> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://www.haller.com.ve/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://www.haller.com.ve/uru/metodos-numericos.md). # Métodos numéricos {% hint style="info" %} **PLAN DE EVALUACIÓN DE LA ASIGNATURA** {% endhint %}

#	Unidad de aprendizaje #1
1	Fundamentos de la teoría de errores Error absoluto, error relativo, error porcentual. `Ponderación: 10%`
2	Raíces de ecuaciones Métodos cerrados (método gráfico, método de bisección, método de falsa posición). Métodos abiertos (método de Newton-Raphson, método de la secante). `Ponderación: 20%`

#	Unidad de aprendizaje #2
3	Sistemas de ecuaciones lineales Métodos directos (eliminación Gaussiana simple, pivoteo parcial, descomposición LU). Métodos iterativos (método de Jacobi, método de Gauss-Seidel). `Ponderación: 20%`
4	Ajuste de curvas Interpolación de Newton. Interpolación de Lagrange. Introducción a Splines. Regresión lineal simple. Regresión polinomial. `Ponderación: 15%`

#	Unidad de aprendizaje #3
5	Diferenciación e integración numérica Diferencias finitas: progresivas, regresivas y centradas. Regla del trapecio. Regla de Simpson. `Ponderación: 15%`
6	Solución de ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO) Método de Euler. Runge-Kutta. `Ponderación: 20%`

*** **Competencia**: Modela y resuelve problemas complejos de ingeniería mediante la formulación, implementación y validación de algoritmos numéricos, seleccionando el método de aproximación óptimo para garantizar la convergencia y controlar el error, apoyándose en herramientas computacionales.