Datos generales

• Plan de estudios: 0550 - MODELADO Y SIMULACIÓN COMPUTACIONAL
• Créditos: 3.0

Grupos

Tabla información sobre los grupos de la asignatura

Actividad	Grupo	Periodos	Horarios	Aula	Profesor/Tutor
CLASE TEÓRICA	(1) - CLASE TEÓRICA - GRUPO 1 - BOGOTÁ NOCTURNO	22/01/2024 - 18/05/2024	SÁBADO 07:00 - 10:00	AULA 403 - M7	JAVIER RIASCOS OCHOA

Contenidos

PROGRAMA DE LA ASIGNATURA

Presentación

¿Qué es modelación matemática? ¿Cómo se pueden usar las relaciones matemáticas que se aprenden en los cursos básicos para modelar? Este curso introduce los conceptos básicos del Modelado y Simulación, basándose únicamente en los conocimientos matemáticos que cuentan egresados de secundaria. Es decir, relaciona los conceptos de proporcionalidad, aritmética, ecuaciones cuadráticas, probabilidad con el proceso de modelado y simulación, simulación probabilística, ajuste de modelos, teoría de decisión y culmina con teoría de Juegos. Es un curso autocontenido, presentando los temas que se requieren para su desarrollo.

Objetivo de Aprendizaje

Comprender, conocer, y aplicar los principios de modelamiento matemático para situaciones problemáticas que puedan ser racionalizadas mediante el uso de matemáticas básicas.

Contenidos Temáticos

1. Dialéctica del modelado y la simulación computacional
2. Modelado de redes fenomenológico
3. Modelado estadístico
4. Dinámica y ecuaciones diferenciales
5. Modelado de redes mecanicista
6.Modelado basado en agentes

Bibliografía Básica Obligatoria

Velten, K., "Mathematical Modeling and Simulation: Introduction for Scientists and Engineers", Wiley, 2009.
H. Gould, J. Tobochnik, W. Christian, "An introduction to Computer Simulation Methods", Third Edition. http://www.opensourcephysics.org/document/ServeFile.cfm?ID=7375&DocID=527
F.R. Giordano, W.P. Fox, S.B. Horton, "A First Course in Mathematical Modeling". Cengage, 2014.
L. Birta, G. Arbez, "Modelling and Simulation, Exploring Dynamic System Behaviour". Springer Verlag, 2013.
A. Downey, J Elkner, C Meyers, "How to Think Like a Computer Scientist", Green Tea Press, 2002.
E. OTT. "Chaos in Dynamical Systems". Cambridge University Press. 1993.
Steven Strogatz. "Nonlinear Dynamics and Chaos" CRC Press, 2018.
B. Chopard and M. Droz. “Cellular Automata Modeling of Physical Systems”. Cambridge University Press, 1998.http://phys.csuchico.edu/ayars/312/Handouts/comp-phys-python.pdf

Resultado de Aprendizaje

Aplicar técnicas matemáticas y estadísticas para modelar sistemas y fenómenos del mundo real.

Medios Educativos

MS Teams, Google Colaboratory, Miro

Fecha de actualización

28/08/2023