Gestión Académica

Esta asignatura forma parte de la materia Matemáticas incluida en el módulo de formación básica común a todos los grados de ingeniería de la rama industrial y además es común a la asignatura que con el mismo nombre se imparte en otros grados de ingeniería.  Por su naturaleza básica, sus conocimientos son imprescindibles para el desarrollo del resto de los módulos del grado.

Es recomendable poseer los conocimientos básicos de las materias Álgebra Lineal, Cálculo y Fundamentos de Informática.

Competencia específica BOE:

CB1: Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría: geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmica numérica; estadística y optimización.

Competencias generales y transversales:

CG3: Conocimiento en materias básicas y tecnológicas, que les capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y les dote de versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.

CG4: Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad y razonamiento crítico.

CG5: Capacidad de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en el campo de la Ingeniería Industrial, tanto en forma oral como escrita, y a todo tipo de públicos.

CG14: Honradez, responsabilidad, compromiso ético y espíritu solidario.

CG15: Capacidad de trabajar en equipo.

Resultados de aprendizaje:

RA1: Identificar los distintos tipos de errores que se pueden cometer en la utilización de los métodos numéricos y comparar su eficiencia según el tipo de problema que se pretenda resolver, el grado de precisión requerido y el coste computacional.

RA2: Valorar y utilizar los métodos más adecuados para detectar las raíces de una ecuación no lineal.

RA3: Describir, analizar y utilizar métodos numéricos para la resolución de sistemas de ecuaciones lineales y no lineales.

RA4: Resolver numéricamente problemas de interpolación, de ajuste de datos unidimensionales y de aproximación de funciones.

RA5: Utilizar fórmulas que permitan obtener de manera aproximada la derivada y la integral definida de una función.

RA6: Describir, utilizar y valorar métodos numéricos básicos para la resolución de ecuaciones diferenciales.

Plan de trabajo:

Volumen total de trabajo del estudiante:

Observaciones:

1. El 40% con el que se pondera el apartado “Realización de las actividades individuales propuestas” se evaluará durante las prácticas de laboratorio. El 30% corresponde a ejercicios, trabajos y exposiciones desarrolladas durante el curso y el 10% restante corresponde a un informe/examen sobre prácticas de laboratorio. Para aprobar la asignatura es necesario obtener un mínimo de 3.5 sobre 10 en esta parte.

2. La “Prueba escrita teórica y práctica” se desarrollará en dos controles. El primero es un parcial eliminatorio que se realizará a lo largo del curso en fecha y hora que se publicarán con la suficiente antelación; el segundo se hace coincidir con el examen de la convocatoria oficial de mayo. En este segundo control el alumno que haya obtenido un mínimo de 3.5 puntos sobre 10 en el parcial, podrá presentarse solo a la segunda parte (que tendrá igual peso que la primera), debiendo obtener un mínimo de 3.5 puntos para poder aprobar la asignatura; el resto de alumnos deben examinarse de toda la asignatura y obtener un mínimo de 3.5 puntos para poder aprobar la asignatura.

Para aprobar la asignatura, se ha de verificar también que la media ponderada entre la nota de la prueba escrita (o nota de teoría) y la nota de prácticas de laboratorio sea mayor o igual a 5.

Evaluación extraordinaria:

 Aquellos alumnos que no hayan superado la asignatura mediante el proceso ordinario de evaluación descrito anteriormente, tendrán derecho a realizar en las convocatorias extraordinarias (Adelantada de Enero y Julio) una prueba escrita teórica y práctica que se ponderará un 60% en la nota final y una prueba práctica de laboratorio que se ponderará un 40% en la nota final. Para aprobar la asignatura se ha de obtener un mínimo de 3.5 puntos sobre 10 en cada una de las dos pruebas y además la media ponderada entre las dos notas ha de ser mayor o igual a cinco.

En la convocatoria de Julio un alumno podría optar por presentarse solamente a la prueba escrita siempre que en el proceso ordinario de evaluación su nota de prácticas de laboratorio hubiera sido mayor o igual a 3.5 puntos sobre 10.  Otra opción sería presentarse solamente a la prueba práctica de laboratorio siempre que en el proceso ordinario de evaluación hubiera obtenido un mínimo de 3.5 puntos en cada una de las dos partes teóricas o bien un mínimo de 3.5 en el examen teórico de toda la asignatura.  

Evaluación diferenciada

Los alumnos que pidan la evaluación diferenciada en Métodos Numéricos (Grados de Ingeniería Industrial, primer curso, segundo cuatrimestre) tendrán un único examen teórico y otro de laboratorio en la convocatoria ordinaria de Mayo con los pesos que marca la guía docente de la asignatura para cada parte (60% para teoría, 40% para laboratorio).

Para aprobar la asignatura se ha de obtener un mínimo de 3.5 puntos sobre 10 en cada una de las dos pruebas y además la media ponderada entre las dos notas ha de ser mayor o igual a cinco.

En cualquiera de las convocatorias, si un alumno no alcanza la nota mínima en una de las partes, la calificación en el acta será el mínimo entre su nota media ponderada y 4.5 (suspenso).

Recursos:

Aulas de teoría con ordenador para el profesor y cañón de proyección.

Aulas con ordenadores para las prácticas de laboratorio.

Aula Virtual de la Universidad de Oviedo

Bibliografía:

Burden, R., Faires, J.D., Métodos Numéricos. Thomson (3ª Ed.), 2004.

Chapra. S.C., Canale, R.P., Métodos numéricos para ingenieros. McGraw Hill (6ª Ed.), 2011.

Curtis, G., Wheatley, P.O., Análisis numérico con aplicaciones. Pearson (6º Ed.), 2000.

Mathews, J.H., Fink, K.D. Métodos Numéricos con Matlab. Prentice Hall (3ª Ed.), 2000.

Moler, C., Numerical Computing with Matlab. SIAM, 2004.

Quarteroni, A., Saleri, F., Cálculo Científico con MATLAB y Octave. Springer, 2006.

Sanz-Serna, J. M., Diez lecciones de Cálculo Numérico. Universidad de Valladolid, 1998.

Bibliografía en inglés

Elden, A., Wittmeyer-Koch, L. and Neilse, H.-B., Introduction to Numerical Computation--Analysis and MATLAB Illustrations. Studentlitteratur, 2004.

Mathews, J.H, and Fink, D.K. Numerical Methods using Matlab Prentice Hall (4th Ed.), 2004.

Burden, R. L. and Faires, J.D. Numerical Analysis Brooks/Cole, Cengage Learning (9th Ed.), 2011