Difference between revisions of "MMS: M&S Principles"
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− | + | # Ciclo de vida de un modelo matemático | |
− | + | # Especificación conceptual de un modelo - Problema a resolver - Pregunta de Investigación - Análisis del Sistema - Elección del modelo | |
− | + | # Formulación Numérica e Implementación computacional. Simulación | |
− | + | # Verificación funcional | |
− | + | # Validación: Comportamiento del modelo vs. comportamiento del sistema real | |
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# Análisis Dimensional | # Análisis Dimensional | ||
# La Navaja de Ockham (Occam) | # La Navaja de Ockham (Occam) |
Revision as of 13:26, 12 July 2014
Course contents (in Spanish)
- Sección 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.
- Principios de programación: programación estructurada y programación orientada a objetos.
- Solución numérica de problemas por aproximación
- Pasos de una simulación:
- Implementación
- Validación
- Aplicación
- Análisis de Datos
- Definición de Sistemas Dinámicos
- Reproducción de comportamientos dinámicos
- Experimentación Numérica - Métodos Numéricos
- Ciclo de vida de un modelo matemático
- Especificación conceptual de un modelo - Problema a resolver - Pregunta de Investigación - Análisis del Sistema - Elección del modelo
- Formulación Numérica e Implementación computacional. Simulación
- Verificación funcional
- Validación: Comportamiento del modelo vs. comportamiento del sistema real
- Análisis Dimensional
- La Navaja de Ockham (Occam)
- Sección 4: MM&S:Principios: Tipos de modelos [4]
- 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)
- Sección 5:, MM&S:Principios: Modelos Fenomenológicos[5]
- Métodos estadísticos
- Análisis de resultados de un estudio basado en M&S
- Sección 6 MM&S:Principios: PBL: Redes Neuronales
- Primer Examen Parcial MM&S:Principios: Examen parcial
- Proyectos de Investigaciòn: MM&S:Principios: Proyectos de Investigación
- Sección 7: MM&S:Principios: M&S y Conocimiento obtenido sobre el Sistema Real
- Epistemología del M&S
- Realidad y modelo
- Representación y simplificación
- Conocimiento obtenido mediante procesos de modelado y Simulación
- Motivación, los fuegos en un bosque.
- Modelación: Sistema, Pregunta y Modelo
- El código: un ejemplo del programa de la simulación 2D
- Definición precisa de percolación.
- Fenómenos Críticos
- Dimensión Fractal
- Sección 9: MM&S:Principios: Autómatas Celulares
- Schelling's Model
- El Juego de la Vida
- Sección 10: MM&S:Principios: Proceso de Modelado y Simulación, continuación, y Ejemplo: El modelo SIR de propagación de epidemias[7]
- Proceso de modelado y simulación, continuación
- Modelo SIR
- Motivación
- Modelación
- Ejemplo de programado de la simulación 2D
- Segundo Examen Parcial Segundo examen.
- Entrega de trabajo final
- MM&S:Principios: Bibliografía
- Comandos útiles de Python y BASH