Análise Numérica, a matemática por trás do algoritmo
Zeros de funções, interpolação, álgebra linear numérica e EDOs numéricas — individualmente e online, com a análise de erro que o exame pede e o código de que o projeto precisa.
O que inclui em detalhe
Zeros de funções e interpolação
Métodos da bissecção, de Newton e da secante, ponto fixo, interpolação de Lagrange e de Newton, splines e integração numérica.
Álgebra linear numérica
Fatorizações LU e de Cholesky, condicionamento, métodos iterativos (Jacobi, Gauss–Seidel), mínimos quadrados e cálculo de valores próprios.
EDOs numéricas
Métodos de Euler e de Runge–Kutta, métodos multipasso, estabilidade, problemas rígidos e estimativas de erro.
A Análise Numérica fica entre duas provas: o exame que pede para demonstrar que um método converge e o projeto que pede para o pôr a funcionar. Estas aulas tratam das duas — a teoria de porque é que um método é preciso e estável, e a implementação que o mostra.
O que abrange
Teoria e código em conjunto
Cada método é deduzido, analisado e depois corrido — em Python ou MATLAB — para que o majorante do erro no papel bata certo com o que se vê no ecrã.
Análise de erro que faz sentido
Ordem de convergência, erro de truncatura e de arredondamento, estabilidade: a parte que a maioria decora, explicada até ser percebida.
Ajuda com projetos
Orientação em trabalhos e implementações — como estruturar e testar o código — sem que o trabalho seja feito por si.
Preços
Escolha o acompanhamento que faz sentido.
Aulas individuais, desde uma aula avulsa até um acompanhamento semanal constante.
Os primeiros 30 minutos são grátis.
Comece com uma avaliação gratuita de 30 minutos. Percebemos as necessidades do aluno e recomendamos o plano mais adequado.
Todos os planos incluem aulas individuais ao vivo.
A plataforma de prática Noktua é gratuita em qualquer conta — mesmo que ainda não tenha marcado uma aula.
As aulas ao domicílio têm um acréscimo de 10 €/hora.
Perguntas frequentes
Que linguagem de programação usam?
A da sua cadeira — normalmente Python (NumPy/SciPy) ou MATLAB. Octave e Julia também servem.
É só para alunos de Matemática?
Não. As cadeiras de métodos numéricos de engenharia, física e informática seguem o mesmo núcleo, e as aulas adaptam-se à forma como a sua cadeira o avalia.
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