¿Cuáles son algunos buenos recursos para aprender sobre el análisis numérico?

(Esta es una lista en vivo. Ediciones y adiciones bienvenidas)

  • Bell, Koren y Volinsky, factorización matricial para sistemas de recomendación: www2.research.att.com/~volinsky/papers/ieeecomputer.pdf
  • Bell & Koren, Filtrado colaborativo escalable ..: public.research.att.com/~volinsky/netflix/BellKorICDM07.pdf
  • Ilya Grigorik, Sistema de Recomendación SVD en Ruby: http://www.igvita.com/2007/01/15…
  • Berry et al. Uso del álgebra lineal para la recuperación inteligente de información: http://www2.denizyuret.com/ref/b…
  • Academia Khan, Álgebra Lineal: http://www.khanacademy.org/#line…
  • Stewart, El enfoque de descomposición para el cálculo de matrices: http://galton.uchicago.edu/~lekh…
  • Halko, Martinsson y Tropp, Encontrando la estructura con aleatoriedad: http://amath.colorado.edu/facult…
  • Press et al., Recetas Numéricas: http://www.nr.com/
  • Kempf, herramientas de software numérico en C: http://www.amazon.com/Numerical-…
  • Dahlquist & Bjorck, Métodos Numéricos: http://www.amazon.com/Numerical-…
  • Golub & Van Loan: Matrix Computations: http://www.amazon.com/Computatio…
  • Watkins, Fundamentals of Matrix Computations (esta es una introducción muy suave al campo): http://www.amazon.com/Fundamenta…
  • Strang, Introducción a las Matemáticas Aplicadas: http://www.amazon.com/Introducti…
  • Demmel, álgebra lineal numérica aplicada: http://www.amazon.com/Applied-Nu…
  • Trefethen & Bau, álgebra lineal numérica: http://www.amazon.com/Numerical-…
  • Watkins: el problema del valor propio de la matriz: GR y subespacio Krylov
    Métodos: http://www.amazon.com/Matrix-Eig…
  • Parlett, The Symmetric Eigenvalue Problem: http://www.amazon.com/Symmetric-…
  • Hildebrand, Introducción al análisis numérico: http://www.amazon.com/Introducti…
  • Iverson, Álgebra: un tratamiento algorítmico: http://www.amazon.com/Algebra-al… (versión en línea, gracias a Devon Q. McCormick : http://booki.treehouse.su/algebr…)
  • Lanczos, operadores diferenciales lineales: http://www.amazon.com/Differenti…
  • Bellman, Introducción al análisis matricial: http://www.amazon.com/Introducti…
  • Bertsekas, computación paralela y distribuida: numérica
    Métodos: http: //www.amazon.com/Parallel-D…
  • Hamming, Métodos Numéricos para Científicos y
    Ingenieros: http://www.amazon.com/Numerical-…
  • Bierman, Métodos de Factorización para Secuencias Discretas
    Estimación: http://www.amazon.com/Factorizat…
  • Wilkinson, El problema del valor propio algebraico: http://www.amazon.com/Algebraic-…
  • Horn, Matrix Analysis: http://www.amazon.com/Matrix-Ana…
  • Courant & Hilbert, Métodos de Física Matemática: http://www.amazon.com/Methods-Ma…
  • Harville, Matrix Algebra desde una perspectiva estadística: http://www.amazon.com/gp/product…
  • Fiedler, Matrices especiales: http://www.amazon.com/Special-Ma…
  • Higham, precisión y estabilidad de los algoritmos numéricos: http://www.amazon.com/gp/product…
  • Tewarson, Matrices dispersas: http://books.google.com/books?id…
  • Gill et al., Álgebra lineal numérica y optimización: http://books.google.com/books?id…
  • Gill et al., Optimización práctica: http://www.amazon.com/Practical-…
  • Langville & Meyer, Google Page Rank y más allá: http://www.amazon.com/Googles-Pa…
  • Godsil, Teoría de gráficos algebraicos: http://www.amazon.com/Algebraic-…
