Unidad 0

Ingredientes de la computación científica

En esta unidad introducimos los ingredientes básicos de la computación científica, donde se enfatiza la resolución de un problema simulando, con ayuda de la computadora, los procesos físicos que intervienen. El planeamiento y desarrollo de una simulación numerica es introducido a través de una serie de etapas, como se ilustra en el diagrama. En cada una de estas etapas intervienen diversas disciplinas y las aproximaciones realizadas constituyen un fuente de error que influirá, en mayor o menor medida, al resultado final.

Etapas de una simulación numérica

Dado que la computadora constituye la herramienta básica de la computación científica, en esta unidad discutimos también varios aspectos relacionados con la misma, a saber, la representación de los números (enteros y reales) en la computadora, cómo influye tal representación en los algoritmos numéricos y cómo se puede hacer mejor uso de los recursos computacionales (memoria y tiempo) en una implementación de dichos algoritmos.

Clases

  • 02/09/09: Modelos matemáticos y numéricos. Implementación computacional: algoritmos numéricos. Errores en los modelos, error de discretización y error de redondeo.
  • 04/09/09: Representación de los números en la computadora: representación de punto fijo de los enteros.
  • 09/09/09: Representación de los números en la computadora: representación de punto flotante de los reales.
  • 11/09/09: Propagación del error de redondeo.
  • 16/09/09: Características del software científico: confiabilidad, legibilidad, flexibilidad, robustez, eficiencia.
  • 18/09/09: Optimización y programación para la jerarquía de memoria.

Notas

Problemas complementarios

Bibliografía

  • Suely Oliveira, Writing Scientific Software: A Guide to Good Style, Cambridge University Press.
  • Rubin H. Landau, Manuel José Páez Mejía, Computational Physics: Problem Solving with Computers, Wiley-Interscience.
  • Rubin H. Landau, Manuel José Páez Mejía, Cristian C. Bordeianu, A Survey of Computational Physics: Introductory Computational Science, Princeton University Press.
  • R. Bulirsch J. Stoer, Introduction to Numerical Analysis, Springer.
  • Germund Dahlquist, Ake Bjorck, Numerical Methods, Dover Publications.
  • Alfio Quarteroni, Riccardo Sacco, Fausto Saleri, Numerical Mathematics, Springer.
  • Michael T Heath, Scientific Computing, McGraw-Hill.
  • David Goldberg, What Every Computer Scientist Should Know About Floating-Point Arithmetic, ACM Computing Surveys, Vol 23, No 1, March 1991.
  • William Stallings, Organización y Arquitectura de Computadores, Quinta Edición, Prentice Hall, 2000.
  • Stephen J. Chapman, Fortran 95/2003 for Scientists and Engineers, McGraw-Hill.
  • Michael Kupferschmid, Classical Fortran, Second Edition, CRC, 2009.
  • Clive Page, Professional Programmer's Guide to Fortran77.
  • Kevin Dowd, Charles R. Severance, High Performance Computing, O'Reilly.
  • Brian J. Gough, An Introduction to GCC, Network Theory Ltd.
  • William von Hagen, The Definitive Guide to GCC, Apress.

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