Justificación – Finalidad del Espacio Formativo:

En la dialéctica del modelado y la simulación se generan diferentes conceptos que son la base de los razonamientos utilizados en las comunicaciones científicas y técnicas. En la gran mayoría de publicaciones se expresan conceptos como modelos deterministas y estocásticos, análisis dimensional y similitud, ajuste de modelos y optimización, entre otros, los cuáles dan soporte epistemológico a conclusiones que impactan el escenario académico y tecnológico. Por estas razones, un curso que defina los conceptos más utilizados del modelado y la simulación, su razón de ser y su importancia en el ámbito investigativo es necesario en el ciclo  introductorio de la maestría.

Objetivos:

  • Aprender conceptos elementales y básicos utilizados en la formulación de modelos y simulaciones.
  • Presentar los conceptos básicos de la dialéctica del modelado y la simulación en diferentes publicaciones internacionales.
  • Explorar los diferentes ambientes de simulación y paquetes computacionales utilizados en las investigaciones en modelado y simulación.
  • Aplicar la formulación de modelos y otros conceptos en la investigación propia.

Competencias generadas:

  • Identificar los conceptos y definiciones elementales analizados en diferentes escritos técnicos y científicos en donde apliques modelado y simulación de sistemas.
  • Clasificar los modelos de acuerdo a los fundamentos utilizados y a su morfología matemática.
  • Conocer los ambientes de simulación.

Contenido de la Asignatura:

  • Definiciones y conceptos epistemológicos

-        Clasificación de los Modelos: deterministas, estocásticos, semiempíricos, etc.

-        Modelado multiescala

-        Simulación

-        Sistemas dinámicos

-        Optimización

-        Proporcionalidad y similitud

-        Ajuste de modelos

  • Modelos y morfología matemática

-        Modelos de ecuaciones algebraicas.

-        Modelos de ecuaciones en diferencias.

-        Modelos de ecuaciones diferenciales.

-        Modelos de ecuaciones integro-diferenciales.

-        Modelos difusos y de redes neuronales.

-        Modelos probabilísticos univariados y multivariados.

  • Simulación y optimización

-        Métodos numéricos para ecuaciones diferenciales.

-        Métodos de optimización y morfología del modelo.

  • Comprobación y validación de los modelos

 

Metodología:

  • Clases magistrales
  • Seminarios de discusión de talleres y asignaciones
  • Análisis y Discusión de reportes técnicos y científicos
  • Ensayos y elaboración de propuestas

Criterios de evaluación:

  • Participación en clase
  • Calificación de ensayos y propuestas realizadas
  • Presentación de talleres

Bibliografía básica:

  • Giordano, F.K.; Fox, W.P.; Horton, S.B. & Weir, M.D. A first course in mathematical modeling. 2nd edition. Brooks/Cole, Cengage Learning. Canada, 2009.
  • Velten, K. Mathematical Modeling and Simulacion. Introduction for scientist and engineers. Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA. Germany, 2009.
  • Sokolowski, J.A. & Banks, C.M. Principles of Modeling and Simulation. A multidisciplinary approach. Wiley, USA 2009.
  • Dobre, T.G. & Sanchez, J.G. Chemical Engineering, Modelling, Simulation and Similitude, Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA. Germany, 2007.
  • Varmuza, K & Filzmoser, P. Introduction to Multivariate Statistical Analysis in Chemometrics.  CRC Press, Taylos & Francis Group. USA 2009.
  • Himmelblau, D.M. Process Analysis by Statistical Methods. John Wiley & Sons Inc (June 1970).
  • Base de datos Sciencedirect

Bibliografía complementaria y lecturas recomendadas:

  • Weinan, E. Principles of Multiscale Modeling. Cambridge University Press, UK. 2011.
  • Law, A.M. & Kelton, W. Simulation modeling and analysis. Third edition. USA 2000.
  • Cramer, C.J. Essentials of Computational Chemistry. Theory and Models. 2nd edition, Wiley,USA, 2004.
  • Morales-Medina, G. & Martínez-Rey, R. Molecular and multiscale modeling: Review on the theories and applications in chemical engineering. CT&F, Ciencia, Tecnología y Futuro, Vol. 3, Núm. 5, Dic. 2009. Issn 0122-5383.