Ingeniería de Sistemas y Cmputación Pregrad: ISIS1104 Matemática Estructural y Lógica http://sistemas.uniandes.edu.c/~isis1104 Semestre 2015-20 PROGRAMA DEL CURSO INFORMACIÓN GENERAL Prfesr Crre Electrónic Atención a estudiantes Silvia Takahashi (Sec. 1) stakahas@uniandes.edu.c ML 705 Rdrig Cards (Sec. 2) rcards@uniandes.edu.c ML 773 Silvia Takahashi (Sec. 3) stakahas@uniandes.edu.c ML 705 Cnsulte hras y mds de atención cn el prfesr respectiv. Cm regla general, trate de acrdar una cita pr e-mail. En el siti Web del curs se encuentra la siguiente infrmación: Mnitres asignads. Diseñ curricular guiad pr habilidades y bjetivs pedagógics. Materiales cmplementaris: Ntas de clase, enlaces web, etc. INTRODUCCIÓN Y DESCRIPCIÓN GENERAL DEL CURSO Estudi de fundaments matemátics para ser aplicads en el ejercici de la infrmática. En términs generales, se trata de matemáticas discretas, desde lógica matemática hasta tería de númers enters, pasand pr cncepts generales cm cnjunts, relacines, funcines, etc. Ls temas estudiads tienen imprtancia cncreta en la especificación de mdels infrmátics, en la validación de que las cnstruccines que se desarrllen satisfagan tales requerimients y en la estimación de la eficiencia cn que una slución infrmática resuelve un prblema. OBJETIVOS PEDAGÓGICOS El curs tiene cm bjetiv dar al estudiante bases necesarias para raznar frmalmente, cn el ánim de aplicar esta destreza en situacines reales. El estudiante debe entender estructuras matemáticas discretas y usarlas para mdelar y argumentar sbre las mismas. Adicinalmente, debe cncer algunas de las aplicacines de las matemáticas discretas a la cmputación. PLAN DE TEMAS Aunque el prgrama tratará de seguirse según l planead, las fechas de ls temas y de ls parciales pueden variar sbre la marcha del curs. La mejr manera de estar enterad de cambis de última hra es revisar la página Sicua+ del curs (cf. https://sicuaplus2.uniandes.edu.c).
Sem Fecha Temas Ntas Recurss 1 juli 28 Sistemas frmales y Sistemas lógics 1.1, 1.2 juli 30 Pruebas y variantes 1.3 [1] Cap 1 (1.6 1.7). [2] Cap 1 (2.1-2.5, 2.7) 2 agst 4 Lógica prpsicinal: sintaxis y semántica 2.1 [1] Cap 1 (1.1) agst 6 Lógica prpsicinal: traducción a / [1] Cap 1 (1.1) [2] 2.2-2.3 de lenguaje natural, representación Cap 1 (1.2) 3 agst 11 Lógica prpsicinal: deducción 2.4-2.6 [1] Cap 1 (1.2). [2] Cap 1 (1.3) agst 13 Lógica prpsicinal: deducción 2.4-2.6 [1] Cap 1 (1.2). [2] Cap 1 (1.3) 4 agst 18 Cuantificadres 3 [5] Cap 8 agst 20 Lógica de predicads: Lenguaje 4.1 [1] Cap 1 (1.3 1.4). [2] Cap 1 (1.3) 5 agst 25 Lógica de predicads: Cálcul de [1] Cap 1 (1.3 4.2 predicads 1.4). [2] Cap 1 (1.3) agst 27 Lógica de predicads: Deducción 4.3 [1] Cap 1 (1.5) 6 1 Parcial 1 Estructuras matemáticas: [1] Cap 2 (2.1-2.2). 5.3-5.4 3 Cnjunts [2] Cap 2 (2.6) 7 Estructuras matemáticas: [1] Cap 2 (2.1-2.2). 5.3-5.4 8 Cnjunts [2] Cap 2 (2.6) Estructuras matemáticas: 10 Relacines 6.1-6.2 [1] Cap 8 15 Semana de estudi individual 17 Semana de estudi individual 8 Estructuras matemáticas: 22 Relacines 6.3-6.6 [1] Cap 8 Estructuras matemáticas: 24 Funcines 6.7 [1] Cap 2 (2.3) 9 Estructuras matemáticas: 29 Secuencias 6.7 [1] Cap 2 (2.4) ctubre 1 Tería de Enters: Divisibilidad 7.1-7.2 10 ctubre 6 Parcial 2 ctubre 8 Tería de Enters: Divisres, 7.3-7.4 Prims 11 ctubre 13 Tería de Enters: Cngruencias 7.5 ctubre 15 Aritmética Mdular 7.6 [2] Cap 4 (4.5)
