OPTIMIZACIÓN NUMÉRICA
Grado en Matemáticas
Curso 2024/2025
1. Datos de la asignatura
(Fecha última modificación: 07-06-24 10:33)- Código
- 100231
- Plan
- ECTS
- 6.00
- Carácter
- OPTATIVA
- Curso
- 3
- Periodicidad
- Segundo Semestre
- Idioma
- ESPAÑOL
- Área
- MATEMÁTICA APLICADA
- Departamento
- Matemática Aplicada
- Plataforma Virtual
Datos del profesorado
- Profesor/Profesora
- Jesús Martín Vaquero
- Grupo/s
- sin nombre
- Centro
- E.T.S. Ingeniería Industrial de Béjar
- Departamento
- Matemática Aplicada
- Área
- Matemática Aplicada
- Despacho
- Despacho nº 14, Departamento de Matemática Aplicada
- Horario de tutorías
- 6 horas semanales a convenir con los alumnos
- URL Web
- http://diarium.usal.es/jesmarva/
- jesmarva@usal.es
- Teléfono
- 1389
2. Recomendaciones previas
Análisis Numérico I, Análisis Matemático I y II y Álgebra Lineal I y II
3. Objetivos
1. Conocer los principios generales sobre la optimización de funciones.
2. Analizar los principales algoritmos para la Optimización de Funciones sin restricciones.
a) Resolver problemas de optimización: Algoritmo de Gradiente, Gradiente con paso óptimo, relajación. Analizar la convergencia.
b) Resolver problemas de optimización: Métodos de Newton y de Quasi-Newton.
3. Analizar los principales algoritmos para la Optimización de Funciones cuadráticas: Analizar la convergencia de los Métodos de Gradiente y Gradiente Conjugado. Conocer las principales técnicas de precondicionamiento.
4. Analizar los principales algoritmos para la Optimización de Funciones cuadráticas con restricciones.
4. Competencias a adquirir | Resultados de Aprendizaje
Básicas / Generales | Conocimientos.
Conocer las técnicas de Cálculo Numérico para la optimización de funciones y su traducción en algoritmos o métodos constructivos de solución de problemas.
Específicas | Habilidades.
Tener criterios para valorar y comparar distintos métodos en función de los problemas a resolver, el coste operativo y la presencia de errores.
Evaluar los resultados obtenidos y extraer conclusiones después de un proceso de cómputo.
Transversales | Competencias.
Capacidad de análisis y síntesis.
Resolución de problemas.
Razonamiento lógico.
5. Contenidos
Teoría.
1 Fundamentos de la optimización. Extremos relativos y diferenciabilidad. Extremos y convexidad.
2. Métodos de Gradiente, de gradiente con paso óptimo y de relajación.
2. Métodos de Newton, Quasi Newton y sus variantes.
3. Optimización de funciones cuadráticas. Métodos de descenso. Propiedades de convergencia de los métodos de descenso. Método de gradiente con paso óptimo. Método de Gradiente conjugado. Técnicas de precondicionamiento.
4. Minimización en conjuntos convexos. Introducción a la programación no lineal. Métodos de penalización. El algoritmo de Uzawa. Métodos de Lagrangiano aumentado.
6. Metodologías Docentes
Creemos que se ha de plantear el proceso de aprendizaje como una actividad conjunta entre el profesor y el alumno, que se debe desarrollar en diferentes espacios y escenarios en los que las acciones de profesores y alumnos se complementen. De esta forma, en esta asignatura vamos a plantear y a desarrollar diferentes tipos de actividades que permitan llevar a cabo el nuevo paradigma planteado. Estas actividades las podemos clasificar en dos tipos: (I) actividades a realizar conjuntamente con los alumnos en clase y (II) actividades que los propios alumnos deberán realizar de forma autónoma (bajo la supervisión, si procede, del propio profesor).
Así, dentro del primer grupo se llevarán a cabo las clases presenciales de teoría, problemas y prácticas de ordenador, y los seminarios y tutorías individuales y/o colectivas que proceda. En dichas clases presenciales se desarrollarán en el aula los contenidos propios de la asignatura. La metodología docente se enfoca en la exposición de los fundamentos teóricos, prácticos y computacionales necesarios para una correcta comprensión de los diferentes métodos numéricos.
