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== Course contents (in Spanish) ==
 
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# '''Sección 1:''' [[MM&S:Principios: ¿Qué es Modelado Matemático?]] [http://prezi.com/v81yjnzm8ncn/clase-1-principios-de-modelado-y-simulacion/]
 
## 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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# '''Clase 2:''' [[MM&S:Principios: ¿Qué es Simulación por Computador? y Proceso de Modelado y Simulación]][http://prezi.com/djazx2anc3fl/que-es-simulacion-por-computador/]
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# '''Sección 2:''' [[MM&S:Principios: ¿Qué es Simulación por Computador? y Proceso de Modelado y Simulación]][http://prezi.com/djazx2anc3fl/que-es-simulacion-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  
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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
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# '''Clase 3:''' [[MM&S:Principios: Tipos de modelos]] [http://tinyurl.com/n9fd9u9]
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## 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)
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#     '''Clases 3 y 4''' [[MM&S:Principios: PBL: Redes Neuronales]]
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# '''Sección 4:''', 19 y 26 de Abril. [[MM&S:Principios: Modelos Fenomenológicos]][http://tinyurl.com/n8ljsdc]
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#    '''Clase 5''' [[MM&S:Principios: Examen parcial]]
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## Métodos estadísticos
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# '''Clase 6 y 7:''' [[MM&S:Principios: M&S y Conocimiento obtenido sobre el Sistema Real]]
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##      Análisis de resultados de un estudio basado en M&S
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#    '''Sección 5''' [[MM&S:Principios: PBL: Redes Neuronales]]
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#    '''Primer Examen Parcial''' [[MM&S:Principios: Examen parcial]]
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#     '''Sección 6:''' [[MM&S:Principios: M&S y Conocimiento obtenido sobre el Sistema Real]]
 
## Epistemología del M&S  
 
## Epistemología del M&S  
 
## Realidad y modelo
 
## Realidad y modelo
 
## Representación y simplificación
 
## Representación y simplificación
 
## Conocimiento obtenido mediante procesos de modelado y Simulación
 
## Conocimiento obtenido mediante procesos de modelado y Simulación
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#      '''Clases 4 y 8:''' [[MM&S:Principios: Ejemplo: Introducción a la percolación]] [http://tinyurl.com/pjpakoh]
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#      '''Sección 7:''' [[MM&S:Principios: Ejemplo: Introducción a la percolación]] [http://tinyurl.com/pjpakoh]
 
## Motivación, los fuegos en un bosque.  
 
## Motivación, los fuegos en un bosque.  
 
## Modelación: Sistema, Pregunta y Modelo
 
## Modelación: Sistema, Pregunta y Modelo
 
## El código: un ejemplo del programa de la simulación 2D
 
## El código: un ejemplo del programa de la simulación 2D
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##   Definición precisa de percolación.
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##     Definición precisa de percolación.
 
## Fenómenos Críticos
 
## Fenómenos Críticos
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##   Dimensión Fractal
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##     Dimensión Fractal
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##   Schelling's Model  
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# '''Clase 9:''' [[MM&S:Principios: Proceso de Modelado y Simulación, continuación, y Ejemplo: El modelo SIR de propagación de epidemias]][http://tinyurl.com/mmsc5sir]
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# '''Sección 8:''' [[MM&S:Principios: Proceso de Modelado y Simulación, continuación, y Ejemplo: El modelo SIR de propagación de epidemias]][http://tinyurl.com/mmsc5sir]
 
