Difference between revisions of "MMS: M&S Principles"
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## Realidad vs. Modelo | ## Realidad vs. Modelo | ||
## Objetivos del Modelado Matemático: descripción, predicción, optimización | ## Objetivos del Modelado Matemático: descripción, predicción, optimización | ||
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## Definicion de modelos matemáticos | ## Definicion de modelos matemáticos | ||
## Más ejemplos y definiciones. | ## Más ejemplos y definiciones. | ||
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## 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 | ||
| − | # Clase 3: [[MM&S:Principios: Tipos de modelos]] [http://tinyurl.com/n9fd9u9] | + | # '''Clase 3:''' [[MM&S:Principios: Tipos de modelos]] [http://tinyurl.com/n9fd9u9] |
## Caja Negra vs. Caja blanca | ## Caja Negra vs. Caja blanca | ||
## Estáticos vs. Dinámicos | ## Estáticos vs. Dinámicos | ||
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## Estacionarios vs. No Estacionarios | ## Estacionarios vs. No Estacionarios | ||
## Atomísticos vs Agrupados (Coarse-Grained) | ## Atomísticos vs Agrupados (Coarse-Grained) | ||
| − | # Clase 4: [[MM&S:Principios: Ejemplo: Introducción a la percolación]] [http://tinyurl.com/pjpakoh] | + | # '''Clase 4:''' [[MM&S:Principios: Ejemplo: Introducción a la percolación]] [http://tinyurl.com/pjpakoh] |
## Motivación | ## Motivación | ||
## Modelación | ## Modelación | ||
## Ejemplo de programado de la simulación 2D | ## Ejemplo de programado de la simulación 2D | ||
## Análisis de resultados | ## Análisis de resultados | ||
| − | # Clase 5: Examen parcial y [[MM&S:Principios: Proceso de Modelado y Simulación]] | + | # '''Clase 5:''' Examen parcial y [[MM&S:Principios: Proceso de Modelado y Simulación]] |
## Ciclo de vida de un modelo matemático | ## Ciclo de vida de un modelo matemático | ||
## Especificación conceptual de un modelo - Problema a resolver - Pregunta de Investigación - Análisis del Sistema - Elección del modelo | ## Especificación conceptual de un modelo - Problema a resolver - Pregunta de Investigación - Análisis del Sistema - Elección del modelo | ||
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## Verificación funcional | ## Verificación funcional | ||
## Validación: Comportamiento del modelo vs. comportamiento del sistema real | ## Validación: Comportamiento del modelo vs. comportamiento del sistema real | ||
| − | # Clase 6: [[MM&S:Principios: M&S y Conocimiento obtenido sobre el Sistema Real]] | + | # '''Clase 6:''' [[MM&S:Principios: M&S y Conocimiento obtenido sobre el Sistema Real]] |
## Representación y simplificación | ## Representación y simplificación | ||
## Epistemología del M&S | ## Epistemología del M&S | ||
| − | # Clase 7: [[MM&S:Principios: Ejemplo: El modelo SIR de propagación de epidemias]] | + | # '''Clase 7:''' [[MM&S:Principios: Ejemplo: El modelo SIR de propagación de epidemias]] |
## Motivación y sustentación | ## Motivación y sustentación | ||
## Modelación matemática | ## Modelación matemática | ||
## Programación de la Simulación | ## Programación de la Simulación | ||
## Análisis de resultados | ## Análisis de resultados | ||
| − | # Clase 8: MM&S:Principios: Elección de un modelo | + | # '''Clase 8:''' MM&S:Principios: Elección de un modelo |
## Criterios: objetivo del modelado, características del sistema real, número de elementos, tipo de relaciones entre elementos, tipo de dominio, alcances | ## Criterios: objetivo del modelado, características del sistema real, número de elementos, tipo de relaciones entre elementos, tipo de dominio, alcances | ||
## Formulaciones matemáticas | ## Formulaciones matemáticas | ||
| − | # Clase 9: [[MM&S:Principios: Modelos Fenomenológicos]] | + | # '''Clase 9:''' [[MM&S:Principios: Modelos Fenomenológicos]] |
