Frogames Formación

Introducción

Límites y continuidad

[Avanzado] Teorema de Bolzano Generalizado

Derivabilidad

[Avanzado] Teorema de Rolle Generalizado

Integración

Fórmula de Taylor

Preliminares

Introducción a los errores

Los números binarios

La representación de números en binario

Cómo representa un ordenador de 64 bits en binario

La representación decimal

Error Absoluto y Error Relativo

Aritmética de Dígitos Finitos

Fórmula de propagación del error

Fórmula de propagación del error con n variables

Algoritmos y convergencia

Tipos de algoritmos

Velocidad de Convergencia

Ejercicios de Errores

Solución de la Tarea

Errores

Introducción a la aproximación de ceros de funciones

Método de la bisección

Ejemplo de cálculo de ceros con el método de la bisección

Método del punto fijo

Teorema y algoritmo del punto fijo

Ejemplo del método del punto fijo

Estimación del error cometido

Problemas del método de la bisección y método del punto fijo

Solución de la Tarea

El método de Newton-Raphson

Pseudocódigo y ejemplo del método de Newton Raphson

Estimación del error cometido en Newton-Raphson

El método de la secante

Pseudocódigo y ejemplo del método de la secante

El método de Regula-Falsi

Pseudocódigo y ejemplo del método de Regula-Falsi

Orden de Convergencia

Cálculo de la convergencia de algunos métodos

Ceros múltiples de funciones

La mejora del método de Newton-Raphson para ceros múltiples

Aceleración de la convergencia: Método de Aitken

Diferencias hacia adelante

Ejemplo de aceleración con el método de Aitken

Aceleración de la convergencia: Método de Steffensen

Ejemplo de aceleración con el método de Steffensen

Cálculo de ceros de polinomios

Método de Horner

Cálculo de la derivada

Pseudocódigo y algoritmo del método de Horner

Deflación

El método de Müller

Pseudocódigo y ejemplo del método de Müller

Métodos de la secante y Newton-Raphson, orden de convergencia, ceros múltiples

Solución de la Tarea

Ceros

Introducción a la interpolación

Polinomios de Langrange

El polinomio interpolador

Error de interpolación

Ejemplo de acotación del error de interpolación

Introducción a los métodos tabulares

Método de Neville

Ejemplo del método de Neville

Cómo evaluar los polinomios interpoladores

Método de las diferencias divididas de Newton

Ejercicio: cálculo de coeficientes de interpolación con diferencias divididas

Ejemplo de diferencias divididas

Relación entre las diferencias divididas y la función interpolada

Polinomios de Lagrange y método de Neville

Solución de la Tarea

Nodos equiespaciados

Ejemplo de nodos equiespaciados hacia adelante

Ejemplo de nodos equiespaciados hacia atrás

Interpolación de Hermite

Demostración de la fórmula de Hermite

Ejemplo de interpolación de Hermite

Diferencias divididas en interpolación de Hermite

Ejercicio resuelto: calcular el polinomio de Hermite

Introducción a los splines

Interpolación con splines cúbicos

Construcción de splines cúbicos

Splines Naturales

Ejemplo de Splines Naturales

Splines de Frontera Fija

Ejemplo de Splines de Frontera Fija

Diferencias divididas, interpolación de Hermite y splines cúbicos.

Solución de la Tarea

Interpolación

Introducción a la derivación e integración numérica

Diferencias hacia adelante y hacia atrás

Fórmula general

Fórmulas de los tres puntos

Fórmulas de los cinco puntos

Derivación numérica usando la fórmula de Taylor

Derivadas de orden superior con la fórmula de Taylor

Ejemplo de aproximación de la derivada segunda

Inestabilidad del error de redondeo

Extrapolación de Richardson

Ejemplo de la extrapolación de Richardson

Extrapolación de Richardson con exponentes pares

Problemas de derivación numérica

Solución de la Tarea

Derivación

Introducción a la Integración numérica

La Regla del Trapecio

Regla de Simpson

Precisión de una cuadratura

Fórmulas de Newton-Cotes

Ejemplo de las fórmulas de Newton-Cotes cerradas

Fórmulas de Newton-Cotes abiertas

Ejemplo de las fórmulas de Newton-Cotes abiertas

Integración numérica compuesta

Fórmula de trapecios compuesta

Fórmula de Simpson compuesta

Ejercicio: fórmula de la integración compuesta del punto medio

Ejercicio resuelto: integración con la fórmula de Simpson compuesta

Estabilidad

Integración de Romberg

Polinomios de Legendre y la integración Gaussiana

Cuadratura gaussiana

Ejemplo de Cuadratura gaussiana

Cuadratura gausiana en cualquier intervalo

Problemas de integración

Solución de la Tarea

Integración

Fin de la primera parte del curso de numérico. ¡Nos vemos en la segunda!

