Autor:
J.J. Castro-Schez
Primera edición: febrero de 2026
Bienvenido al repositorio de la asignatura de Introducción a la Computación Científica del Grado en Matemáticas de la Universidad de Castilla-La Mancha.
La Computación Científica es un campo interdisciplinar que utiliza capacidades avanzadas de computación para comprender y resolver problemas complejos de la vida real. A diferencia de la informática orientada a la gestión de datos o al desarrollo de aplicaciones comerciales, su objetivo principal es la construcción de modelos matemáticos y simulaciones numéricas para analizar sistemas científicos y de ingeniería.
La computación científica surge de la convergencia de tres áreas del conocimiento:
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Ciencias Aplicadas (Física, Biología, Química, Astronomía, etc.): proporcionan el problema a resolver y el contexto teórico.
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Matemáticas y Análisis Numérico: aportan las ecuaciones y los algoritmos necesarios para transformar problemas frecuentes en cálculos que una computadora pueda procesar.
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Ciencias de la Computación: proveen el software, la arquitectura de hardware (como la Computación de Alto Rendimiento o HPC) y la optimización de código para ejecutar cálculos masivos.
Desde el área de conocimiento de las Ciencias de la Computación, esta asignatura aporta los conocimientos básicos necesarios para resolver problemas mediante computadores. Se centra en el desarrollo de programas bajo el paradigma de la programación imperativa —uno de los enfoques más arraigados y fundamentales— aunque también se explorarán brevemente los paradigmas de la programación funcional y la orientada a objetos.
El curso cubre los fundamentos de la programación y de los lenguajes de programación, así como técnicas de elaboración de algoritmos, que pueden ser de utilidad en el futuro profesional del graduado o graduada en Matemáticas. Estos conocimientos permitirán abordar con éxito las prácticas del resto de las asignaturas del plan de estudios del título.
Para clonar este repositorio en tu equipo local, abre la terminal y ejecuta:
git clone https://github.com/jjcastroschez/Introduccion-Computacion-Cientifica.git
También puedes usar la opción Clone a Repository from Internet en Github Desktop.
Este espacio contiene, organizado en 9 carpetas temáticas, parte del material necesario para el estudio y aprendizaje de la materia. Cada carpeta incluye otras subcarpetas:
- 📘 /teoria. Notebooks y documentos explicativos (en formato Markdown) con fundamentos teóricos y ejemplos usados en clase.
- 🐍 /ejemplos. Scripts y programas de Python (
.py) listos para ejecutar. - 📝 /ejercicios. Enunciados (y soluciones) de los ejercicios propuestos.
- 🔗 /recursos. Enlaces a herramientas y documentación complementaria.
- 🌅 /imagenes. Figuras y recursos visuales empleados en el resto de los documentos.
Note
La estructura de carpetas se mantiene igual en todos los temas para facilitar la navegación, aunque puede haber temas en los que algunas subcarpetas puede aparecer vacías, esto es debido a que el contenido no es aplicable a esa unidad en concreto.
Warning
Este material complementa, no sustituye, al que se usa en las clases presenciales.
Para trabajar con este material, asegúrate de tener instalado:
- Python (versión recomendada en el curso).
- Un IDE o editor de código (te recomiendo empezar con el IDLE de Python, y evolucionar más adelante a VSCode).
- Git.
- GitHub Desktop (opcional).
Important
Visita la sección de Recursos para obtener los enlaces a las herramientas citadas.
Warning
Será también necesario que te abras una cuenta en GitHub.
Si detectas algún error en los documentos o algoritmos, o si tienes alguna propuesta de mejora, ¡no dudes en abrir un Issue o enviar un Pull Request!
Para otras consultas, puedes contactar conmigo directamente en clase o de cualquiera de las otras formas que tienes a tu disposición en el siguiente enlace: 📍Información contacto J.J. Castro-Schez.
🛫 ¡Despegamos!