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(Course contents (in Spanish))
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# Estacionarios vs. No Estacionarios
 
# Estacionarios vs. No Estacionarios
 
#    Atomísticos vs Agrupados (Coarse-Grained)
 
#    Atomísticos vs Agrupados (Coarse-Grained)
# Ejemplo: El modelo SIS de epidemias .
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# Ejemplo: Los 256 Autómatas Celulares de Wolfram
 
* '''Sección 5:''', [[MM&S:Principios: Modelos Fenomenológicos]][http://tinyurl.com/n8ljsdc]
 
* '''Sección 5:''', [[MM&S:Principios: Modelos Fenomenológicos]][http://tinyurl.com/n8ljsdc]
 
# Métodos estadísticos
 
# Métodos estadísticos

Revision as of 13:58, 12 July 2014

Course contents (in Spanish)

  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.
  1. Principios de programación: programación estructurada y programación orientada a objetos.
  2. Solución numérica de problemas por aproximación
  3. Pasos de una simulación:
    1. Implementación
    2. Validación
    3. Aplicación
    4. Análisis de Datos
    5. Definición de Sistemas Dinámicos
      1. Reproducción de comportamientos dinámicos
      2. Experimentación Numérica - Métodos Numéricos
        1. Ciclo de vida de un modelo matemático
        2. Especificación conceptual de un modelo - Problema a resolver - Pregunta de Investigación - Análisis del Sistema - Elección del modelo
        3. Formulación Numérica e Implementación computacional. Simulación
        4. Verificación funcional
        5. Validación: Comportamiento del modelo vs. comportamiento del sistema real
        6. Análisis Dimensional
        7. La Navaja de Ockham (Occam)
        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. Ejemplo: Los 256 Autómatas Celulares de Wolfram
        1. Métodos estadísticos
        2. Análisis de resultados de un estudio basado en M&S
        1. Epistemología del M&S
        2. Realidad y modelo
        3. Representación y simplificación
        4. Conocimiento obtenido mediante procesos de modelado y Simulación
        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
        1. Schelling's Model
        2. El Juego de la Vida
        1. Proceso de modelado y simulación, continuación
        2. Modelo SIR
        1. Motivación
        2. Modelación
        3. Ejemplo de programado de la simulación 2D