| # | Alumno | Rol | User github |
|---|---|---|---|
| 1 | Rafael | Project Manager | 123972 |
| 2 | Paola | Programadora | paola-md |
| 3 | Sebastián | Programador | C1587S |
| 4 | Alfie | Programador | gonzalezalfie |
| 5 | Maggie | Revisión de código | maggiemusa |
| 6 | Karla | Revisión de código | alpika19186 |
| 7 | Yalidt | Revisión de código | Yalidt |
El objetivo de este programa es resolver la factorización PLU por bloques para matrices grandes.
La estructura del repositorio está basado en este template y está organizado de la siguiente forma:
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Carpeta docker: Contiene la información pertienete para poder correr los scripts y notebooks en un contenedor de docker.
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Carpeta img: Contiene las imágenes utilizadas en el reporte final.
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Carpeta notebooks: Contiene dos carpetas con los notebooks y scripts del equipo de Programación y Revisión.
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Programación: Dentro de esta carpeta se encuentran la siguiente carpeta:
- Historicos: Contiene todos los scripts y notebooks históricos del equipo de Programación.
Nota: Todos los scripts finales del equipo de Programación se pasaron a la carpeta src para que pudieran importarse las funciones mediante comandos.
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Revisión: Dentro de esta carpeta se encuentran los siguientes archivos y carpetas:
- Historicos: Contiene todos los scripts y notebooks históricos del equipo de Revisión.
Nota: Todos los scripts finales del equipo de Revisión se pasaron a la carpeta src para que pudieran importarse las funciones mediante comandos.
- Procedimiento_revision.ipynb: Notebook que contiene todo el proceso que siguió el equipo de Revisión y pruebas de los algoritmos del script
revision_modular.py.
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Carpeta references: Contiene información sobre las referencias utilizadas para desarrollar el proyecto.
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Carpeta results: Contiene el notebook reporte.ipynb que trae el reporte final del proyecto.
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Carpeta src: Contiene los scripts del equipo de Revisión en formato de clases.
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algorithms: Dentro de esta carpeta se encuentran los siguientes archivos y carpetas:
- TodoJunto.py: Script final del equipo de Programación. Une los métodos de la clase
EliminaciónPorBloquesyFactorizacionPLU. - EliminacionPorBloques.py: Es la clase de
Eliminación por bloquesque llama al método de solve de la claseFactorización PLU. - factorizacion_PLU.py: Contiene el algoritmo de
factorización PLUy los métodos necesarios para poder resolver sistemas de ecuaciones utilizando dicha factorización. - FactorizacionPLU.py: Mismos métodos que
factorizacionPLU.pypero están dentro de una clase para que se pueda instanciarFactorizacionPLUcomo objeto.
- TodoJunto.py: Script final del equipo de Programación. Une los métodos de la clase
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test_algoritmsDentro de esta carpeta se encuentran los siguientes archivos y carpetas:
- revision_modular.py: Script final utilizado por el equipo de Revisión.
- revision_factorizacion_PLU.py: Script inicial que ayudó a verificar si la factorización se estaba llevando a cabo correctamente al comparar con los resultados de la librería
scipy.
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Carpeta tests: Contiene los scripts siguientes para correr las pruebas unitarias:
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- img: Carpeta con la captura de pantalla del resultado de las pruebas unitarias.
- plu_functions.py: Script que contiene las funciones disponibles en el modulo
TodoJunto.pyy se toman como input para los test unitarios. - revision_functions.py: Script que contiene las funciones disponibles en el modulo
revision_modular.pyy se toman como input para los test unitarios. - test_plu.py: Script que contiene los 6 test unitarios realizados y se ejecutan con la librería
pytest. Utiliza como input las funciones disponibles enplu_functions.pyyrevision_functions.py.
- .
El equipo creado por el prof se subdivide en tres grupos: grupo de programación, grupo de revisión y una persona project manager. Esta división está inspirada en el framework scrum en un ambiente laboral real (y en esta práctica estaremos simplificando tal framework).
A continuación se detallan las tareas a realizar en cada grupo.
- Project manager (1 persona): es la persona más importante para el éxito del proyecto. Conoce el/los objetivo(s) a resolver, detalla las tareas que realizarán el grupo de programación y el grupo de revisión, organiza a ambos grupos, crea tarjetas en el project board de github y milestones para dar seguimiento a issues. Mantiene un contacto directo con el prof para dudas que tengan alguno de los otros grupos y para avisar en qué fase se encuentran. Les explica al grupo de programación y al grupo de revisión la correcta creación de issues, solución de los mismos y el uso de milestones y del project board.
Otras referencias útiles:
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Grupo de programación (3 personas): se encarga de programar los métodos descritos en el objetivo y de documentarlos. La documentación involucra a los parámetros de entrada, los de salida y ejemplos de ejecución. Ver documenting python code para un ejemplo en python de cómo documentar. Mantiene constante contacto con project manager para resolver issues, revisión de las tarjetas del project board y milestones.
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Grupo de revisión de programación y realización de reportes de resultados (3 personas): se encarga de probar los métodos que realiza el grupo de programación con diferentes parámetros. Genera reportes de resultados con las variaciones de los parámetros. Su objetivo es encontrar bugs en el código y revisar que la documentación esté apropiadamente escrita y sea entendible. Si no pasa algún requerimiento anterior entonces crea uno o más issues por cada hallazgo encontrado. Ver issues. Le indica al grupo de programación y al project manager que deben resolverse los issues. ¿Cuáles son los parámetros en el contexto del objetivo de esta gh-classroom? los parámetros son diferentes matrices y lados derechos, diferentes dimensiones de las matrices y del los lados derechos, diferentes tamaños de los bloques.
Cada equipo decide qué personas están en qué rol.
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Programar el método de eliminación por bloques que se encuentra en la sección Métodos o algoritmos numéricos por bloques para SEL en la nota 3.3.Solucion_de_SEL_y_FM. Para resolver este método, el equipo también programará 3.3.a.Factorizacion_LU para resolver los sistemas de ecuaciones que surjan en el método de eliminación por bloques. Utilizar matrices pseudoaleatorias de tamaño mediano: aprox de dimensiones de
$10^4 \times 10^4$ . -
Aprendizaje sobre el uso de github como herramienta colaborativa en la creación y desarrollo de proyectos.
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Aprendizaje en la organización de trabajo en equipo para adopción de frameworks como scrum para el desarrollo de proyectos.
Nota para los equipos que programan una factorización matricial distinta a la SVD: una vez que programan su factorización matricial tienen que utilizar métodos de sustitución hacia delante y hacia atrás para resolver el SEL asociado. Utilicen solve triangular de scipy o backsolve/forwardsolve de R para esto.
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19 de abril 11:59 pm
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Cada equipo y persona obtendrán una calificación. Para el equipo consideraré que los métodos obtengan correctamente los resultados y vale 70%. Para la calificación individual calificaré de acuerdo a sus commits, issues, milestones o tarjetas creadas y vale 30%.