ICP248-Comput Científ e Análise DadosSistemas lineares: Modelagem de sistemas lineares, Métodos diretos: Fatoração LU e QR., Métodos iterativos:  Gauss-Jacobi; Gauss-Seidel. Ajuste de curvas: Modelagem; Método dos Mínimos quadrados; Curvas Spline. SVD e autovalores: Modelagem: Sistema lineares dinâmicos; Métodos iterativos: Método da potência; Algoritmo QR.; Aplicações: Redução de dimensão; Pseudoinversa.  Sistemas não lineares: Modelagem de sistemas não lineares; Método de Newton; Método do gradiente descendente. 

___BIBLIOGRAFIA BÁSICA___
1) R. L. Burden e J. D. Faires, Análise numérica, Cengage Learning (2008).
2) Mark H. Holmes, Introduction to scientific computing and data analysis. Springer (2016).
3) Steven C. Chapra, Métodos Numéricos Aplicados com MATLAB para Engenheiros e Cientistas. Ed. AMGH, 3ª ed, 2013.
4) L. N. Trefethen, D. Bau, Numerical Linear Algebra, SIAM (1997).
5) Solomon, Justin. Numerical algorithms: methods for computer vision, machine learning, and graphics. CRC press (2015).
6) Boyd, Stephen, and Lieven Vandenberghe. Introduction to applied linear algebra: vectors, matrices, and least squares. Cambridge university press, 2018.
7) S. C. Coutinho, Notas de aula em Cálculo Numérico (2020).  https://dcc.ufrj.br/~collier/CursosGrad/calcnum/calcnum.pdf

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