  • Nielsen, tutorial de PageRank: http://michaelnielsen.org/blog/u…
  • Mannix, recetas numéricas en Hadoop: http://www.slideshare.net/jakema…
  • Vandebril et al., Matrix Computations and Semiseparable Matrices: Eigenvalue y Singular Value Methods: http://books.google.com/books?id…
  • Bickson, algoritmos de factorización matricial: http://bickson.blogspot.com/2011…
  • Moler, computación numérica con MATLAB: http://www.mathworks.com/moler/c…
  • Meurant, solución informática de grandes sistemas lineales: http://books.google.com/books?id…
  • Las obras de Golub: http://www.amazon.com/s/ref=ntt_…
  • Las obras de Dongarra: http://www.netlib.org/utk/people…
  • Iverson, Álgebra como lenguaje: http://www.jsoftware.com/papers/…
  • Petersen & Pedersen, The Matrix Cookbook: http://www.ics.uci.edu/~welling/…
  • Iserles, primer curso de análisis numérico de diferenciales
    Ecuaciones: http://www.amazon.com/Numerical-…
  • Morton & Mayers, solución numérica de ecuaciones diferenciales parciales: http://www.amazon.com/Numerical-…
  • Atkinson, Introducción al análisis numérico, recursos en línea: ch1-5: http://www.cs.uiowa.edu/~atkinso…, ch6-9: http://www.cs.uiowa.edu/~atkinso …
  • Mehta, matrices aleatorias: http://www.amazon.com/Random-Mat…
  • Fornasier, fundamentos teóricos y métodos numéricos para la recuperación dispersa: http://www.amazon.com/gp/product…
  • Mahout de Apache: https://cwiki.apache.org/confluence/display/MAHOUT/Algorithms
  • http://numpy.scipy.org/
  • http://www.sai.msu.su/sal/B/1/ (gracias a Alex K. Chen por el enlace)
  • http://www.netlib.org/
  • Gilbert Strang, ecuaciones diferenciales y álgebra lineal http://math.mit.edu/~gs/dela/
  • Árboles de unión en el análisis numérico: http://yaroslavvb.blogspot.com/2…
  • GraphLab, un nuevo marco paralelo para el aprendizaje automático: http://www.graphlab.ml.cmu.edu/
  • Biblioteca numérica NAG C: http://www.nag.co.uk/numeric/CL/…
  • Dongarra et al., Guía del usuario de LINPACK: http://books.google.com/books/ab…
  • Burden & Faires, Análisis Numérico: http://books.google.nl/books/abo…
  • Simoncelli, Eero P.: Una revisión geométrica del álgebra lineal: página en nyu.edu
  • Jordan, MI Una Introducción al Álgebra Lineal en Procesamiento Distribuido Paralelo

Encontré los siguientes enlaces muy interesantes.
Estos son todos los proyectos , apuesto a que los disfrutaréis mucho:

  1. MÉTODOS NUMÉRICOS A TRAVÉS DE PROYECTOS ABIERTOS
  2. Computación numérica Departamento de ciencias de la computación Universidad de Nueva York, primavera de 2010
  3. Peter Brinkmann

Estos son los cursos :

  1. Matemáticas Aplicadas 205
  2. MATH 272 – Notas del curso
  3. 18.330 Introducción al Análisis Numérico, Primavera 2015

El análisis numérico de la historia y la computación científica (esto es como un tesoro para mí …):

  • La historia del análisis numérico y la computación científica.

Antes de comenzar a estudiar el análisis numérico, primero debe saber qué es la informática.
Te recomiendo este curso increíble para ti:
Informática científica: Página en coursera.org

Una vez que termine el curso, tendrá los conceptos básicos necesarios para estudiar el análisis numérico de los siguientes recursos:

Dinámica de fluidos computacional:
Biblioteca Génesis: John Anderson
Página en coursera.org

Método de elementos finitos:
Biblioteca Génesis: JN Reddy
Biblioteca Génesis: J Reddy
Página en coursera.org