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MAP0313 Cálculo de Diferenças Finitas

Neste semestre sou responsável pelo curso MAP0313 Cálculo de Diferenças Finitas. As aulas ocorrem às segundas  às 14:00 e às sextas às 10:00 na sala 6B.

Livros que utilizaremos:

  1. S. Goldberg, Introduction to Difference Equations with Illustrative Examples from Economics, Psychology and Sociology
  2. S. Elaydi, An Introduction to Difference Equations
  3. H. Levy e F. Lessman, Finite Difference Equations
  4. M R. Spigel, Schaum’s outlines: Calculus of Finite Differences and Difference Equations (há muitos exercícios resolvidos neste aqui !)
  5. W. G. Kelley e A.C. Peterson, Difference Equations: An Introduction with Applications

Encontre estes livros aqui.

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Método de Monte Carlo: Notas de Aula e EP extra

O último tópico a ser  abordado em nosso curso de Cálculo numérico é a integração de Monte Carlo.  Como material de leitura de apoio há  notas de aula escritas pelo Prof. Nestor Caticha disponíveis. Neste tópico também temos um EP extra que pode ser entregue até o dia 7 de julho por email.  Este EP servirá como EP sub. Serão escolhidos para cálculo da nota  final os 4 melhores EPs entregues.

Um livro bastante interessante é  Dunn e Shultis, Exploring Monte Carlo Methods (experimente dar uma busca neste título aqui).

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Cálculo Numérico: Bibliografia

A bibliografia que adotaremos é a seguinte (os livros estão em ordem de preferência):

  1. Claudio H. Asano e Eduardo Colli, Cálculo Numérico – Fundamentos e Aplicações
  2. Burden e Faires, Análise Numérica
  3. DeVries e Hasbun, A First Course in Computational Physics, segunda edição (na biblioteca: primeira edição).

Para quem deseja um texto mais avançado e mais rigoroso sugerimos:

  1. Süli e Meyers, An Introduction to Numerical Analysis

Livros excelentes sobre computação científica com Python são:

  1. Flávio Codeço Coelho, Computação Científica com Python (ou aqui)
  2. Jaan Kiusalaas, Numerical Methods in Engineering with Python

Para dar suporte à programação em Python e LaTeX sugerimos:

  1. Oetiker, LaTeX 2e em 135 minutos
  2. An Introduction to Python and LaTeX
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