Ingeniería Matemática

Máster. Curso 2019/2020.

SIMULACIÓN NUMÉRICA EN ORDENADORES PARALELOS - 604337

Curso Académico 2019-20

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
CG5 - Comprender y utilizar de manera avanzada el lenguaje y las herramientas matemáticas para modelizar,
simular y resolver problemas complejos del ámbito de la ingeniería y de la industria, reconociendo y valorando
las situaciones y problemas susceptibles de ser tratados matemáticamente.

CG6 - Conocer los modelos, métodos y técnicas relevantes en distintas áreas de aplicación de la Ingeniería
Matemática avanzada participando en la creación de nuevas tecnologías que contribuyan al desarrollo de la
sociedad.
Transversales
CT1 - Saber aplicar sus avanzados conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y poseer las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y en la resolución de problemas y estudio de casos. Esto implica, más concretamente: Integrar creativamente conocimientos y aplicarlos a la resolución de problemas, perseguir objetivos de calidad en el desarrollo de su actividad profesional, adquirir capacidad para la toma de decisiones y de dirección de recursos humanos, ser capaz de mostrar creatividad, iniciativa y espíritu emprendedor para afrontar los retos de su actividad, valorar la importancia de la Ingeniería Matemática en el contexto industrial, económico, administrativo, medio ambiental y social.
Específicas
CE3 – Ser capaz de utilizar aplicaciones informáticas de cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica,
optimización u otras para experimentar en aspectos avanzados de Matemáticas y resolver problemas con un
elevado grado de complejidad.

CE6 - Desarrollar programas que resuelvan problemas matemáticos avanzados utilizando para cada caso el entorno computacional adecuado.
Otras
-

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
Sesiones académicas teóricas
Laboratorios
Laboratorio de informática
Otras actividades
Tutorías

Presenciales

3

No presenciales

45

Semestre

2

Breve descriptor:

Se presentará a los estudiantes diversas técnicas de programación en paralelo que permiten resolver algunos métodos numéricos con un coste computacional reducido en comparación con sus versiones secuenciales. Se enseñara e implementará algunos ejemplos concretos, inspirados de problemas con aplicaciones industriales reales, mediante clases de prácticas informáticas. Se discutirá el uso del cálculo en paralelo para sistemas que funcionan en tiempo real como, por ejemplo, los robots autónomos y redes neuronales.
  
En otra parte, según disponibilidad del programa, se enseñara el manejo del Comsol Multiphysics y su interacción con Matlab. Se enseñara como resolver problemas industriales complejos a base de este programa.

Requisitos

Nociones básicas en programación

Objetivos

• Manejar las técnicas de paralelización de algoritmos mediante MPI.

• Saber implementar los métodos estudiados, tanto mediante programación 
paralela como secuencial.

• Uso del programa Comsol Multiphysics.

Contenido

A) Parte calculo paralelo:


- Nociones en arquitectura de computadores

- Recuerdos de programación básica

- Nociones de programación paralela usando MPI

- Aplicación para resolver diversos métodos numéricos (sistemas 
lineales, optimización, etc.)

- Ejemplos prácticos (clases de laboratorio de informática)



B) Parte Comsol Multiphysics (según disponibilidad del programa):

- Manejo básico del programa

- Interacción con Matlab

- Aplicación para resolver casos industriales


C) Parte cálculo en tiempo real
- El uso de objetos tipo “timer” y eventos para crear hilos independientes
- Interfaces graficas con alta capacidad de respuesta
- Programación de un sistema de procesamiento de datos en tiempo real
- Redes neuronales


Evaluación

Entrega de prácticas.

Bibliografía

G.E. Karniadakis, R.M. Kirby, Parallel Scientific Computing in C++ and MPI: A Seamless Approach to Parallel Algorithms and Their Implementation, Cambridge University Press, 2003
R. Babb II (ed.), Programming Parallel Processors, Addison-Wesley Inc, 1988.
R. Buyya (ed.), High Performance Cluster Computing: Architectures and Systems, Vol.1, Prentice Hall PTR, NJ, USA, 1999.
R. Buyya (ed.), High Performance Cluster Computing: Programming and Applications, Vol.2, Prentice Hall PTR, NJ, USA, 1999.
J.J. Dongarra et al, Solving Linear Systems on Vector and Shared Memory Computers, SIAM Publications, Philadelphia PA, 1990.
M. Tabatabaian, COMSOL5 for Engineers, Mercury Learning & Information, 2015.

Estructura

MódulosMaterias
No existen datos de módulos o materias para esta asignatura.

Grupos

Clases teóricas y/o prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo Único12/03/2020 - 28/04/2020MARTES 16:30 - 18:30INF0BENJAMIN PIERRE PAUL IVORRA
VALERIY MAKAROV SLIZNEVA
JUEVES 16:30 - 18:30INF0BENJAMIN PIERRE PAUL IVORRA
VALERIY MAKAROV SLIZNEVA