Descripción
Scientific Computing for Scientists and Engineers está diseñado para enseñar a estudiantes universitarios métodos numéricos relevantes y los fundamentos necesarios en computación científica.
La mayoría de los problemas en ciencia e ingeniería requieren la solución de problemas matemáticos, la mayoría de los cuales solo pueden resolverse en una computadora. Aproximar con precisión esos problemas requiere resolver ecuaciones diferenciales y sistemas lineales con millones de incógnitas, y se pueden usar algoritmos inteligentes en computadoras para reducir los tiempos de cálculo de años a minutos o incluso segundos. Este libro explica: ¿Cómo podemos aproximar estos importantes procesos matemáticos? ¿Qué tan precisas son nuestras aproximaciones? ¿Qué tan eficientes son nuestras aproximaciones?
Scientific Computing for Scientists and Engineers cubre:
- Una introducción a una amplia gama de métodos numéricos para sistemas lineales, problemas de valores propios, ecuaciones diferenciales, integración numérica y problemas no lineales;
- Fundamentos de la computación científica como la representación de números en coma flotante y la convergencia;
- Análisis de precisión y eficiencia;
- Ejemplos de programación sencillos en MATLAB para ilustrar los algoritmos y resolver problemas de la vida real;
- Ejercicios para reforzar todos los temas.
Autor: Timo Leo G. Heister Rebholz
Editorial: de Gruyter
Publicado: 20/03/2023
Páginas: 184
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.67lbs
Tamaño: 9.61h x 6.69w x 0.40d
ISBN13: 9783110999617
ISBN10: 3110999617
Categorías BISAC:
- Computadoras | Aspectos Sociales
- Computadoras | Ciencia de Datos | Análisis de Datos
- Matemáticas | Aplicadas
Acerca del Autor
Timo Heister es Profesor Asociado de Ciencias Matemáticas y Estadísticas en la Universidad de Clemson, EE. UU. Es un matemático aplicado y científico computacional que investiga métodos numéricos para EDP utilizando el Método de Elementos Finitos, incluyendo cálculos masivamente paralelos.
Leo Rebholz es Profesor de Ciencias Matemáticas y Estadísticas en la Universidad de Clemson. Trabaja en el desarrollo y análisis de métodos de discretización y solucionadores para ecuaciones diferenciales parciales no lineales derivadas de la física. Ha publicado 4 libros y más de 100 artículos en revistas de matemáticas aplicadas y computacionales.