Difference between revisions of "MM&S:Principios: Bibliografía"
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* Computación científica, Universidad de Washington: [http://courses.washington.edu/amath581/] (buscar ".pdf") | * Computación científica, Universidad de Washington: [http://courses.washington.edu/amath581/] (buscar ".pdf") | ||
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* Simulación, desde primeros principios, del sistema neuronal de un gusano: [[http://www.theatlantic.com/technology/archive/2013/05/is-this-virtual-worm-the-first-sign-of-the-singularity/275715/]] | * Simulación, desde primeros principios, del sistema neuronal de un gusano: [[http://www.theatlantic.com/technology/archive/2013/05/is-this-virtual-worm-the-first-sign-of-the-singularity/275715/]] | ||
* Cómo logran las empresas aprender sus secretos? (aplicación del modelado y la estadística a conjuntos gigantes de datos) : [[http://www.nytimes.com/2012/02/19/magazine/shopping-habits.html?pagewanted=all&_r=0]] | * Cómo logran las empresas aprender sus secretos? (aplicación del modelado y la estadística a conjuntos gigantes de datos) : [[http://www.nytimes.com/2012/02/19/magazine/shopping-habits.html?pagewanted=all&_r=0]] | ||
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| + | * Incertidumbres en los modelos computacionales: [[http://www.sciencemag.org/content/287/5455/960.full]] | ||
Revision as of 21:16, 27 January 2014
Bibliografía:
- DyD: Deytel y Deytel, "C++ How to program",
- GTC: H. Gould, J. Tobochnik, W. Christian, "An introduction to Computer Simulation Methods", Third Edition
- STR: Steven Strogatz: "Nonlinear Dynamics and Chaos"
- LPB: R. Landau, M.J. Páez, C. Bordeianu, "A survey of computational physics"
Páginas Web:
- Codeacademy: Principios de python en [1]
- Cplusplus dot com: Tutorial y manual de C++ en [2]
- Tutorial de python orientado a objetos: [3]
Notas de clase de otras instituciones:
- Computación científica, Universidad de Washington: [4] (buscar ".pdf")
En periódicos y magacines:
- Simulación, desde primeros principios, del sistema neuronal de un gusano: [[5]]
- Cómo logran las empresas aprender sus secretos? (aplicación del modelado y la estadística a conjuntos gigantes de datos) : [[6]]
En revistas científicas:
- Incertidumbres en los modelos computacionales: [[7]]
