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Difference between revisions of "MM&S:Principios: Modelos Fenomenológicos"

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# Solución de la tarea, modelo SIR
 
## [https://drive.google.com/file/d/0B4cScV6cURycTzhTQU5TX25PQmc/edit?usp=sharing]
 
## [https://drive.google.com/file/d/0B4cScV6cURycRVU0UVE4YURocGc/edit?usp=sharing]
 
## [https://drive.google.com/file/d/0B4cScV6cURycRENlMVh3NzRYcE0/edit?usp=sharing]
 
## [https://drive.google.com/a/utadeo.edu.co/file/d/0B4cScV6cURycMFB3bDhqbExDN1E/edit?usp=sharing]
 
# PBL 2, planteamiento de la pregunta: Enseñanza y aprendizaje del concepto de simetría.
 
## Introducción y planteamiento de la pregunta de Investigación : [https://drive.google.com/file/d/0B4cScV6cURycVVFXRTdqdmRwNXM/edit?usp=sharing]
 
## Lectura 1 [http://www.livescience.com/4002-symmetry-nature-fundamental-fact-human-bias.html]
 
## Lectura 2 Groups, Symmetry and Symmetry Breaking”. Albert Fässler.  Mathematical Modeling in Education and Culture: ICTMA 10.
 
 
# MM&S:Principios: Modelos Fenomenológicos
 
# MM&S:Principios: Modelos Fenomenológicos
 
##    Métodos estadísticos
 
##    Métodos estadísticos
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Bibliografía:
 
Bibliografía:
  
VEL capítulo 2, secciones 2.1 a la 2.3.
+
Presentación de esta clase: [http://prezi.com/vznqt17gg-6g/modelos-fenomenologicos/] y [https://drive.google.com/file/d/0B4cScV6cURycT1ExbEtsZVFxV3c/edit?usp=sharing]
 +
 
 +
VEL capítulo 2, secciones 2.1 a la 2.3. Artificial neural networks for beginners
 +
[http://arxiv.org/pdf/cs/0308031.pdf], Redes neuronales artificiales [http://www.uta.cl/charlas/volumen16/Indice/Ch-csaavedra.pdf].
 +
 
 +
Manual de Numpy. [http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.normal.html]
 +
 
 +
Distribuciones de probabilidad en scipy: [http://www.johndcook.com/blog/2009/07/20/probability-distributions-scipy/]
 +
 
 +
PBL: [[MM&S:Principios: PBL: Redes Neuronales]]

Latest revision as of 18:05, 6 October 2016

  1. MM&S:Principios: Modelos Fenomenológicos
    1. Métodos estadísticos
    2. Análisis de resultados de un estudio basado en M&S
    3. Bibliografía:

      Presentación de esta clase: [1] y [2]

      VEL capítulo 2, secciones 2.1 a la 2.3. Artificial neural networks for beginners [3], Redes neuronales artificiales [4].

      Manual de Numpy. [5]

      Distribuciones de probabilidad en scipy: [6]

      PBL: MM&S:Principios: PBL: Redes Neuronales