Vés al contingut

Àlgebra

Crèdits
7.5
Tipus
Obligatòria
Requisits
Aquesta assignatura no té requisits , però té capacitats prèvies
Departament
MAT
En aquesta assignatura s'introduiran els conceptes d'àlgebra lineal necessaris per a desenvolupar l'anàlisi de dades i la seva visualització al llarg del grau. Estudiarem conceptes algebraics des del punt de vista de l'àlgebra matricial, però també des del geomètric i el numèric. Es posarà èmfasi en exemples provinents del camp de la computació, de la modelització de dades, i del tractament d'imatges.

Professorat

Responsable

  • Anna Rio Doval (ana.rio@upc.edu)

Altres

  • Josep Elgueta Monto (josep.elgueta@upc.edu)

Hores setmanals

Teoria
3
Problemes
2
Laboratori
0
Aprenentatge dirigit
0
Aprenentatge autònom
7.5

Competències

Competències tècniques

  • CE1 - Utilitzar amb destresa els conceptes i mètodes matemàtics subjacents els problemes de la ciència i l'enginyeria de les dades.
  • Transversals

  • CT5 - Ús solvent dels recursos d'informació. Gestionar l'adquisició, l'estructuració, l'anàlisi i la visualització de dades i informació en l'àmbit de l'especialitat i valorar de forma crítica els resultats d'aquesta gestió.
  • CT6 [Avaluable] - Aprenentatge autònom. Detectar deficiències en el propi coneixement i superar-les mitjançant la reflexió crítica i l'elecció de la millor actuació per ampliar aquest coneixement.
  • Bàsiques

  • CB1 - Que els estudiants hagin demostrat posseir i comprendre coneixements en una àrea d'estudi que parteix de la base de l'educació secundària general, i se sol trobar a un nivell que, si bé es recolza en llibres de text avançats, inclou també alguns aspectes que impliquen coneixements procedents de l'avantguarda del seu camp d'estudi.
  • Genèriques

  • CG2 - Elegir i aplicar els mètodes i tècniques més adequats a un problema definit per dades que representin un repte pel seu volum, velocitat, varietat o heterogeneïtat, inclosos mètodes informàtics, matemàtics, estadístics i de processament del senyal.
  • Objectius

    1. Adquisició dels coneixements bàsics d'àlgebra lineal (espais vectorials, matrius, sistemes lineals)
      Competències relacionades: CB1,
    2. Reconèixer conceptes d'àlgebra lineal dins de problemes interdisciplinars.
      Competències relacionades: CT5,
    3. Aprendre a utilitzar l'àlgebra lineal per a la resolució de problemes d'analisi de dades i de modelització.
      Competències relacionades: CT5, CG2,
    4. Ús de les eines d'àlgebra lineal en problemes matemàtics.
      Competències relacionades: CE1,
    5. Utilitzar amb destresa programari per a resoldre problemes relacionats amb l'àlgebra lineal
      Competències relacionades: CE1, CT6,
    6. Comprensió dels conceptes de descomposició de matrius, de la seva interpretació geomètrica , i de les seves aplicacions en la resolució de problemes.
      Competències relacionades: CE1,