Dentro del segundo grupo de actividades consideramos de especial importancia la elaboración y exposición por parte del alumno de trabajos de distinta naturaleza: teórica, práctica y computacional. Todos estos trabajos permiten simular competencias científicas, al tiempo que integran aprendizajes conceptuales y procedimentales, estrategias de búsqueda y síntesis de la información, estrategias de trabajo en grupo y exposición pública de conocimientos, etc.
Finalmente se ha de destacar la importantísima labor de las tutorías, las cuales no sólo estarán destinadas a la resolución de cualquier tipo de dudas que puedan surgir a la hora de estudiar los temas impartidos en clase, sino que ofrecen un marco idóneo para el apoyo y supervisión de los trabajos que los alumnos deben realizar de forma autónoma.
Cada uno de los 6 créditos ECTS de esta asignatura deben entenderse como 25 horas de trabajo de las que 10 son de actividades presenciales y 15 de trabajo personal del alumno.
7. Distribución de las Metodologías Docentes
8. Recursos
Libros de consulta para el alumno.
- R. L. Burden, J.D. Faires, Análisis Numérico. Addison-Wesley Iberoamericana.
- D. Kincaid, W. Cheney, Análisis Numérico. Addison Wesley Iberoaméricana.
- J. Nocedal, S. J. Wright, Numerical optimization. NY: Springer.
- A. Quarteroni, R. Sacco, F. Saleri. Numerical Mathematics Springer-Verlag.
Otras referencias bibliográficas, electrónicas o cualquier otro tipo de recurso.
- Apuntes, listas de ejercicios, enunciados de exámenes, exámenes corregidos, guías para las prácticas de programación: En plataforma Studium https://moodle2.usal.es/
- Otros recursos:
- Biblioteca “Abraham Zacut” de la Universidad de Salamanca.
- Laboratorio de informática y recursos de Software asociados.
9. Evaluación
Criterios de evaluación.
Los criterios generales de evaluación son los siguientes:
- Valorar la utilización de las técnicas aproximadas adecuadas para resolver los problemas planteados.
- Valorar la claridad y el rigor de las argumentaciones realizadas.
Otros criterios más específicos de evaluación son los siguientes:
- Demostrar la adquisición y comprensión de los principales conceptos de la asignatura.
- Resolver problemas aplicando conocimientos teóricos y basándose en resultados prácticos.
- Exponer con claridad los trabajos.
- Analizar críticamente y con rigor los resultados.
- Participar activamente en la resolución de problemas en clase.
- Asistencia obligatoria al 80% de las horas presenciales.
Sistemas de evaluación.
La evaluación de las competencias a adquirir en la asignatura se llevará a cabo de diferentes formas:
- Resolución de ejercicios de evaluación continua: 30% de la nota final.
- Valoración del trabajo personal sobre ordenador: 30% de la nota final.
- Control final: 40% de la nota final
Para poder aprobar será necesario obtener un 5 sobre 10 en la nota media final, y además obtener al menos un 2 sobre 10 en cada una de las pruebas, o bien obtener al menos un 3 sobre 10 en el control final.
Aquellos alumnos que no superen la asignatura en la convocatoria ordinaria deberán realizar un examen teórico-práctico cuya puntuación será la recogida en los párrafos anteriores para la primera convocatoria
Recomendaciones para la evaluación.
- El alumno debería realizar durante las horas de trabajo autónomo las actividades sugeridas por el profesor durante las horas presenciales.
- El alumno debe estudiar la asignatura de forma regular desde el principio de cuatrimestre.
- El alumno debe preparar la teoría simultáneamente con la realización de los problemas.
El alumno debe consultar a los profesores todas aquellas dudas que tenga.
Los procedimientos de evaluación miden la consecución de los objetivos de la asignatura y la adquisición de las competencias descritas. Consecuentemente la evaluación no se puede reducir al desarrollo de tareas de reproducción de conocimientos en momentos muy concretos al final del aprendizaje. Un modelo de enseñanza centrado en competencias requiere, por tanto, que el profesor incorpore a su práctica otras modalidades de evaluación continua: elaboración y defensa de trabajos, tutorías individualizadas, etc.
Recuperación:
- Analizar los errores cometidos durante la evaluación ordinaria.
- El alumno debe preparar la teoría simultáneamente con la realización de los problemas.
- El alumno debe consultar a los profesores todas aquellas dudas que tenga.