Resultados de la carrera Outcomes: AG-Ci07,AG-Ci09,AG-Ci14
- Temas
- Proceso y ciclo de modelado
- Modelos continuos vs. discretos
- Modelos deterministas vs. estocásticos
- Identificación de supuestos y técnicas de simplificación
- Análisis dimensional y escalado
- Objetivos de Aprendizaje (Learning Outcomes)
- Describir el ciclo completo de modelado desde la definición del problema hasta la interpretación de la solución [Familiarizarse (Familiarity)]
- Clasificar modelos como continuos/discretos y deterministas/estocásticos [Evaluar (Assessment)]
- Identificar y justificar supuestos apropiados para simplificación de modelos [Evaluar (Assessment)]
- Aplicar análisis dimensional para reducir la complejidad de modelos físicos [Usar (Usage)]
Bibliografía: [Giordano et al., 2013,Lin and Segel, 2009]
Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM