Semestre 2022-2, grupo 8380

Luis Benet Instituto de Ciencias Físicas, UNAM

Julián Ramírez Castro Facultad de Ciencias, UNAM

Lunes y jueves: 10:00-11:30

El objetivo del curso es introducir una serie de métodos de matemáticas y física computacionales que permiten integrar ecuaciones diferenciales ordinarias (problemas de valor inicial) con alta precisión. En el curso estudiaremos e implementaremos en el lenguaje de programación Julia los conceptos básicos y técnicas relacionados con diferenciación automática de primer y alto orden, en una y varias variables, y el método de integración de Taylor. A través de ejemplos concretos cubriremos distintas aplicaciones a sistemas dinámicos, en particular en mecánica celeste. El curso está dirigido a estudiantes de Física, Matemáticas, Matemáticas Aplicadas y Ciencias de la Computación.

• Herramientas computacionales: markdown, git y lenguaje Julia.
• Diferenciación automática de primer orden.
• Diferenciación automática de orden superior y series de Taylor.
• Método de Taylor de integración de EDOs.
• Transporte de jets y métodos semianalíticos.
• Proyecto semestral.

• git

  • Learn Git branching

  • Become a Git guru

  • Github

  • Hello World en GitHub

• Markdown

  • Markdown guide

• Julia

  • http://julialang.org/

  • Julia programming for nervous beginners

1. Instalar git: Seguir las instrucciones descritas en https://www.atlassian.com/git/tutorials/install-git, que dependen de la plataforma que usan: Linux, Mac, Windows

2. Instalar Julia: Ir a https://julialang.org/downloads/, descargar la última versión estable (actualmente es la 1.7.2) y que sea adecuada a su plataforma.

3. Verificar el funcionamiento de Julia; ver las notas específicas para cada plataforma: Abran la aplicación que acaban de instalar y corran el comando: 1+1.

4. Instalar el Jupyter Lab (o el Jupyter Notebook) siguiendo las instrucciones oficiales.