2.3.3 PSC/Diseño de Experimentos Computacionales
Temas:
Core Tier1
- Diseños factoriales y factoriales fraccionados
- Metodología de superficie de respuesta
- Diseños de llenado de espacio (hipercubo latino)
- Diseño óptimo de experimentos
- Experimentos computacionales y modelado sustituto
Objetivos de Aprendizaje (Learning Outcomes):
Core-Tier1:
- Diseñar experimentos factoriales para screening de factores [Usar (Usage)]
- Aplicar metodología de superficie de respuesta para optimización [Usar (Usage)]
- Implementar diseños de llenado de espacio para experimentos computacionales [Usar (Usage)]
- Seleccionar diseños óptimos para objetivos específicos [Evaluar (Assessment)]
- Construir modelos sustitutos para simulaciones costosas [Usar (Usage)]
Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM
