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Esta asignatura aporta al perfil del Ingeniero en Sistemas Computacionales la capacidad para aplicar técnicas y modelos de investigación de operaciones en la solución de problemas, utilizando o desarrollando herramientas de software para la toma de decisiones.

El conocer y comprender las técnicas para la modelación de sistemas es importante en la formación de la lógica de solución de problemas. Para ello el estudiante de Ingeniería en Sistemas Computacionales, recopila, clasifica y ordena la información del sistema a modelar para analizarlo mediante los modelos adecuados al sistema en estudio, y así obtener la mejor solución o la óptima.

Su integración se ha hecho en base a un análisis de la administración de las operaciones, identificando los temas de programación, optimización y modelos heurísticos que tienen una mayor aplicación en el quehacer profesional y la toma de decisiones.

Puesto que esta materia dará soporte a otras, más directamente vinculadas con desempeños profesionales; se inserta en la primera mitad de la trayectoria escolar; antes de cursar aquéllas a las que da soporte. De manera particular, lo trabajado en esta asignatura se aplica en el modelado de sistemas y en la simulación, que auxilia en la toma de decisiones.


Curso básico de ecuaciones diferenciales parciales. Este curso cubre los contenidos de la unidades de aprendizaje:

  • Ecuaciones Diferenciales Parciales I, de la Ingeniería Matemática.
  • Ecuaciones Diferenciales Parciales, de la Licenciatura en Física y Matemáticas.

El  análisis numérico, como rama de la matemática aplicada, trata con la obtención, descripción, análisis y verificación de algoritmos para el estudio y solución de problemas matemáticos. El desarrollo continuo del poder de cómputo, y su creciente accesibilidad, aumenta  la importancia del estudio de métodos numéricos para la solución de problemas en las ciencias y la ingeniería. Gran parte de nuestros egresados tratan con problemas que requieren el uso de los métodos.


En este curso se da una introducción al análisis numérico. Uno de los objetivos principales es motivar que los estudiantes reconozcan a la  computadora como herramienta/extensión de las capacidades de solución de problemas numéricos que hasta el momento han desarrollado durante su carrera. También las limitaciones del abordaje numérico de problemas matemáticos.


A lo largo de la práctica profesional, el Ingeniero se enfrenta a menudo 

con problemas donde solo es factible calcular soluciones 

aproximadas. A pesar de existir software especializado para esto, puede requerirse alguna modificación de éste, para ajustar las soluciones a problemas específicos. De aquí se vislumbra la importancia de conocer la teoría de los métodos numéricos avanzados; tener la capacidad de ponerlos en operación en una computadora o bien de utilizar software existente.

Las habilidades a desarrollar en este curso abarcan tanto teoría como práctica. Se enseña al alumno la base teórica de los diferentes métodos y la aplicación que existe en las diversas áreas de conocimiento. De igual manera se muestran los algoritmos de los métodos empleados para que el alumno los programe en algún lenguaje.

Esta asignatura sirve como base para las asignaturas de Física, Ingeniería Económica y Optimización entre otras. Para un mejor desempeño el alumno debe contar con  un conocimiento sólido de los cursos previos de Cálculo, Algebra Lineal y Programación.


Los modelos matemáticos no lineales aparecen muy a menudo para describir fenómenos de la vida real, en ingeniería y particularmente en problemas de corte financiero o industrial. Dichos modelos requieren del estudio y aplicación de técnicas especializadas, es por ello que el análisis de dichos métodos, así como su implementación son muy importantes para la formación del ingeniero matemático.

Para el estudio del presente curso se requiere tener previo conocimiento de cursos de álgebra lineal (álgebra I, II, III) y cálculo (I, II y III) así como, conocimientos y habilidad para la programación de computadoras, puesto que se implementarán diversos algoritmos, para los que el alumno deberá verificar su eficacia y convergencia, mediante el uso de una computadora. 

Este curso tiene una fuerte componente de Programación.


Simulación de Montecarlo. Generación de números aleatorios con diferentes distribuciones. Simulación de eventos discretos. Técnicas de reducción de varianza

El presente curso tiene como objetivo que el estudiante:

1. Resuelva ecuaciones polinómicas de una variable de orden n.

2. Resuelva un sistema de n ecuaciones lineales con n incógnitas.

3. Sirva como herramienta para asignaturas posteriores.  


Prof. Carlos Alejandro Moreno Muñoz

Primer curso de integración de Lebesgue.

El análisis vectorial es la taquigrafía de la física. Se encontrarán relaciones muy similares, pero con un significado físico muy distinto.
En este curso nos proponemos aprender, demostrar y aplicar las relaciones diferenciales e integrales, más comunes desarrolladas desde el punto de vista de los tensores cartesianos. Ilustraremos lo anterior con algunas aplicaciones físicas de mecánica y electromagnetismo.


  

Unidad de Aprendizaje Ecuaciones Diferenciales: pertenece al segundo semestre de la Lincenciatura en Física y Matemáticas. 

Electrónica Funcional 1 es una unidad de enseñanza-aprendizaje de la Licenciatura en Física y Matemáticas que se cursa en el 6o semestre

En ella se estudian las características y aplicaciones de circuitos electrónicos analógicos y el uso de convertidores analógico-digitales en sistemas microcontrolados.

Electrónica Funcional 1 es una unidad de enseñanza-aprendizaje de la Licenciatura en Física y Matemáticas que se cursa en el 6o semestre

En ella se estudian las características y aplicaciones de circuitos electrónicos analógicos y el uso de convertidores analógico-digitales en sistemas microcontrolados.

El propósito de esta asignatura es mostrar al estudiante algunos de los algoritmos y estructuras de datos básicas que se utilizan para resolver problemas reales que aparecen durante el proceso de desarrollo de aplicaciones de cómputo. El alumno será capaz de entender e implementar un algoritmo (en algún lenguaje de alto nivel), además de poder explicar su comportamiento y compararlo con otros algoritmos que resuelvan el mismo problema. Finalmente, podrá generar aplicaciones de cómputo no triviales que requieran de los conocimientos asimilados durante el curso.

Temario se encuentra en la página web siguiente https://drive.google.com/file/d/0ByDYYs429d2zd0ZqcEhWMnRlQ2c/edit

En este curso analizaremos diversos paradigmas de optimización, trabajaremos las técnicas de optimización clásicas así como heurísticas modernas de la inteligencia computacional. 

El curso abarca tanto optimización tradicional como optimización con múltiples objetivos.

Curso de teoría de probabilidad de maestría.

Fortalecer la formación y actualización de los tutores del Nivel Superior de acuerdo al modelo educativo del Instituto Politécnico Nacional.

Curso MUY básico de Moodle.