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Javi

(5)

Au revoir les calculs compliqués

Ce que j'ai le plus apprécié, c'est la patience avec laquelle ils expliquent chaque étape. Ça ne ressemble pas à un cours ennuyeux à l'université, mais plutôt à un outil super utile à appliquer dans le monde réel
Yvonne

(5)

Excellent cours de Calcul Numérique

Très bonne explication
Gabriela

(5)

C'était comme déverrouiller un nouveau niveau dans ma carrière

Grâce au cours de calcul numérique, je comprends maintenant mieux comment Python fonctionne dans le monde réel. Ça m'a donné une base solide et je me sens prêt à affronter n'importe quel défi.
María

(5)

J'ai enfin compris les méthodes numériques

Ce cours a donné un sens au calcul numérique pour moi. Python a été l'outil idéal pour visualiser et appliquer chaque méthode. Je l'ai trouvé très pratique, direct et avec des exemples bien pensés. J'aime savoir que je peux maintenant résoudre des problèmes mathématiques complexes de façon computationnelle.
Giovanni

(5)

Fondations solides

Ce cours de calcul numérique est l'introduction parfaite au monde des méthodes numériques ; les fondements sont expliqués avec une patience et un détail qu'on apprécie beaucoup. Il m'a aidé à comprendre ce qui se passe vraiment sous le capot des bibliothèques qu'on utilise au quotidien en Python, me donnant une perspective beaucoup plus critique et analytique.
Georges

(5)

C'était la révision parfaite du calcul numérique

J'ai beaucoup aimé qu'ils ne s'arrêtent pas à la théorie, mais qu'ils t'enseignent à la mettre en pratique avec Python de manière super efficace.
Nieves

(5)

Je suis passé du papier et du crayon à du code qui pense pour moi
Santiago

(5)

Excellent cours pour comprendre la stabilité des algorithmes avant de te lancer dans des calculs à grande échelle
Nicolas

(5)

Droit au but. Idéal pour résoudre des équations qui seraient impossibles à la main.
Rosa

(5)

Je recommande

J'ai beaucoup appris avec ce cours. Je vais passer au suivant
Gustavo

(5)

Méthodes Numériques avec Python I – Calcul Numérique: Résous des Problèmes Réels avec Précision Computationnelle

Ce cours t'introduit aux fondamentaux du calcul numérique, en t'enseignant à résoudre des problèmes mathématiques complexes par des algorithmes implémentés en Python. Tu apprendras à modéliser, approximer et analyser des solutions quand les méthodes analytiques ne suffisent pas, tout d'une perspective computationnelle moderne
Jackeline

(5)

bon cours

C'est un cours très complet
Angel

(5)

les algorithmes fondamentaux du calcul numérique appliqués avec Python depuis zéro

Ce cours t'introduit au monde fascinant des méthodes numériques, en t'enseignant à résoudre des problèmes mathématiques complexes par la programmation en Python. Tu apprendras à implémenter des algorithmes classiques d'approximation, d'interpolation, de dérivation et d'intégration, essentiels en ingénierie, physique, économie et science des données.
Samuel

(5)

C'est la base parfaite pour se lancer dans le monde de la programmation mathématique

Les explications sont claires et les exemples pratiques m'ont montré que Python est plus facile que je le pensais
Carlos

(5)

Calcul numérique en Python avec application réelle

Un cours indispensable pour ceux qui cherchent à approfondir les mathématiques computationnelles !
Joiser

(5)

est un super cours

Très complet, pratique et avec d'excellents conseils
danison

(5)

Excellent

Un cours génial, très complet
BORJA

(5)

Excellent

Cours très complet et très bien expliqué.
Eulogio

(5)

Cours très intéressant

C'est un cours qui sert à établir les fondations pour les cours plus avancés. Très recommandé pour rafraîchir les mathématiques oubliées.

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