Personal tools

MMS: M&S Principles

From hpcwiki

Revision as of 10:07, 25 March 2014 by Gvillalobos (Talk | contribs)

Jump to: navigation, search

Course contents (in Spanish)

  1. Clase 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. Clase 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. Clase 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. Clases 3 y 4 MM&S:Principios: PBL: Redes Neuronales
        11. Clase 5 MM&S:Principios: Examen parcial
        12. Clase 6 y 7: 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. Clases 4 y 8: MM&S:Principios: Ejemplo: Introducción a la percolación [4]
            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. Clase 9: "MM&S:Principios: ¿Qué es Simulación por Computador? y Proceso de Modelado y Simulación
              1. Análisis Dimensional
              2. Modelo SIR: Motivación y sustentación
              3. Modelo SIR: Modelación matemática
              4. Modelo SIR: Programación de la Simulación
              5. Modelo SIR: Análisis de resultados
              6. Clase 10: MM&S:Principios: Elección de un modelo
                1. Criterios: objetivo del modelado, características del sistema real, número de elementos, tipo de relaciones entre elementos, tipo de dominio, alcances
                2. Formulaciones matemáticas
                3. Clase 11: MM&S:Principios: Modelos Fenomenológicos
                  1. Métodos estadísticos
                  2. Análisis de resultados de un estudio basado en M&S
                  3. Clase 12: Ejemplo: El modelo de haz de fibras, ejemplo de modelado de un proceso de fractura.
                    1. Motivación
                    2. Modelación
                    3. Ejemplo de programado de la simulación 2D
                    4. Clase 13: Examen Final
                    5. Clase 14: MM&S:Principios: Ejemplo: Modelado por elementos finitos
                      1. Motivación
                      2. Modelación
                      3. Ejemplo de programado de la simulación 2D
                      4. Clase 15 - 16: Exposición de trabajos finales
                      5. MM&S:Principios: Bibliografía