Introduccion a la modelacion matematica

845 palabras 4 páginas
INTRODUCCION A LA MODELACION MATEMATICA

Para poder construir modelos, primero necesitamos entender lo que es un modelo matemático.
A grandes rasgos, un modelo matemático es la representación de un fenómeno real basado en relaciones matemáticas. * Reducir la complejidad, permitiéndonos ver las características importantes que está detrás de un proceso, ignorando detalles de menor importancia que harían el análisis innecesariamente laborioso; esto es, permitiéndonos ver el bosque a pesar del detalle de los árboles. * Hacer predicciones concretas sobre lo que pasaría en una situación real, tanto en condiciones normales como al modificar algún factor que intervenga en el modelo.
Es importante recordar que los modelos no nos
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3.- Los experimentales. Construir este tipo de modelo requiere del entendimiento de cómo otros fenómenos físicos afectan al fenómeno en cuestión dentro de un artefacto tecnológico y para ellos se representan sus relaciones en términos de parámetros físicos relevantes que pueden ser medidos y manipulados en experimentos, y nos auxilian para examinar capacidades y causas estructurales.
Los modelos se clasifican como modelos de caja-negra o de caja blanca. En un modelo de caja negra no hay información previa disponible, mientras que en un modelo de caja blanca, toda la información necesaria se encuentra disponible.
De manera general, podríamos decir que matemáticas y realidad son dos conjuntos disjuntos y el modelaje es un medio de conjugarlos.
Un modelo es producto de la abstracción de un sistema real eliminando las complejidades y haciendo suposiciones pertinentes, se aplica una técnica matemática y se obtiene una representación simbólica del mismo.
Proceso de Modelación: 1. Elección del tema. 2. Reconocimiento de la situación/ problema (delimitación del problema). 3. Familiarización con el tema a ser modelado (referencial teórico). 4. Formulación del problema (hipótesis). 5. Formulación de un modelo matemático (desarrollo). 6. Resolución del problema a partir del modelo (aplicación). 7. Interpretación de la solución y validación del modelo

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