Difference between revisions of "MMS: M&S Principles"
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| − | + | # ¿Qué es Modelado Matemático? | |
| − | + | ## Definición | |
| − | + | ## Realidad vs. Modelo | |
| − | + | ## Objetivos del Modelado Matemático: descripción, predicción, optimización | |
| − | + | # ¿Qué es Simulación por Computador? | |
| − | + | ## Principios de programación: programación funcional y programación orientada a objetos. | |
| − | + | ## Solución numérica de problemas por aproximación | |
| − | + | ## Reproducción de comportamientos dinámicos | |
| − | + | ## Experimentación Numérica - Métodos Numéricos | |
| − | + | # Proceso de Modelado y Simulación | |
| − | + | ## Presentación general del ciclo de vida del modelado | |
| − | + | ## 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 | |
| − | + | # Primer ejemplo: El modelo SIR de propagación de epidemias | |
| − | + | ## Motivación y sustentación | |
| − | + | ## Modelación matemática | |
| − | + | ## Programación de la Simulación | |
| − | + | ## Análisis de resultados | |
| − | + | # M&S y Conocimiento obtenido sobre el Sistema Real | |
| − | + | ## Representación y simplificación | |
| − | + | ## Epistemología del M&S | |
| − | + | # 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 | |
| − | + | # Tipos de modelos | |
| − | + | ## Caja Negra vs. Caja blanca | |
| − | + | ## Estáticos vs. Dinámicos | |
| − | + | ## Heurísticos vs. Empíricos | |
| − | + | ## Lineales vs. No Lineales | |
| − | + | ## Determinísticos vs. Estocásticos | |
| − | + | ## Isomórficos vs. Homomórficos | |
| − | + | ## Parámetros amontonados vs. Parámetros distribuidos | |
| − | + | ## Estacionarios vs. No Estacionarios | |
| − | + | # Segundo ejemplo: Introducción a la percolación | |
| − | + | ## Motivación | |
| − | + | ## Modelación | |
| − | + | ## Ejemplo de programado de la simulación 2D | |
| − | + | ## Análisis de resultados | |
| − | + | # Herramientas numéricas y computacionales para la implementación de simulaciones | |
| − | + | # Análisis de resultados de un estudio basado en M&S | |
| − | + | ## Métodos estadísticos | |
| − | + | # Tercer ejemplo: El modelo de haz de fibras, ejemplo de modelado de un proceso de fractura. | |
| − | + | ## Motivación | |
| − | + | ## Modelación | |
| − | + | ## Ejemplo de programado de la simulación 2D | |
| − | + | # Cuarto Ejemplo: Modelado por elementos finitos | |
| − | + | ## Motivación | |
| − | + | ## Modelación | |
| − | + | ## Ejemplo de programado de la simulación 2D | |
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Revision as of 12:05, 22 January 2014
Contents
- ¿Qué es Modelado Matemático?
- Definición
- Realidad vs. Modelo
- Objetivos del Modelado Matemático: descripción, predicción, optimización
- ¿Qué es Simulación por Computador?
- Principios de programación: programación funcional y programación orientada a objetos.
- Solución numérica de problemas por aproximación
- Reproducción de comportamientos dinámicos
- Experimentación Numérica - Métodos Numéricos
- Proceso de Modelado y Simulación
- Presentación general del ciclo de vida del modelado
- 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
- Primer ejemplo: El modelo SIR de propagación de epidemias
- Motivación y sustentación
- Modelación matemática
- Programación de la Simulación
- Análisis de resultados
- M&S y Conocimiento obtenido sobre el Sistema Real
- Representación y simplificación
- Epistemología del M&S
- 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
- Tipos de modelos
- Caja Negra vs. Caja blanca
- Estáticos vs. Dinámicos
- Heurísticos vs. Empíricos
- Lineales vs. No Lineales
- Determinísticos vs. Estocásticos
- Isomórficos vs. Homomórficos
- Parámetros amontonados vs. Parámetros distribuidos
- Estacionarios vs. No Estacionarios
- Segundo ejemplo: Introducción a la percolación
- Motivación
- Modelación
- Ejemplo de programado de la simulación 2D
- Análisis de resultados
- Herramientas numéricas y computacionales para la implementación de simulaciones
- Análisis de resultados de un estudio basado en M&S
- Métodos estadísticos
- Tercer ejemplo: El modelo de haz de fibras, ejemplo de modelado de un proceso de fractura.
- Motivación
- Modelación
- Ejemplo de programado de la simulación 2D
- Cuarto Ejemplo: Modelado por elementos finitos
- Motivación
- Modelación
- Ejemplo de programado de la simulación 2D
