Lugar y horario: Laboratorio de Cómputo III, Depto Física (2o piso), Fac. Ciencias, UNAM, los lunes y martes 2:00-4:00 PM

(Nuestros datos de contacto están en la página de presentación del curso.)

1. Herramientas computacionales: lenguaje Julia, git y markdown.

2. Diferenciación automática: derivadas de primer orden.

3. Diferenciación automática: derivadas de orden superior.

4. Método de Taylor de integración de ODEs.

5. Desarrollo del proyecto final semestral.

• Tareas: 30%.

• Proyecto final: 70%

Es requisito indispensable para entrar al examen final (presentación del proyecto final) tener entregadas y aceptadas al menos 75% de las tareas. Las tareas se enviarán como pull request por GitHub. El tiempo máximo de entrega de cada tarea es de 2 semanas.

El proyecto final consiste en desarrollar un tema en donde utilizen las herramientas del curso a un sistema dinámico concreto. Los temas concretos serán propuestos a su debido tiempo. La presentación consiste de un seminario de 20-25 minutos (usando el Jupyter notebook o en pdf); la presentación debe ser previamente enviada por email.

Las tareas se pueden hacer en equipo (excepto la primera); el proyecto final se debe hacer en equipo. La participación individual de cada uno de los integrantes del equipo será medida usando GitHub.

Aquí (en GitHub) encontrarán los distintos materiales que vamos a ir generando durante el curso. Normalmente usaremos el jupyter notebook en combinación con IJulia en clase.

• Julia

  • http://julialang.org/

  • Tutorial de David Sanders (scipy2014)

  • Hands_on_julia

  • JuliaBox

• Tutoriales de git

  • Become a Git guru

  • Learn Git branching

  • Hello World en GitHub

  • Sincronizar un fork

• Guía de sintaxis en markdown

  • Markdown syntax guide