Guia docente
DATOS IDENTIFICATIVOS 2023_24
Asignatura ÁLGEBRA LINEAL II Código 00717011
Enseñanza
0717 - GRADO INGENIERÍA DATOS INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Descriptores Cr.totales Tipo Curso Semestre
6 Obligatoria Segundo Primero
Idioma
Castellano
Prerrequisitos
Departamento MATEMATICAS
Responsable
HERMIDA ALONSO , JOSÉ ÁNGEL
Correo-e jahera@unileon.es
dmorg@unileon.es
Profesores/as
HERMIDA ALONSO , JOSÉ ÁNGEL
MORALES GONZALEZ , DANIEL
Web http://
Descripción general
Tribunales de Revisión
Tribunal titular
Cargo Departamento Profesor
Presidente MATEMATICAS GOMEZ PEREZ , JAVIER
Secretario MATEMATICAS ARANA SUAREZ , MARIA VICTORIA
Vocal MATEMATICAS CASTRO GARCIA , NOEMI DE
Tribunal suplente
Cargo Departamento Profesor
Presidente MATEMATICAS FRANCISCO IRIBARREN , ARACELI DE
Secretario MATEMATICAS SAEZ SCHWEDT , ANDRES
Vocal MATEMATICAS RODRIGUEZ SANCHEZ , CRISTINA

Competencias
Código  
A18963 717CE1 Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos propios de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, aplicando conocimientos de álgebra lineal, cálculo diferencial e integral, métodos numéricos, algorítmica numérica, estadística, probabilidad y optimización.
B5800 0717CG1 Conocimiento de materias básicas científicas y técnicas que capaciten para el aprendizaje de nuevos métodos y tecnologías, así como que le dote de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.
B5806 0717CT1 Capacidad para el análisis, síntesis, resolución de problemas y la toma de decisiones.
B5807 0717CT2 Capacidad para la interpretación de resultados con iniciativa, creatividad y razonamiento crítico y autocrítico.
B5808 0717CT3 Capacidad para comunicar y transmitir de forma oral o por escrito conocimientos y razonamientos derivados de su trabajo individual o en grupo de forma clara y concreta.
C4 CMECES4 Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
C5 CMECES5 Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía

Resultados de aprendizaje
Resultados Competencias
Conocer materias básicas científicas y técnicas que capaciten para el aprendizaje de nuevos métodos y tecnologías, así como que le dote de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones. B5800
Transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado C4
Desarrollar aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía C5
Analizar, sintetizar, resolver problemas y tomar decisiones. B5806
Interpretar resultados con iniciativa, creatividad y razonamiento crítico y autocrítico. B5807
Comunicar y transmitir de forma oral o por escrito conocimientos y razonamientos derivados de su trabajo individual o en grupo de forma clara y concreta. B5808
Resolver problemas matemáticos propios de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, aplicando conocimientos de álgebra lineal, cálculo diferencial e integral, métodos numéricos, algorítmica numérica, estadística, probabilidad y optimización. A18963

Contenidos
Bloque Tema
BLOQUE I: MATRICES SIMÉTRICAS, MATRICES ORTOGONALES. TEOREMA ESPECTRAL. Tema 1. ESPACIO VECTORIAL EUCLÍDEO.
Formas bilineales simétricas. Diagonalización por congruencia. Teorema de inercia. Producto escalar. Espacio vectorial euclídeo. Matrices ortogonales. Teorema de diagonalización ortogonal de matrices simétricas. Aspectos geométricos.
BLOQUE II: VALORES SINGULARES Y DESCOMPOSICIÓN EN VALORES SINGULARES. Tema 2. VALORES SINGULARES DE UNA MATRIZ.
Valors singulares de una matriz. Teorema de descomposición en valores singulares. Aplicaciones.
BLOQUE III: PSEUDOINVERSA DE PENROSE. Tema 3. PSEUDOINVERSA DE PENROSE.
Inversas generalizadas. Propiedades de la Pseudoinversa de Penrose. Algoritmos de cálculo. Aplicaciones
BLOQUE IV: ÁLGEBRA LINEAL NUMÉRICA. Tema 4. INTRODUCCIÓN AL ÁLGEBRA LINEAL NUMÉRICA.
Errores y aproximación de datos. Solución numérica de sistemas de ecuaciones lineales: Métodos directos (Gauss y descomposición LU) y métodos iterativos (Jacobi). Sistemas sobredeterminados. Cálculo de valores propios de una matriz.
BLOQUE V: OPTIMIZACIÓN LINEAL. Tema 5: INTRODUCCIÓN A LA OPTIMIZACIÓN LINEAL.
Introducción a los problemas de optimización. Definiciones. Conjuntos convexos. Optimización de funciones convexas. Aplicaciones.

