Parte do curso Matemática Especial I da UERJ.
Ministrado por Leonardo Uieda.
- Aprender como resolver sistemas lineares utilizando o método da eliminação de Gauss
- Exercitar o uso de matrizes e vetores em Python como listas
- Observar possíveis problemas numéricos durante a solução
- https://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_elimination
- http://mathworld.wolfram.com/GaussianElimination.html
- http://www.dcc.ufrj.br/~rincon/Disciplinas/Algebra%20Linear/Aula_013.pdf
- https://en.wikipedia.org/wiki/Pivot_element (para a tarefa bônus)
- http://www.math.iitb.ac.in/~neela/partialpivot.pdf (para a tarefa bônus)
Utilize o link enviado por e-mail para criar um repositório para seu grupo. Cada membro do grupo deve clicar no link e selecionar o nome do grupo criado na prática passada. Não se esqueça de sair de sua conta no github.com e no classroom.github.com.
Crie um arquivo chamado alunos.txt com os nomes completos de todos os
integrantes do grupo. Inclua também a qual turma pertencem.
As tarefas para serem feitas estão em um Jupyter notebook. Para utilizar o Jupyter, você precisa iniciar um servidor de notebook no seu computador. Abra o bash e digite:
$ jupyter notebook
Espere um pouco até aparecer algo como:
[I 10:50:47.370 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/leo
[I 10:50:47.370 NotebookApp] 0 active kernels
[I 10:50:47.370 NotebookApp] The IPython Notebook is running at: http://localhost:8888/
[I 10:50:47.370 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
Isso deve abrir o seu navegador padrão também em uma página no endereço
http://127.0.0.1:8888.
Essa página irá te mostrar as pastas que estão em seu computador
(a partir da pasta onde você rodou $ jupyter notebook).
Siga as instruções em no notebook disponibilizado no repositório. As tarefas e suas soluções devem estar contidas nesse notebook. Por isso, faça commits de suas mudanças ao notebook.
AVISO: Não esqueça de verificar se abriu o notebook no clone correto!
AVISO 2: Após cada mudança, git add + git commit + git push.
AVISO 3: ANTES de começar: git pull origin master
- Façam muitos commits. Quanto mais melhor.
- Não se esqueça do push.
- Utilize mensagens de commit descritivas. "Completei a tarefa 1" é melhor que "mudança".
- Escolha nomes descritivos para variáveis. "temperatura" é melhor que "a".
- Descreva o que (e por que) você fez em comentários e células de texto. Isso será muito útil quando você voltar a essa tarefa depois.
- Preste atenção aos detalhes. Leia as instruções com atenção.
Utilizaremos a lista abaixo para avaliar a sua solução. Cada item poderá receber a nota "total" se atender perfeitamente ao critério, "parcial" (metade da nota) se atender parcialmente ao critério, ou "zero" se falhar ao critério. Note que a nota máxima (incluindo a bônus) é 10.
- [] Mensagens de commit que explicam claramente a mudança que foi feita
[total|parcial|zero] 0.5 pt
- [] Formatação do código apropriada.
Ex: `espacamento = (maximo - minimo)/(N - 1)`,
`indices = range(0, N, 1)`, `dado = dados[i + 1]` == BOM.
`espacamento=(maximo-minimo)/ (N-1)`, `indices=range (0,N,1)`,
`dado= dados [i+ 1]` == RUIM [total|parcial|zero] 0.5 pt
- [] Utilizar variáveis ao invés de colocar número "na mão".
Ex: `for i in range(0, N):`, `A[k][N - 1]` == BOM.
`for i in range(0, 39):`, `A[k][47]` == RUIM. [total|parcial|zero] 1 pt
- [] Código com comentários que explicam "por que" algo foi feito, não só
"o que" foi feito [total|parcial|zero] 1 pt
- [] Nomes de variáveis descritivos. Ex: `temperatura`, `media_por_hora`,
`linha`, `somatorio` == bom. `a`, `var`, `meh`, `lista` == ruim.
[total|parcial|zero] 2 pt
- [] Código produz a solução correta (**exatamente** como deveria ser
impresso) [total|parcial|zero] 5 pt
- [] Tarefa bônus [total|parcial|zero] 1 pt extra (não será considerado
caso a nota já seja 10)
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