    Continguts

    1. L'espai de coordenades reals
      Vectors. Producte escalar. Norma. Angle. Independència lineal. Bases. Gram Schmidt. Sistema de referència. Punts. Distància.
    2. Aplicaciones lineals.
      Aplicacions lineals. Matrius. Nucli i imatge. Sistemes d'equacions lineals. Eliminació gaussiana.
      Matrius invertibles. Canvi de base. Endomorfismes i automorfismes
    3. Subespais vectorials
      Subespais vectorials. Bases. Intersecció i suma. Complement ortogonal. Projecció ortogonal.
    4. Diagonalització
      Valors i vectors propis; polinomi característic; multiplicitat geomètrica i algebraica, criteris de diagonalització; aplicació al càlcul de potències de matrius i funcions de matrius. Cas especial de les matrius de Markov i de les matrius simètriques. Teorema espectral.
    5. Projeccions. Isometries.
      Matriu d'una projecció. Classificació d'isometries en dimensions 2 i 3.
    6. Sistemes dinàmics lineals discrets
      Modelització de problemes amb sistemes dinàmics discrets lineals, resolució i estudi de les solucions particulars i genèriques; comportament asimptòtic de les solucions; mètodes numèrics per al càlcul de valors i vectors propis. Mètode de la potència. Teorema de Perron-Frobenius. Recurrències.
    7. Aplicacions
      Descomposició en valors singulars; normes de matrius; aplicació a aproximació pel rang i reducció de la dimensió en l'anàlisi de dades i tractament d'imatges. Pseudoinversa i mínims quadrats. Errors.

    Activitats

    Activitat Acte avaluatiu


    Desenvolupament del tema 1

    Classes de teoria i de problemes corresponents al tema 1
    Objectius: 1 5 2
    Continguts:
    Teoria
    4h
    Problemes
    3h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    10h

    Desenvolupament del tema 2

    Classes de teoria i problemesi corresponents al tema 2
    Objectius: 1 4 5 2 3
    Continguts:
    Teoria
    4h
    Problemes
    3h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    10h

    Desevolupament del tema 3

    Classes de teoria i problemes corresponents al tema 3
    Objectius: 1 4 5 2 3
    Continguts:
    Teoria
    9h
    Problemes
    6h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    18h

    Desenvolupament del tema 4

    Classes de teoria i problemesi corresponents al tema 4
    Objectius: 1 4 5 2 3
    Teoria
    4h
    Problemes
    3h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    10h

    Desenvolupament del tema 5

    Classes de teoria i problemes corresponents al tema 5
    Objectius: 1 4 5 2 3 6
    Continguts:
    Teoria
    8h
    Problemes
    5h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    17h

    Desenvolupament del tema 6

    Classes de teoria i problemes corresponents al tema 6
    Objectius: 1 4 5 2 3 6
    Continguts:
    Teoria
    5h
    Problemes
    3h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    10h

    Desenvolupament del tema 7

    Classes de teoria i problemes corresponents al tema 7
    Objectius: 1 4 5 2 3 6
    Continguts:
    Teoria
    8h
    Problemes
    5.5h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    17.5h

    Examen final

    Examen final
    Objectius: 1 4 2 3 6
    Setmana: 1 (Fora d'horari lectiu)
    Teoria
    0h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Examen parcial

    Examen parcial
    Objectius: 1 4 2 3 6
    Setmana: 1 (Fora d'horari lectiu)
    Teoria
    0h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Teoria
    0h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    5h

    Metodologia docent

    Es consideraran metodologies diferents per a les classes de teoria i problemes.
    Les classes de teoria consistiran principalment en classes magistrals, basades en presentacions i explicacions a la pissara; les classes de problemes consistiran en resoldre exercicis i practicar conceptes apresos a les sessions de teoria.
    En unes i altres es podran incloure exemples o resolucions de projectes curts utilitzant python o altre programari.

    Mètode d'avaluació

    L'avaluació de l'assignatura consistirà de tres notes: P, F, L
    La nota P s'obtindrà a partir de l'examen parcial a la meitat de curs.
    La nota F s'obtindrà a partir de l'examen final de l'assignatura.
    La nota L s'obtindrà de la resolució de problemes utilitzant python o altre programari.
    La nota final es calcularà de la manera següent:

    nota=max(60%F+30%P+10%L,F)

    En la reavaluació es comptarà només la nota de l'examen de reavaluació.

    Bibliografia

    Bàsic

    Complementari

    Web links

    Capacitats prèvies

    L'alumne ha de dominar els coneixements de matemàtiques de batxillerat i tenir destresa en la resolució de problemes de matemàtiques de nivell de batxillerat.