MATLAB y Computación Científica

Resumen

Domina las capacidades integrales de MATLAB desde operaciones básicas de matrices hasta aplicaciones avanzadas en computación científica, visualización de datos, simulación e implementaciones de aprendizaje automático.

Programa de estudio

• Capítulo 1 Introducción a MATLAB
1.1 Introducción al entorno de MATLAB
1.2 Tipos de datos y operaciones básicas
• Capítulo 2 La Matriz y su Operación
2.1 Creación de la Matriz
2.2 Modificación de la Matriz
2.3 Operaciones básicas de la Matriz
2.4 Análisis de la Matriz
• Capítulo 3 Estructura del Programa MATLAB y Archivo M
3.1 Estructura de programa secuencial
3.2 Archivo M
3.3 Archivo de función M
• Capítulo 4 Operación de Polinomios y Procesamiento de Datos
4.1 Operación de polinomios
4.2 Interpolación y ajuste de datos
4.3 Estadísticas de datos
4.4 Cálculo numérico
• Capítulo 5 Operación Simbólica del Lenguaje
5.1 Creación y aplicación de objetos simbólicos de MATLAB
5.2 Operación de función polinómica simbólica
• Capítulo 6 Visualización de Datos
6.1 Curvas y gráficos 2D
6.2 Configuración de formato de curvas 2D
6.3 Dibujo especial 2D
6.4 Curvas y superficies 3D
• Capítulo 7 Fundamentos de la Simulación con Simulink
7.1 Visión general de Simulink
7.2 Aplicación de Simulink
7.3 Simulación con Simulink
• Capítulo 8 Análisis de Regresión
8.1 Principio del método de mínimos cuadrados
8.2 Regresión Lineal y sus Aplicaciones en MATLAB
8.3 Regresión No Lineal y su Aplicación en MATLAB
• Capítulo 9 Algoritmo Genético y su Implementación en MATLAB
9.1 Principio del Algoritmo Genético
9.2 Aplicación del Algoritmo Genético en MATLAB
• Capítulo 10 Red Neuronal Artificial y su Implementación en MATLAB
10.1 Conceptos básicos de redes neuronales
10.2 Principio de la red neuronal BP
10.3 Aplicación de la Red Neuronal BP en MATLAB
• Capítulo 11 Aprendizaje profundo y su Implementación en MATLAB
11.1 Conceptos básicos del aprendizaje profundo
11.2 Introducción a la red neuronal convolucional (CNN)
11.3 Algoritmo CNN y su implementación en MATLAB
• Capítulo 12 Aprendizaje por refuerzo y su Implementación en MATLAB
12.1 Principios del Aprendizaje por Refuerzo (RL)
12.2 Introducción a los principales algoritmos de aprendizaje por refuerzo
12.3 Aplicación del Aprendizaje por Refuerzo en MATLAB
• Capítulo 13 Aplicaciones avanzadas de Simulink
13.1 Tecnología de Interfaz Simulink y Materab
13.2 Diseño y ajuste de controlador PID I
13.3 Diseño y ajuste de controlador PID II
13.4 Simulación de Sistemas Dinámicos con Simulink
13.5 Tecnología de Simulación con Simulink
• Examen final

Enseñado por

Ni Yanting

Asignaturas

Programación