12 ctubre 20 Inducción: inducción simple 8.1 ctubre 22 Inducción: inducción fuerte 8.2-8-3 13 ctubre 27 Inducción: inducción fuerte 8.2-8-3 14 15 ctubre 29 3 5 10 12 Definicines recursivas e inducción estructural Definicines recursivas e inducción estructural 8.4 8.4 [1] Cap 4 (4.3). [2] Cap 3 ( [1] Cap 4 (4.3). [2] Cap 3 ( Cnte 9 [5] (16.1-16-2) Cnte 9 [5] (16.3-16-4) Parcial 3 Ls estudiantes deben preparar ls temas prevists para la clase, siguiend las ntas de clase (cf. Text guía en Bibligrafía, al final de este dcument), de acuerd cn el plan anunciad. Las clases sirven entnces para enfatizar y cmplementar ls aspects imprtantes descrits en las ntas. Ls labratris van a ser rientads a reslver ejercicis de aplicación que, inclus, pueden ser evaluads (quizzes). Cmplementariamente, se prpnen tareas que se pueden reslver individualmente en equips, según se plantee. Hay 3 exámenes parciales que miden el avance del estudiante en ls temas del curs, desde el principi del mism hasta el mment del examen. En principi, n hay examen final. Est puede cambiar, eventualmente, previa cnsulta cn la crdinación del curs y cn la anuencia unánime del prfesr y de ls estudiantes inscrits en la sección. EVALUACIÓN Y ASPECTO ACADÉMICOS Generalidades Clases: 3 hras semanales, en ds sesines de asistencia bligatria. Durante las clases el prfesr llevará una bitácra de presencia de ls estudiantes cm registr de asistencia. El estudiante que n asista al mens al 80% de las clases y sesines de trabaj supervisad n pdrá aprbar el curs, de acuerd cn el artícul 42 y 43 del RGRPr. Labratris: hra y media semanal. También se llevará una bitácra de presencia de ls estudiantes cm registr de asistencia. La grabación de las sesines este curs, pr cualquier medi, NO está autrizada. En cas de requerirla, realice una slicitud pr escrit, dirigida al prfesr del curs, justificand las raznes para hacerl. El curs tiene cm canales ficiales de cmunicación:
el crre electrónic Uniandes la lista de crre del curs el sistema de apy a la dcencia SICUA+ (http://sicuaplus.uniandes.edu.c) la página Web del curs (http://sistemas.uniandes.edu.c/~isis1104). Evaluación del curs Evaluacines Exámenes parciales: 75% Parcial 1: 25% Parcial 2: 25% Parcial 3: 25% Labratri: 25% Ls prcentajes pueden variar, per n pr raznes individuales, sin pr cnveniencia de td el grup. También puede haber bnificacines especiales psterires a la calificación grupal (de nuev, dependientes de la cnveniencia de td el grup); en ests cass puede haber ntas que excedan la nta máxima de la escala. Plítica de aprximación de ntas finales Para aprbar el curs es indispensable lgrar una nta definitiva ND, de 3.0 superir. Al final del curs se calcula un puntaje pnderad, teniend en cuenta el valr relativ de las diferentes evaluacines en el curs. Este puntaje es un númer real PP, tal que 0 PP 5. La nta definitiva es un valr entre 1.5 a 5.0, en intervals de 0.5. La frma en que se define este valr se explica a cntinuación: ND = max(1.5, enter(2*pp+0.5)/2) dnde enter(x) es el mayr enter menr igual a x. BIBLIOGRAFÍA Text guía Se dispne de unas Ntas de Clase que empezarn a desarrllarse en 2012-1. Una versión 3 de las ntas estará dispnible en la wiki del curs (http://sistemas.uniandes.edu.c/~isis1104). Durante el curs se espera pder criticar y revisar esta versión para cnstruir una versión más estable. Texts cmplementaris [1] Discrete Mathematics and its applicatins, K.H. Rsen, McGraw Hill Higher Ed.,6th Editin. 2007. [2] Mathematics fr Cmputer Science, A. R. Meyer, MIT, Ntas de clase - curs Mathematics fr Cmputer Science - Fall 2010, URL: http://curses.csail.mit.edu/6.042/fall10/, http://curses.csail.mit.edu/6.042/fall10/mcs-ftl.pdf. [3] Curs: Matemática estructural y Matemáticas discretas de Open Curseware (MIT): http://cw.mit.edu/curses/electrical-engineering-and-cmputer-science/6-042j-mathematics-fr-cmputer-science-spring-2010/. Charlas: http://cw.mit.edu/curses/electrical-engineering-and-cmputerscience/6-042j-mathematics-fr-cmputer-science-spring-2010/readings/. [4] Hw t prve it, 2nd Ed., D. J. Velleman, Cambridge University Press, 2006.
[5] A lgical apprach t discrete Math. D. Gries, F. B. Schneider; Springer-Verlag, 1993.