Matemáticas Aplicadas (plan 2017) 2022-1

Tercer Semestre, Taller de Modelación I

La modelación matemática y su implementación computacional constituyen uno de los pilares de la ciencia moderna, ya que permiten estudiar y predecir el comportamiento de fenómenos naturales con precisión.

En este curso se estudiarán algunos modelos matemáticos básicos resolviendo problemas relacionados con la epidemiología, física y fisiología, en lo anterior se aplicarán estrategias de calculo y optimización, relacionadas con las ciencias de la computación.

Al ser una asignatura con un enfoque teórico-práctico (asistencia obligatoria), parte de la evaluación serán laboratorios (programas y simulaciones hechas en Python) los cuales además de entregarse en tiempo y forma, serán sustentados.

Los ejes temáticos del curso son:

1. Conducta de entrada -Programación-
2. Optimización.
3. Simulación de eventos discretos.
4. Acción de transformaciones (simulación con Paraview).
5. Introducción al algebra lineal numérica.

Evaluación :

1. Quizzes, resúmenes de artículos y controles de lectura — 20%
2. Laboratorios ———————————— 70%
3. Proyecto final ——————————-— 10%

Las clases serán impartidas en la plataforma Zoom

La presentación del curso será el próximo 30 de agosto.

• ID de reunión: 972 964 2497
• Código de acceso: 09BLJY

Bibliografía básica

La primera clase se les proporcionará una lista de artículos con el programa del curso.

Adicional al programa oficial de la facultad, se recomiendan las siguientes fuentes:

1. Kinder, J. M., & Nelson, P. (2018). A Student's Guide to Python for Physical Modeling: Updated Edition. Princeton University Press.
2. Law, A. M., Kelton, W. D., & Kelton, W. D. (2000). Simulation modeling and analysis (Vol. 3). New York: McGraw-Hill.
3. Pooch, U. W., & Wall, J. A. (1992). Discrete event simulation: a practical approach (Vol. 4). CRC press.
4. Punch, W. F., & Enbody, R. (2010). The practice of computing using python. Addison-Wesley Publishing Company.