-Contenidos

1.1 Fundamentos de programación.

1.2 Sistemas de ecuaciones.

1.3 Interpolación.

1.4 Resolución de ecuaciones no lineales.

1.5 Derivación e integración numérica.

1.6 Soluciones numéricas de ecuaciones diferenciales ordinarias

-Objetivos

Una vez realizado el estudio de los contenidos de este tema y llevadas a cabo las actividades propuestas, los estudiantes deberían:

• Iniciarse en la programación iterativa y en un lenguaje de programación de actualidad como es Python.

• Comprensión de los fundamentos de los métodos numéricos de cálculo que en la actualidad son ubicuos en la ciencia.

• Conocer y saber aplicar algunos de los diferentes métodos numéricos para resolver problemas típicos como son la resolución de ecuaciones y sistemas de ecuaciones, la diagonalización, la interpolación, la estimación de derivadas, las integrales definidas y la resolución de ecuaciones diferenciales ordinarias.

-Contenidos

1.1 Introducción al tratamiento de datos experimentales.

1.2 Medidas directas.

1.3 Medidas indirectas.

1.4 Gráficas y regresión lineal.

1.5 Ejemplos desarrollados.

-Objetivos

Una vez realizado el estudio de los contenidos de este tema y llevadas a cabo las actividades propuestas, los estudiantes deberían:

• Expresar correctamente las magnitudes y resultados obtenidos en el laboratorio (unidades y error).

• Conocer las ideas principales sobre los diferentes tipos de errores que inevitablemente afectan a los procesos de medida experimental, y saber cómo calcularlos y combinarlos para obtener la estimación final de un error total de medida, tanto si los errores parciales proceden de una operación directa como indirecta.

• Saber describir conjuntos de resultados experimentales mediante el conocimiento y aplicación de los correspondientes análisis de regresión lineal.

-Contenidos

1.1 Introducción a la Estadística (probabilidad y distribuciones).

1.2 Ajustes, análisis de errores y criterios de decisión.

1.3 Ejemplos desarrollados.

-Objetivos

Una vez realizado el estudio de los contenidos de este tema y llevadas a cabo las actividades propuestas, los estudiantes deberían:

• Tener conocimientos básicos de probabilidad y estadística en lo relacionado a variables aleatorias y distribuciones de probabilidad.

• Adquirir una base teórica mínima acerca de Inferencia estadística.

• Conocer la relación entre las distribuciones gaussianas y los errores experimentales.

• Poder emplear el método de máxima verosimilitud para la regresión lineal.

• Saber aplicar métodos básicos en cuanto a la bondad de los ajustes y los criterios para decisiones.