## Proceso de modelado y simulación, continuación
 
## Proceso de modelado y simulación, continuación
 
## Modelo SIR
 
## Modelo SIR
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# '''Clase 10:''', 19 y 26 de Abril. [[MM&S:Principios: Modelos Fenomenológicos]][http://tinyurl.com/n8ljsdc]
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## Métodos estadísticos
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# '''Sección 11:''' 3 de Mayo [[Ejemplo: El modelo de haz de fibras, ejemplo de modelado de un proceso de fractura.]][http://prezi.com/h-p5mtl-3m40/el-haz-de-fibras-ejemplo-de-un-modelos-de-fractra/]
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##      Análisis de resultados de un estudio basado en M&S
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##      Sesión 2 de PBL, Enseñanza del concepto de simetría.
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#      '''Clase 11:''' 26 de Abril y 3 de Mayo [[MM&S:Principios: Proyectos de Investigación]]
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# '''Clase 11:''' 3 de Mayo [[Ejemplo: El modelo de haz de fibras, ejemplo de modelado de un proceso de fractura.]][http://prezi.com/h-p5mtl-3m40/el-haz-de-fibras-ejemplo-de-un-modelos-de-fractra/]
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## Motivación
 
## Motivación
 
## Modelación
 
## Modelación
 
## Ejemplo de programado de la simulación 2D
 
## Ejemplo de programado de la simulación 2D
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#      '''Clase 12:''' 10 de Mayo, Segundo examen.
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#      '''Segundo Examen Parcial''' 10 de Mayo, Segundo examen.  
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#      '''Talleres de profundización''' 17 y 24 de Mayo.
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#      '''Entrega de trabajo final''' 17 y 24 de Mayo.
 
#      '''Entrega de trabajo final''' 17 y 24 de Mayo.
 
#      [[MM&S:Principios: Bibliografía]]
 
#      [[MM&S:Principios: Bibliografía]]
 
#      [[Comandos útiles de Python y BASH]]
 
#      [[Comandos útiles de Python y BASH]]

Revision as of 17:15, 11 July 2014

Course contents (in Spanish)

  1. Sección 1: MM&S:Principios: ¿Qué es Modelado Matemático? [1]
    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. Sección 2: MM&S:Principios: ¿Qué es Simulación por Computador? y Proceso de Modelado y Simulación[2]
      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. Ciclo de vida de un modelo matemático
      6. Especificación conceptual de un modelo - Problema a resolver - Pregunta de Investigación - Análisis del Sistema - Elección del modelo
      7. Formulación Numérica e Implementación computacional. Simulación
      8. Verificación funcional
      9. Validación: Comportamiento del modelo vs. comportamiento del sistema real
      10. Sección 3: MM&S:Principios: Tipos de modelos [3]
        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. Sección 4:, 19 y 26 de Abril. MM&S:Principios: Modelos Fenomenológicos[4]
          1. Métodos estadísticos
          2. Análisis de resultados de un estudio basado en M&S
          3. Sección 5 MM&S:Principios: PBL: Redes Neuronales
          4. Primer Examen Parcial MM&S:Principios: Examen parcial
          5. Sección 6: MM&S:Principios: M&S y Conocimiento obtenido sobre el Sistema Real
            1. Epistemología del M&S
            2. Realidad y modelo
            3. Representación y simplificación
            4. Conocimiento obtenido mediante procesos de modelado y Simulación
            5. Sección 7: MM&S:Principios: Ejemplo: Introducción a la percolación [5]
              1. Motivación, los fuegos en un bosque.
              2. Modelación: Sistema, Pregunta y Modelo
              3. El código: un ejemplo del programa de la simulación 2D
              4. Definición precisa de percolación.
              5. Fenómenos Críticos
              6. Dimensión Fractal
              7. Schelling's Model
              8. Sección 8: MM&S:Principios: Proceso de Modelado y Simulación, continuación, y Ejemplo: El modelo SIR de propagación de epidemias[6]
                1. Proceso de modelado y simulación, continuación
                2. Modelo SIR
                3. Sección 11: 26 de Abril y 3 de Mayo MM&S:Principios: Proyectos de Investigación
                4. Sección 11: 3 de Mayo Ejemplo: El modelo de haz de fibras, ejemplo de modelado de un proceso de fractura.[7]
                  1. Motivación
                  2. Modelación
                  3. Ejemplo de programado de la simulación 2D
                  4. Segundo Examen Parcial 10 de Mayo, Segundo examen.
                  5. Entrega de trabajo final 17 y 24 de Mayo.
                  6. MM&S:Principios: Bibliografía
                  7. Comandos útiles de Python y BASH
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