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Solución de problemas con programación

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Presentation Transcript

  1. Solución de problemas con programación TC1017 Prof. Msc. Ivan Alejandro Escobar Broitman iescobar@itesm.mx

  2. Objetivo General • Desarrollar en el estudiante la lógica de programación estructurada, que le permita dar solución a problemas de ingeniería, utilizando un lenguaje computacional. • Requiere de conocimientos previos de manejo de computadora y algorítmica básica.

  3. Temario • 1. Tecnología computacional para la modelación de aplicaciones ingenieriles • 1.1 Paquetes de productividad • 1.2 Paquetes de análisis numérico • 1.3 Lenguajes de programación • 2. Problemas que involucren cálculos matemáticos y fórmulas • 2.1 Pensamiento algorítmico para modelar problemas que requieran el uso de fórmulas a través de cálculos matemáticos • 2.2 Traducción de fórmulas que utilicen funciones predefinidas por el ambiente de programación • 2.3 Construcción de funciones para modelos que requieren cálculos matemáticos • 3. Problemas que involucren estructuras de decisión • 3.1 Pensamiento algorítmico para cálculos con decisiones • 3.2 Cálculos con selección de opciones • 3.3 Modelación de problemas que involucren cálculos con decisiones

  4. Temario • 4. Problemas que involucren ciclos • 4.1 Pensamiento algorítmico para cálculos con ciclos • 4.2 Repetición de cálculos • 4.3 Modelación de problemas que involucren cálculos con ciclos • 5. Modelación y solución de problemas ingenieriles • 5.1 Análisis de situaciones que involucren cálculos, funciones, decisiones y ciclos • 5.2 Selección de las herramientas computacionales adecuadas para modelar situaciones específicas • 5.3 Solución del modelo a través de las herramientas seleccionadas

  5. Temario • 6. Procesamiento de datos y representación visual de resultados • 6.1 Representación de datos en forma tabular • 6.2 Tipos de gráficas • 6.3 Representación gráfica de los resultados de un modelo

7. Procesamiento de datos utilizando modelación de escenarios y simulación de modelos • 7.1 Contrastar escenarios para analizar el comportamiento de un modelo • 7.2 Uso de herramientas para la toma de decisiones  (“¿qué pasa si?”, “búsqueda de objetivo”) • 7.3 Uso de una herramienta para la solución de ecuaciones 
 • 8. Migración de soluciones de modelos a otras herramientas de TI • 8.1 Mecanismos de importación y exportación de datos entre diferentes herramientas de TI • 8.2 Operaciones con datos  (exportación/importación de datos) • 8.3 Análisis de las diferencias entre herramientas


  6. Temario • 9. Problemas que involucren vectores • 9.1 Pensamiento algorítmico para el manejo de vectores • 9.2 Cálculos con vectores • 9.3 Modelación de problemas que involucren el uso de vectores
 • 10. Modelos de cálculo con matrices • 10.1 Pensamiento algorítmico para el manejo de matrices • 10.2 Cálculos con matrices • 10.3 Modelación de problemas que involucren el uso de matrices • 11. Modelos de cálculos con datos masivos • 11.1 Cálculos con archivos de datos • 11.2 Modelación de problemas que involucre datos masivos

  7. EvaluaciónporParcial • 80% ExamenParcial • 20% Actividades (tareas y programación)

  8. Evaluación Final • 50% ExamenesParciales • 30% Proyecto • 20% Examen Final

  9. Libros de Consulta • The practice of computing using Python / William Punch, Richard Enbody.,  , Boston, Mass. : Addison-Wesley/Pearson • C programming Language 2nd Ed”, Dennis M. Ritchie.

  10. Libros de Consulta • Head First Programming: A Learner’s Guide to Programming Using the Python Language by David Griffiths and Paul Barry, O’Reilly Publishing

  11. Libros de Consulta • Chapman, Stephen J., MATLAB programming for engineers / Stephan J. Chapman., 4th ed., Toronto, Ontario : Thomson, c2008

  12. Software a Manejar • Python • IDE recomendado: IDLE para Python (www.python.org) • C y C++ • IDE recomendado: Code::Blocks (http://www.codeblocks.org/) • Matlab • http://www.mathworks.com

  13. Convenciones de Codificación • Para Python: http://www.python.org/dev/peps/pep-0008/ • Para C/C++: http://en.wikibooks.org/wiki/C%2B%2B_Programming/Code_Style • Para MATLAB: http://www.datatool.com/downloads/matlab_style_guidelines.pdf

  14. Recomendaciones • PensamientoAlgorítmico. • Menteabierta. • Programarestructuradamente. • Muchalectura y práctica.

  15. ¿Preguntas? • Dudas?

  16. Actividad 1: • De manera individual realizar la siguientetarea: • Investigaracerca de los lenguajes y/o paquetescomputacionalesmencionados en estapresentación y los siguientes: • (Matlab, Mathematica, Octave) • Hacer un cuadrocomparativo de elloscitandoventajas y desventajas. • Se expondrá la siguienteclase.

  17. Video Introducción a Python