Resultados de la carrera Outcomes:
- Temas
- Verificación: corrección del código numérico
- Validación: comparación con datos experimentales
- Cuantificación de Incertidumbre (UQ) en modelos
- Calibración de modelos y estimación de parámetros
- Pruebas y métricas de bondad de ajuste
- Objetivos de Aprendizaje (Learning Outcomes)
- Distinguir entre verificación y validación en modelado [Familiarizarse (Familiarity)]
- Aplicar técnicas de verificación para garantizar la corrección del código [Usar (Usage)]
- Validar modelos usando datos experimentales y pruebas estadísticas [Usar (Usage)]
- Calibrar parámetros del modelo usando técnicas de optimización [Usar (Usage)]
- Aplicar métodos de cuantificación de incertidumbre para evaluar la confiabilidad del modelo [Usar (Usage)]
Bibliografía: [Giordano et al., 2013,Lin and Segel, 2009,Meerschaert, 2013]
Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM