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Curso de Cálculo Numérico 2021.1 (2021/06 a 2021/09)

Informações da disciplina

• Calendário DIM0404 (Computação)
• Calendário DIM0040 (Outros cursos)
• Lista de exercícios DIM0404 (Computação)
• Lista de exercícios DIM0040 (Outros cursos)
• Respostas finais de alguns exercícios
• ⭐ Repositório
• Dúvidas?
  • Por mensagem privada no Discord ou através dos canais da turma

Tópicos

• Introdução
  • Introdução ao curso (vídeo)
  • Ferramentas
    • Python
      • Matplotlib
        • Sample plots
        • Tutoriais
        • Pyplot API
        • Matplotlib on Scipy lecture notes
      • Numpy
        • User guide
        • Learn Numpy
    • R
      • Cheat Sheets
        • Base-r
        • Plot
      • The R Graph Gallery
    • Latex
      • Learn Latex in 30 minutes
      • Overleaf
      • Símbolos matemáticos em Latex
      • Apostila de Latex
      • Pandoc Demos
        • Geralmente uso o Pandoc para gerar a partir de markdown (aceita as fórmulas em latex):
          • pandoc -s arquivo.md -o output.pdf -V geometry:margin=1in –pdf-engine=xelatex –variable mainfont=Nunito (ou fonte de sua escolha)
          • Arquivo de exemplo
    • Gnuplot
      • gnuplot
      • Introdução ao gnuplot
• Representação numérica
  • dos inteiros (vídeo)
  • dos números reais (vídeo)
• Zeros de funções
  • Método da bisseção, Newton, secante, falsa posição e ponto fixo (vídeo)
• Sistemas lineares
  • Métodos diretos (vídeo)
• Interpolação
  • Método de Newton e Lagrange (vídeo)
• Curvas de Bézier
  • Curvas de Bézier (vídeo)
• Integração Numérica
  • Integração numérica (vídeo)
• Ajuste de Curvas e Mínimos quadrados
  • Regressão Linear (vídeo)
  • Regressão Polinomial (vídeo)
  • Aproximação de funções contínuas por mínimos quadrados (vídeo)

Links

• Playlist dos vídeos
• Wolfram Alpha
• Repositório de Rafael
• Repositório de Petrucio

Referências

• BURDEN, Richard L; FAIRES, J. Douglas. Análise numérica. São Paulo: Cengage Learning, 2008. 721 p. ISBN: 8522106010.
  • Esta é a principal referência para a disciplina. Ótima profundidade e contém um capítulo sobre teoria da aproximação, conteúdo geralmente ausente nos outros livros.
• CAMPOS, Frederico Ferreira. Algoritmos numéricos. 2. ed. Rio de Janeiro: LTC, c2001. xv, 383 p.
  • Excelente livro, mas não tão profundo quanto o primeiro.
• GOLUB, Gene H; VAN LOAN, Charles F. Matrix computations. 4th. Baltimore: The Johns Hopkins University Press, 2013. xxvii, 694 p. (Johns Hopkins series in the mathematical sciences) ISBN: 0801854148.
• FRANCO, Neide Maria Bertoldi. Cálculo numérico. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2006. 505 p. ISBN: 9788576050872.
• PRESS, William H. et al.. Numerical recipes: the art of scientific computing. 3rd ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2007. xxi, 1235 p. ISBN: 9780521880688.
• LAY, David C. Álgebra linear e suas aplicações. 4. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2013. 445 p. ISBN: 9788521622093.
  • Esta é uma boa referência para a parte de álgebra de matrizes
• ANTON, Howard et al. Contemporary linear algebra. New Jersey: John Wiley, 2003. 594 , 260 p. ISBN: 9780471163626, 0471269395, 0471269387.
  • Indico esta referência para caso você tenha dúvidas sobre conceitos básicos de álgebra linear.