Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Matemáticas Aplicadas (plan 2017) 2023-2

Tercer Semestre, Taller de Modelación I

Grupo 6008, 23 lugares. 14 alumnos.
Profesor Laura Clementina Eslava Fernández ma ju 13 a 15 302 (Yelizcalli)
Ayudante Daniel Fuentes del Río
 

El primer día de clases platicaremos más a detalle los objetivos y la forma de trabajo del curso. En síntesis:

Objetivos de aprendizaje

  • Tener contacto con aplicaciones variadas de matemáticas.
  • Describir matemáticamente el comportamiento de fenómenos y resolver problemas provenientes de distintas áreas del conocimiento.
  • Tener contacto con el lenguaje y problemática básica de otras disciplinas.
  • Utilizar herramientas de computación.

Estrategias didácticas

En general el curso se basa en el Aprendizaje basado en problemas:

  • Discusión de problemas y estrategias.
  • Exposición y síntesis de lecturas.
  • Corrección de redacción.
  • Prácticas y trabajo en equipo.
  • Incluiremos conferencias y videos sobre temas relacionados.

Requisitos

Lo más importante para el curso será el trabajo constante y el desarrollo de habilidades de comunicación y trabajo en equipo. Asumiremos que cada estudiante puede dedicarle entre 4-5 horas a la semana, adicionales al horario de clase y que tiene acceso a una computadora y conexión a internet para enviar las tareas. Cuando este no sea el caso, es importante que lo comuniquen lo antes posible a la profesora o al ayudante.

Evaluaciones

Aunque el trabajo en equipo es sumamente importante, la entrega de tareas es semanal y se hace de forma individual, a través del classroom (detalles la primera semana de clase).

  • 40% Trabajos de redacción (entrega los martes 12:30pm)
  • 40% Tareas de programación (entrega los jueves 12:30pm)
  • 10% Proyecto final (reporte y exposición de un tema libre)
  • 10% Participación en clase

Temario general

Cubriremos al menos los siguientes temas, pueden ver más detalles y referencias en el temario oficial.

  • Optimización (Funciones de una variable)
  • Modelos dinámicos (Discretos y continuos)
  • Programación dinámica (Problema de la mochila)
  • Modelos probabilísticos (Cadenas de markov)

 


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