Curso de MATLAB

Lección 1 • Vectores y Matrices – Conceptos Básicos

Enseña la creación, indexación y manipulación básica de vectores y matrices. Proporciona la estructura de datos central que se usa en toda la programación en MATLAB.

Lección 2 • Scripts y el Path de MATLAB

Explica cómo escribir, guardar y ejecutar archivos de script, y cómo administrar el path de búsqueda. Permite flujos de trabajo organizados y reproducibles desde el principio.

Lección 3 • Variables, Tipos de Datos y Operadores

Presenta los tipos de datos numéricos, de caracteres, lógicos y complejos, junto con los operadores aritméticos y relacionales. Constituye la base del manejo de datos para todos los temas posteriores.

Lección 4 • Navegación por la Interfaz de MATLAB

Cubre los paneles de la Ventana de Comandos, el Editor, el Espacio de Trabajo y la Carpeta Actual. Establece el entorno de trabajo necesario para todos los ejercicios siguientes.

Lección 1 • Matrices Dispersas y Rendimiento

Enseña el almacenamiento, la creación y las operaciones eficientes con matrices dispersas para grandes conjuntos de datos. Prepara a los estudiantes para manejar problemas de álgebra lineal que requieren mucha memoria.

Lección 2 • Autovalores y Descomposiciones

Presenta el análisis de autovalores y las descomposiciones LU, QR y de valores singulares. Proporciona herramientas para la reducción de dimensionalidad y el análisis de estabilidad.

Lección 3 • Manipulación Avanzada de Matrices

Cubre el redimensionamiento, la concatenación, la transposición y la indexación lógica de matrices. Extiende las habilidades matriciales básicas hacia técnicas flexibles de reestructuración de datos.

Lección 4 • Aritmética Matricial y Operaciones Elemento a Elemento

Distingue la multiplicación matricial de las operaciones elemento a elemento y cubre las variantes de división y potencia. Previene errores comunes en cálculos numéricos.

Lección 1 • Manejo de Errores y Depuración

Presenta los bloques try-catch, los mensajes de error y el depurador de MATLAB. Desarrolla hábitos para escribir programas robustos y tolerantes a fallos.

Lección 2 • Estructuras de Bucles

Enseña los bucles for y while, incluyendo el control con break y continue. Proporciona las herramientas de iteración esenciales para algoritmos numéricos y procesamiento de datos.

Lección 3 • Estilo de Código y Buenas Prácticas

Establece convenciones de nombres, diseño modular y estándares de legibilidad del código. Asegura un código mantenible adecuado para entornos colaborativos y profesionales.

Lección 4 • Sentencias Condicionales

Cubre las construcciones if-elseif-else y switch-case para la toma de decisiones. Permite que los programas respondan dinámicamente a condiciones de entrada variables.

Lección 1 • Alcance de Variables y Espacios de Trabajo

Explica las variables locales, globales y persistentes, y sus reglas de alcance. Previene errores sutiles causados por el compartimiento no intencionado de variables.

Lección 2 • Funciones Anónimas y Anidadas

Presenta los handles de funciones anónimas y las definiciones de funciones anidadas. Permite un diseño de funciones compacto y flexible para callbacks y solvers numéricos.

Lección 3 • Escritura y Llamada de Funciones

Cubre la sintaxis de funciones, los argumentos de entrada/salida y las convenciones de llamada. Establece el bloque fundamental de la programación modular en MATLAB.

Lección 4 • Documentación y Pruebas de Funciones

Cubre las líneas H1, los bloques de texto de ayuda y las pruebas unitarias básicas con assert. Asegura que las funciones sean autodocumentadas y verificablemente correctas.

Lección 1 • Lectura y Escritura de Archivos de Texto

Cubre importdata, readmatrix, writematrix y la E/S de archivos de bajo nivel para formatos de texto. Conecta los archivos de datos sin procesar con el espacio de trabajo de MATLAB.

Lección 2 • Datos de Hojas de Cálculo y Binarios

Enseña readtable, writetable y las operaciones con archivos MAT para formatos Excel y binarios. Permite un intercambio de datos fluido con herramientas ofimáticas y científicas comunes.

Lección 3 • Estructuras y Arrays de Celdas

Cubre la creación, el acceso y la manipulación de structs y arrays de celdas para datos heterogéneos. Extiende la organización de datos más allá de los arrays numéricos uniformes.

Lección 4 • Acceso a Bases de Datos y Datos Web

Presenta la conectividad a bases de datos de MATLAB y las llamadas a API web usando webread. Permite la integración de fuentes de datos externas en vivo en los flujos de trabajo.

Lección 1 • Gráficos Especializados e Interactivos

Presenta mapas de calor, gráficos geográficos y cursores de datos interactivos. Amplía el conjunto de herramientas de visualización para necesidades analíticas de dominios específicos.

Lección 2 • Técnicas de Visualización 3D

Cubre surf(), mesh(), contour() y gráficos de dispersión 3D para datos espaciales. Extiende la capacidad de visualización a conjuntos de datos de ingeniería tridimensionales.

Lección 3 • Fundamentos de Gráficos 2D

Cubre plot(), scatter(), bar() e histogram() para gráficos 2D estándar. Establece las habilidades de visualización centrales que se aplican a lo largo del curso.

Lección 4 • Personalización de Figuras y Anotaciones

Enseña las propiedades de los ejes, leyendas, mapas de colores y anotaciones de texto. Produce figuras claras y profesionales adecuadas para informes y publicaciones.

Lección 1 • Interpolación y Ajuste de Curvas

Cubre interp1, interp2 y polyfit para interpolación y regresión de datos. Proporciona herramientas para estimar valores entre puntos de datos medidos.

Lección 2 • Análisis de Fourier y Procesamiento de Señales

Cubre la FFT, la densidad espectral de potencia y las operaciones básicas de filtrado. Presenta el análisis en el dominio de la frecuencia para tareas de procesamiento de señales y datos.

Lección 3 • Integración y Diferenciación Numérica

Enseña integral(), trapz() y gradient() para calcular áreas y derivadas. Conecta los conceptos de cálculo con el cálculo numérico práctico.

Lección 4 • Búsqueda de Raíces y Optimización

Aplica fzero, fsolve, fminbnd y fminunc para localizar raíces y óptimos. Permite la solución automatizada de ecuaciones no lineales y la minimización de funciones objetivo.

Lección 1 • Introducción a las Clases de MATLAB

Explica la sintaxis de classdef, la semántica de clases value vs. handle y la estructura básica de clases. Establece la base conceptual para el diseño orientado a objetos en MATLAB.

Lección 2 • Métodos y Sobrecarga de Operadores

Cubre los métodos ordinarios, los métodos estáticos y la sobrecarga de operadores aritméticos. Permite un comportamiento intuitivo y específico del dominio para objetos de clases personalizadas.

Lección 3 • Herencia y Polimorfismo

Enseña la herencia simple y múltiple, la anulación de métodos y las clases abstractas. Soporta patrones de diseño jerárquicos para software extensible.

Lección 4 • Diseño de una Aplicación POO Completa

Integra clases, herencia y eventos en una mini-aplicación cohesiva. Consolida todos los conceptos de POO a través de un ejercicio de diseño realista de principio a fin.