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ID Grade Comments 1036954494 4 Era necesario usar la libreria time para evaluar directamente el tiempo requerido (-0.8). El método más eficiente es Trisección. Aunque Cuadrisección converge más rápido, el tiempo requerido no compensa la eficiencia (-0.2). 1128399324 3 Que puede concluir de la gráfica? Para ilustrar el comportamiento, es recomendable hacer análisis de error con el resultado exacto (-0.1). Falta el análisis del tiempo de cómputo de cada método (-1.7). Qué método es más eficiente? (-0.2). 1017235348 2.6 Es necesario importar todas las librerias que se usan. Faltó importar time (-0.1). Quadsection no está bien implementado, la solución no converge (-0.5). Que puede concluir de la gráfica? Para ilustrar el comportamiento, es recomendable hacer análisis de error con el resultado exacto (-0.1). Falta el análisis del tiempo de cómputo de cada método (-1.7). 1216717908 3.7 Quadsection no está bien implementado, la solución no converge al valor esperado (-0.5). El tiempo de cómputo se debe evaluar cuando se invocan a las rutinas, no cuando se están definiendo (-0.8). 1093785793 4.2 Era necesario usar la libreria time para evaluar directamente el tiempo requerido (-0.8). 97032810598 4.8 El método más eficiente es Trisección. Aunque Cuadrisección converge más rápido, el tiempo requerido no compensa la eficiencia para N grandes (-0.2). Buen análisis de errores. 1036639073 4.9 Etiquetas en la gráfica de error absoluto (-0.1). Buena generalización de la rutina Nsection. 1036948832 5 Muy bien 96071814430 4.8 El método más eficiente es Trisección. Aunque Cuadrisección converge más rápido, el tiempo requerido para grandes N no compensa la eficiencia (-0.2).