Recopilaciones de problemas de MATLAB Grader

Estas recopilaciones de problemas solo están disponibles para instructores autorizados. Los instructores pueden solicitar acceso a través del servicio de soporte al cliente, o bien mediante el Customer Success Engineer o el Account Manager que tengan asignados.

Calculus I (Cálculo I):

Recopilación de 10 problemas sobre conceptos incluidos en Calculus I (Cálculo I).

  • Destinados al uso en cursos de Calculus I (Cálculo I) y cursos que requieren conocimientos previos sobre conceptos de Calculus I.
  • En los problemas, se utiliza MATLAB con objeto de mejorar la comprensión conceptual y práctica del uso del cálculo para solucionar problemas científicos y de ingeniería, centrándose en la visualización, la manipulación y los algoritmos.
  • Conceptos tratados: límites, tasas de cambio, reglas de diferenciación, funciones inversas, aplicaciones de diferenciación e integrales.

Prerrequisitos:

  • En los problemas se da por hecho que existe un conocimiento previo sobre matemáticas que incluye el precálculo.
  • Se recomienda contar con experiencia en programación a nivel de principiante, que se puede obtener mediante MATLAB Onramp o un curso de Introduction to Programming (Introducción a la programación).
  • En los problemas se emplea Symbolic Math Toolbox, que forma parte de MATLAB. Considere la adición de problemas de la recopilación correspondiente a Symbolic Math Toolbox a fin de desarrollar y evaluar el dominio por parte de los alumnos.

Calculus II (Cálculo II):

Recopilación de 10 problemas sobre conceptos incluidos en Calculus II (Cálculo II).

  • Destinados al uso en cursos de Calculus II (Cálculo II) y cursos que requieren conocimientos previos sobre conceptos de Calculus II.
  • En los problemas, se utiliza MATLAB con objeto de mejorar la comprensión conceptual y práctica del uso del cálculo para solucionar problemas científicos y de ingeniería, centrándose en la visualización, la manipulación y los algoritmos.
  • Conceptos tratados: aplicaciones de integración, técnicas de integración, secuencias y series, y coordenadas paramétricas y polares.

Prerrequisitos:

  • En los problemas se da por hecho que existe un conocimiento previo sobre matemáticas que incluye Calculus I (Cálculo I).
  • Se recomienda contar con experiencia en programación a nivel de principiante, que se puede obtener mediante MATLAB Onramp o un curso de Introduction to Programming (Introducción a la programación).
  • En ciertos problemas se emplea MATLAB Symbolic Toolbox. Considere complementarlos con problemas de la recopilación correspondiente a Symbolic Math Toolbox, con el fin de evaluar el dominio por parte de los alumnos.

Dinámica

Recopilación de 10 problemas sobre conceptos incluidos en cursos introductorios sobre dinámica de sistemas mecánicos.

  • Destinados al uso en cursos de dinámica incluidos en programas universitarios de ingeniería. Estos problemas se pueden emplear también en cursos que requieren conocimientos previos acerca de la dinámica de los sistemas mecánicos.
  • Conceptos tratados: cinemática y cinética de partículas, cinemática y cinética de cuerpos rígidos en movimiento plano, cinemática de cuerpos rígidos en movimiento tridimensional y cinética de cuerpos rígidos en movimiento general.

Requisitos previos:

  • En los problemas se presupone un conocimiento previo de la mecánica clásica y del cálculo multivariable.
  • Se recomienda tener experiencia en programación a nivel de principiante, que se puede adquirir realizando el curso MATLAB Onramp o un curso de introducción a la programación.

Introduction to Programming (Introducción a la programación):

Recopilación de 111 problemas sobre introducción a la programación mediante MATLAB.

  • Destinados al uso en cursos de Introduction to Programming (Introducción a la programación) y cursos que requieren conocimientos previos sobre conceptos básicos de programación.
  • Los problemas están relacionados con diversas aplicaciones, tales como física, ingeniería y finanzas, pero no se requieren conocimientos previos sobre estas materias.
  • Conceptos tratados: introducción sobre variables y tipos de datos, matrices y operadores, entrada/salida, lazos y control de flujo, funciones y representación gráfica.

Prerrequisitos:

  • En los problemas se da por hecho que existe un conocimiento previo sobre matemáticas que incluye el precálculo.
  • No se requiere experiencia previa en programación informática.

Métodos numéricos:

Recopilación de 10 problemas sobre conceptos incluidos en cursos centrados en los métodos numéricos.

  • Destinados al uso en cursos sobre métodos numéricos y análisis. Estos problemas se pueden emplear también en cursos que requieren conocimientos previos acerca de los métodos numéricos.
  • Conceptos tratados: modelización, ordenadores y análisis de errores, solución de ecuaciones, funciones algebraicas lineales, ajuste y aproximación de curvas, cuadratura numérica, diferenciación numérica y ecuaciones diferenciales ordinarias.

Prerrequisitos:

  • En los problemas se da por hecho que se tienen conocimientos previos sobre cálculo, álgebra lineal y ecuaciones diferenciales.
  • Se recomienda contar con experiencia en programación a nivel de principiante, que se puede obtener mediante MATLAB Onramp o un curso de Introduction to Programming (Introducción a la programación).

Symbolic Math Toolbox:

Recopilación de 10 problemas como recurso complementario para cursos en los que se emplea Symbolic Math Toolbox.

  • Destinados a la evaluación de habilidades iniciales para utilizar las funcionalidades y funciones de Symbolic Math Toolbox.
  • Conceptos tratados: creación de expresiones y variables simbólicas, evaluación de expresiones y funciones simbólicas, creación de relaciones y ecuaciones simbólicas, solución de ecuaciones de forma simbólica y conversión de funciones simbólicas en funciones numéricas.

Recopilaciones que emplean Symbolic Math Toolbox:

  • Calculus I (Cálculo I)
  • Calculus II (Cálculo II)

Colaboradores:

  • Eric Davishahl, Whatcom Community College
  • David Manuel, Texas A&M University
  • Marc Smith, Georgia Institute of Technology
  • Mark Gockenbach, Michigan Technological University
  • Navid Nakhjiri, California State Polytechnic University