- Clase del Profesor
- Lunes, Miércoles y Viernes de 8 a 9 h
- Salón: P202
- Clase del Ayudante
- Martes y Jueves de 7 a 9 h
- Salón: Taller de Geometría
Calificación
- La calificación se obtiene de manera personalizada, se basa en el aprovechamiento progresivo en tareas, exámenes parciales (teóricos y prácticos), tareas examen y un proyecto/examen final obligatorio.
Google Classroom
- Para un seguimiento más personalizado todos nuestros estudiantes deben entrar al curso con clave: 6b2muoq
Temario
- Métodos de región de confianza
- Punto de Cauchy y sus mejoras: enfoque dogleg
- Solución cercanamente exacta del subproblema asociado: Caracterizaciones de solución exacta y cercanamente exactas
- Métodos de gradientes conjugados
- Métodos de gradiente y direcciones conjugadas
- Método lineal de gradiente conjugado: propiedades básicas, su formulación práctica, razón de convergencia y precondicionadores en la práctica
- Métodos no lineales de gradiente conjugado: Métodos de Fletcher-Reeves y Polak-Ribière
- Métodos de Newton en la práctica
- Pasos de Newton inexactos
- Métodos de búsqueda en la línea de Newton: Newton-gradiente conjugados y Newton modificado
- Métodos de Newton con región de confianza: Newton-dogleg y solución exacta del subproblema de región de confianza
- Métodos de Newton-gradiente conjugados con región de confianza: precondicionamiento
- Convergencia local de los métodos de Newton y Newton con región de confianza
- Métodos cuasi-Newton
- Método BFGS
- Método de actuación simple de rango 1
- Método de Broyden
- Convergencia global y superlineal del método BFGS
- Métodos de continuación y homotopía
- Problema no lineal de mínimos cuadrados
- Formulación del problema: Modelación, regresión y Estadística
- Algoritmos para el problema no lineal de mínimos cuadrados: Métodos de Gauss-Newton, Levenberg-Marquardt e implementaciones
- Problemas de residuos grandes y variables separadas
- Problemas no lineales de mínimos cuadrados totales
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