## Métodos estadísticos | ## Métodos estadísticos | ||
## Análisis de resultados de un estudio basado en M&S | ## Análisis de resultados de un estudio basado en M&S | ||
| − | # Clase 10: [[Ejemplo: El modelo de haz de fibras, ejemplo de modelado de un proceso de fractura.]] | + | # '''Clase 10:''' [[Ejemplo: El modelo de haz de fibras, ejemplo de modelado de un proceso de fractura.]] |
## Motivación | ## Motivación | ||
## Modelación | ## Modelación | ||
## Ejemplo de programado de la simulación 2D | ## Ejemplo de programado de la simulación 2D | ||
| − | # Clase 11: Examen Final | + | # '''Clase 11:''' Examen Final |
| − | # Clase 12: MM&S:Principios: Ejemplo: Modelado por elementos finitos | + | # '''Clase 12:''' MM&S:Principios: Ejemplo: Modelado por elementos finitos |
## Motivación | ## Motivación | ||
## Modelación | ## Modelación | ||
## Ejemplo de programado de la simulación 2D | ## Ejemplo de programado de la simulación 2D | ||
| − | # Clase 13 - 16: Exposición de trabajos finales | + | # '''Clase 13 - 16:''' Exposición de trabajos finales |
# [[MM&S:Principios: Bibliografía]] | # [[MM&S:Principios: Bibliografía]] | ||
Revision as of 10:41, 22 February 2014
Course contents (in Spanish)
- Clase 1: MM&S:Principios: ¿Qué es Modelado Matemático? [1]
- Realidad vs. Modelo
- Objetivos del Modelado Matemático: descripción, predicción, optimización
- Sistemas, Modelos y Simulaciones
- Las matemáticas: un lenguaje natural del modelado
- Definicion de modelos matemáticos
- Más ejemplos y definiciones.
- Clase 2: MM&S:Principios: ¿Qué es Simulación por Computador? [2]
- Principios de programación: programación estructurada y programación orientada a objetos.
- Solución numérica de problemas por aproximación
- Reproducción de comportamientos dinámicos
- Experimentación Numérica - Métodos Numéricos
- Clase 3: MM&S:Principios: Tipos de modelos [3]
- Caja Negra vs. Caja blanca
- Estáticos vs. Dinámicos
- Mecanicistas vs. Heurísticos vs. Empíricos
- Lineales vs. No Lineales
- Determinísticos vs. Estocásticos
- Isomórficos vs. Homomórficos
- Parámetros amontonados vs. Parámetros distribuidos
- Estacionarios vs. No Estacionarios
- Atomísticos vs Agrupados (Coarse-Grained)
- Clase 4: MM&S:Principios: Ejemplo: Introducción a la percolación [4]
- Motivación
- Modelación
- Ejemplo de programado de la simulación 2D
- Análisis de resultados
- Clase 5: Examen parcial y MM&S:Principios: Proceso de Modelado y Simulación
- Ciclo de vida de un modelo matemático
- Especificación conceptual de un modelo - Problema a resolver - Pregunta de Investigación - Análisis del Sistema - Elección del modelo
- Formalización Matemática. Especificiación del modelo. Modelos tipo. Navaja de Ockham (Occam). Funciones de transferencia vs. ecuaciones de estado. Análisis dimensional. Tipos de modelos matemáticos.
- Formulación Numérica e Implementación computacional. Simulación
- Verificación funcional
- Validación: Comportamiento del modelo vs. comportamiento del sistema real
- Clase 6: MM&S:Principios: M&S y Conocimiento obtenido sobre el Sistema Real
- Representación y simplificación
- Epistemología del M&S
- Clase 7: MM&S:Principios: Ejemplo: El modelo SIR de propagación de epidemias
- Motivación y sustentación
- Modelación matemática
- Programación de la Simulación
- Análisis de resultados
- Clase 8: MM&S:Principios: Elección de un modelo
- Criterios: objetivo del modelado, características del sistema real, número de elementos, tipo de relaciones entre elementos, tipo de dominio, alcances
- Formulaciones matemáticas
- Clase 9: MM&S:Principios: Modelos Fenomenológicos
- Métodos estadísticos
- Análisis de resultados de un estudio basado en M&S
- Clase 10: Ejemplo: El modelo de haz de fibras, ejemplo de modelado de un proceso de fractura.
- Motivación
- Modelación
- Ejemplo de programado de la simulación 2D
- Clase 11: Examen Final
- Clase 12: MM&S:Principios: Ejemplo: Modelado por elementos finitos
- Motivación
- Modelación
- Ejemplo de programado de la simulación 2D
- Clase 13 - 16: Exposición de trabajos finales
- MM&S:Principios: Bibliografía
