Personal tools

Difference between revisions of "MMS: M&S Principles"

From hpcwiki

Jump to: navigation, search
Line 1: Line 1:
 
== Contents ==
 
== Contents ==
# [[MM&S:Principios: ¿Qué es Modelado Matemático?]]
+
# Clase 1: [[MM&S:Principios: ¿Qué es Modelado Matemático?]]
 
## Realidad vs. Modelo
 
## Realidad vs. Modelo
 
## Objetivos del Modelado Matemático: descripción, predicción, optimización
 
## Objetivos del Modelado Matemático: descripción, predicción, optimización
Line 7: Line 7:
 
##      Definicion de modelos matemáticos
 
##      Definicion de modelos matemáticos
 
##      Más ejemplos y definiciones.
 
##      Más ejemplos y definiciones.
# [[MM&S:Principios: ¿Qué es Simulación por Computador?]]
+
# Clase 1: [[MM&S:Principios: ¿Qué es Simulación por Computador?]]
 
## Principios de programación: programación estructurada y programación orientada a objetos.  
 
## Principios de programación: programación estructurada y programación orientada a objetos.  
 
## Solución numérica de problemas por aproximación  
 
## Solución numérica de problemas por aproximación  
 
## Reproducción de comportamientos dinámicos
 
## Reproducción de comportamientos dinámicos
 
## Experimentación Numérica  - Métodos Numéricos
 
## Experimentación Numérica  - Métodos Numéricos
# [[MM&S:Principios: Tipos de modelos]]
+
# Clase 2: [[MM&S:Principios: Tipos de modelos]]
 
## Caja Negra vs. Caja blanca
 
## Caja Negra vs. Caja blanca
 
## Estáticos vs. Dinámicos
 
## Estáticos vs. Dinámicos
Line 22: Line 22:
 
## Estacionarios vs. No Estacionarios
 
## Estacionarios vs. No Estacionarios
 
##    Atomísticos vs Agrupados (Coarse-Grained)
 
##    Atomísticos vs Agrupados (Coarse-Grained)
#      [[MM&S:Principios: Ejemplo: Introducción a la percolación]]
+
#      Clase 4: [[MM&S:Principios: Ejemplo: Introducción a la percolación]]
 
## Motivación
 
## Motivación
 
## Modelación
 
## Modelación

Revision as of 07:50, 5 February 2014

Contents

  1. Clase 1: MM&S:Principios: ¿Qué es Modelado Matemático?
    1. Realidad vs. Modelo
    2. Objetivos del Modelado Matemático: descripción, predicción, optimización
    3. Sistemas, Modelos y Simulaciones
    4. Las matemáticas: un lenguaje natural del modelado
    5. Definicion de modelos matemáticos
    6. Más ejemplos y definiciones.
    7. Clase 1: MM&S:Principios: ¿Qué es Simulación por Computador?
      1. Principios de programación: programación estructurada y programación orientada a objetos.
      2. Solución numérica de problemas por aproximación
      3. Reproducción de comportamientos dinámicos
      4. Experimentación Numérica - Métodos Numéricos
      5. Clase 2: MM&S:Principios: Tipos de modelos
        1. Caja Negra vs. Caja blanca
        2. Estáticos vs. Dinámicos
        3. Mecanicistas vs. Heurísticos vs. Empíricos
        4. Lineales vs. No Lineales
        5. Determinísticos vs. Estocásticos
        6. Isomórficos vs. Homomórficos
        7. Parámetros amontonados vs. Parámetros distribuidos
        8. Estacionarios vs. No Estacionarios
        9. Atomísticos vs Agrupados (Coarse-Grained)
        10. Clase 4: MM&S:Principios: Ejemplo: Introducción a la percolación
          1. Motivación
          2. Modelación
          3. Ejemplo de programado de la simulación 2D
          4. Análisis de resultados
          5. MM&S:Principios: M&S y Conocimiento obtenido sobre el Sistema Real
            1. Representación y simplificación
            2. Epistemología del M&S
            3. MM&S:Principios: Proceso de Modelado y Simulación
              1. Ciclo de vida de un modelo matemático
              2. Especificación conceptual de un modelo - Problema a resolver - Pregunta de Investigación - Análisis del Sistema - Elección del modelo
              3. Formalización Matemática. Especificiación del modelo. Modelos tipo. Navaja de Ockham (Occam). Funciones de transferencia vs. ecuaciones de estado. Análisis dimensional. Tipos de modelos matemáticos.
              4. Formulación Numérica e Implementación computacional. Simulación
              5. Verificación funcional
              6. Validación: Comportamiento del modelo vs. comportamiento del sistema real
              7. MM&S:Principios: Ejemplo: El modelo SIR de propagación de epidemias
                1. Motivación y sustentación
                2. Modelación matemática
                3. Programación de la Simulación
                4. Análisis de resultados
                5. MM&S:Principios: Elección de un modelo
                  1. Criterios: objetivo del modelado, características del sistema real, número de elementos, tipo de relaciones entre elementos, tipo de dominio, alcances
                  2. Formulaciones matemáticas
                  3. MM&S:Principios: Análisis de resultados de un estudio basado en M&S
                    1. Métodos estadísticos
                    2. Ejemplo: El modelo de haz de fibras, ejemplo de modelado de un proceso de fractura.
                      1. Motivación
                      2. Modelación
                      3. Ejemplo de programado de la simulación 2D
                      4. MM&S:Principios: Ejemplo: Modelado por elementos finitos
                        1. Motivación
                        2. Modelación
                        3. Ejemplo de programado de la simulación 2D
                        4. MM&S:Principios: Bibliografía