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Modelado y simulación de sistemas naturales

Ficha editorial verificada
$70.000
Vendido por HIPERTEXTO Entrega estimada de 1 a 4 días. Tiempo máximo: 4 días.

El modelado y simulación (M&S) es una disciplina científica transversal que permite obtener un nivel de comprensión difícilmente alcanzable utilizando otro enfoque disciplinar. Al integrar técnicas matemáticas, formales, conceptuales y computacionales, el M&S...

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El modelado y simulación (M&S) es una disciplina científica transversal que permite obtener un nivel de comprensión difícilmente alcanzable utilizando otro enfoque disciplinar. Al integrar t...

Ideal para

Lectores que buscan Investigación científica.

Lo que destaca

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El modelado y simulación (M&S) es una disciplina científica transversal que permite obtener un nivel de comprensión difícilmente alcanzable utilizando otro enfoque disciplinar. Al integrar técnicas matemáticas, formales, conceptuales y computacionales, el M&S permite el estudio e investigación en casi cualquier campo del conocimiento. Este libro compendia algunos trabajos y resultados de investigación especialmente orientados hacia el estudio de sistemas naturales. Estos han sido realizados por el grupo de investigación de Modelado y Simulación de Sistemas, de la Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano. Un modelo puede entenderse como una representación, bien sea abstracta, análoga, fenomenológica o idealizada, de un objeto o sistema. Mediante el modelado se busca mejorar el conocimiento y la comprensión de un fenómeno o proceso y ello involucra el estudio de la interacción entre las partes de un sistema y el sistema como un todo. La simulación, por su parte, debe permitir la operación o manipulación matemática y/o computacional del modelo con el fin de representar la sucesión temporal de su comportamiento. El M&S ha revolucionado la ciencia ya que los modelos no son propiamente teorías científicas y las simulaciones no son tampoco propiamente experimentos científicos; pero permiten pulir, calibrar o mejorar las teorías y, si se quiere, mejorar el diseño de experimentos y en muchos casos anticipar los resultados de estos.