Área de Concentração: 45132
Concentration area: 45132
Criação: 31/05/2019
Creation: 31/05/2019
Ativação: 31/05/2019
Activation: 31/05/2019
Nr. de Créditos: 8
Credits: 8
Carga Horária:
Workload:
Teórica (por semana) |
Theory (weekly) |
Prática (por semana) |
Practice (weekly) |
Estudos (por semana) |
Study (weekly) |
Duração | Duration | Total | Total |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
4 | 2 | 4 | 12 semanas | 12 weeks | 120 horas | 120 hours |
Docente Responsável:
Professor:
Ernesto Julian Goldberg Birgin
Objetivos:
Ensinar as ferramentas básicas de Álgebra Linear para a resolução de sistemas de equações lineares esparsos.
Justificativa:
Esta disciplina lida com os aspectos computacionais das técnicas clássicas de álgebra linear de grande porte. A perspectiva computacional destes tópicos permite que o aluno descubra os alcances e limitações de alguns dos algoritmos de álgebra linear. A implementação eficiente de algoritmos para resolver, por exemplo, problemas esparsos e de grande porte como os que geralmente aparecem na prática, é um assunto que merece atenção especial e que complementa os conhecimentos teóricos correspondentes.
Conteúdo:
1. Esquemas de armazenamento e operações simples. 2. Eliminação Gaussiana para matrizes densas: o problema algébrico e considerações numéricas. 4. Eliminação Gaussiana para matrizes esparsas. 5. Redução à forma triangular por blocos. 6. Estratégias de locais de pivotamento para matrizes esparsas. 7. Ordenação de matrizes esparsas em formatos especiais.
Forma de Avaliação:
Provas, listas de exercícios e exercícios-programa.
Bibliografia:
(1) T. A. Davis, Direct Methods for Sparse Linear Systems, SIAM, Philadelphia, 2006. (2) I. S. Duff, A. M. Erisman, and J. K. Reid, Direct Methods for Sparse Matrices, Oxford Uni-versity Press, New York, 1986. (3) G. H. Golub and C. F. Van Loan, Matrix Computations, 3rd edition, Johns Hopkins Univer-sity Press, 1996.
Tipo de oferecimento da disciplina:
Presencial
Class type:
Presencial