Planificación
Metodologías  ::  Pruebas
  Horas en clase Horas fuera de clase Horas totales
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria 25 45 70
 
Tutoría de Grupo 4 0 4
 
Sesión Magistral 25 45 70
 
Pruebas de desarrollo 6 0 6
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologí­as
Metodologías   ::  
  descripción
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria fomentando en la medida de lo posible la participación del alumno.
Tutoría de Grupo Actividad en grupo para seguir el desarrollo del proceso de enseñanza/aprendizaje.
Sesión Magistral Desarrollo de contenidos teóricos y de modelos de problemas y ejercicios.

Tutorías
 
Tutoría de Grupo
Sesión Magistral
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria
Pruebas de desarrollo
descripción
Individuales previa cita. El horario de tutorías definitivo dependerá del horario de clases del profesor.
Despacho 370, Escuela de Ingenierías.

Evaluación
  descripción calificación
Pruebas de desarrollo Primera Convocatoria Ordinaria: No se tiene programada una Prueba Final de la Asignatura.
Se realizarán dos Pruebas Escritas Presenciales e Individualizadas. La primera al finalizar el Bloque III y la segunda al finalizar la materia.
Estas pruebas consistirán en la resolución de problemas y cuestiones.
Cada prueba tendrá un 50% del valor de la calificacion final
100%
 
Otros comentarios y segunda convocatoria

No se tiene previsto ninguna evaluación especial para los alumnos repetidores.

La evaluación será continua de tipo aditivo. Para superar la asignatura en la primera convocatoria es necesario que  la suma de las calificaciones obtenidas en las pruebas realizadas sea mayor o igual que el 50% de la máxima posible.

Segunda convocatoria: Consistirá en una Prueba de resolución de problemas y cuestiones pertenecientes al temario de la asignatura completa, teniendo que superar los mínimos exigibles (50% de la máxima posible).  No se tendrán en cuenta las calificaciones obtenidas en la Primera Convocatoria Ordinaria.

Convocatoria Extraordinaria: Consistirá en una Prueba de resolución de problemas y cuestiones  pertenecientes al temario de la asignatura completa, teniendo que superar los mínimos exigibles (50% de la máxima posible). No se tendrán en cuenta las calificaciones obtenidas en la Primera Convocatoria Ordinaria.

Con el fin de prevenir el plagio y garantizar las condiciones de igualdad de oportunidades a todos los estudiantes en las pruebas de evaluación, se informará en la presentación de la asignatura y con anterioridad a la celebración de las pruebas de los materiales, medios y recursos adicionales, necesarios para el desarrollo de dichas pruebas. En todo caso, queda expresamente prohibido el uso de dispositivos electrónicos que posibiliten la comunicación, tales como teléfonos móviles, tabletas, radiotransmisores, etc. 
En caso de incumplirse lo antes indicado, tal como establece las PAUTAS DE ACTUACIÓN EN LOS SUPUESTOS DE PLAGIO, COPIA O FRAUDE EN EXÁMENES O PRUEBAS DE EVALUACIÓN, aprobadas en Consejo de Gobierno de la Universidad, se procederá a la retirada del examen (realización de fotografía o impresión de pantalla en las pruebas con medios informáticos), expulsión del aula y calificación como suspenso

Fuentes de información
Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura

Básica G. Strang, Álgebra Lineal y sus Aplicaciones, Thomson, 2007
R. Barbolla y P.Sanz, Álgebra Lineal y Teoría de Matrices, Prentice Hall, 1998
P. G. Ciarlet, Introduction a l’Analyse Numérique Matricielle et a l’Optimisation,, Dunod, 1998
S. C. Chapra y R. P. Canale , Métodos numéricos para ingenieros, McGraw-Hill Interamericana, 2007
C. Conde y G. Winter, Métodos y Algoritmos Básicos del Álgebra Numérica, , Reverté , 1990

Complementaria


Recomendaciones


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ÁLGEBRA LINEAL I / 00717007