5.30.5.1 Formulación de Modelos Matemáticos (16 horas)

Resultados de la carrera Outcomes: AG-Ci07,AG-Ci09,AG-Ci14
Temas
  1. Proceso y ciclo de modelado
  2. Modelos continuos vs. discretos
  3. Modelos deterministas vs. estocásticos
  4. Identificación de supuestos y técnicas de simplificación
  5. Análisis dimensional y escalado

Objetivos de Aprendizaje (Learning Outcomes)
  1. Describir el ciclo completo de modelado desde la definición del problema hasta la interpretación de la solución [Familiarizarse (Familiarity)]
  2. Clasificar modelos como continuos/discretos y deterministas/estocásticos [Evaluar (Assessment)]
  3. Identificar y justificar supuestos apropiados para simplificación de modelos [Evaluar (Assessment)]
  4. 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