Este documento describe los modelos matemáticos y su uso en las ciencias biomédicas. Explica que los modelos matemáticos imitan fenómenos del mundo real de una manera simplificada para ayudar a entenderlos. Detalla los pasos para crear un modelo matemático y clasifica los tipos de modelos. También cubre cómo se prueban los modelos a través de simulaciones y cómo se usan los modelos matemáticos para estudiar sistemas biológicos de manera más sencilla.
El documento describe diferentes tipos de modelos matemáticos, incluyendo modelos cuantitativos y cualitativos, probabilísticos y determinísticos, descriptivos y de optimización, estáticos y dinámicos, de simulación y no simulación. Explica que los modelos matemáticos expresan situaciones del mundo real en términos numéricos y que la investigación de operaciones se ocupa de sistematizar modelos cualitativos y cuantificarlos.
La simulación de Monte Carlo es una técnica cuantitativa que utiliza modelos matemáticos y computadoras para imitar el comportamiento aleatorio de sistemas reales. Se desarrolló originalmente para el proyecto de la bomba atómica y permite introducir el riesgo en la valoración de proyectos de inversión mediante la simulación de muestras aleatorias. Actualmente, herramientas como @Risk Simulator permiten análisis de variables y escenarios para la toma de decisiones financieras.
Este documento presenta 14 ejemplos de procesos estocásticos. Explica que un proceso estocástico es una familia de variables aleatorias que representan el estado de un sistema en un momento del tiempo. Los procesos se clasifican dependiendo de si sus espacios de estados y paramétricos son discretos o continuos. La mayoría de los ejemplos presentados son series estocásticas con espacios de estados discretos, aunque también se incluye un proceso con espacio de estados continuo.
Este documento describe varios tipos de distribuciones de probabilidad como la distribución de Poisson, hipergeométrica y binomial. La distribución de Poisson fue desarrollada por Simeón Denis Poisson en 1834 y modela el número de eventos raros que ocurren en un período de tiempo, distancia o espacio. La distribución binomial se aplica a experimentos de Bernoulli y describe datos discretos como el número de consumidores que favorecen un producto en una muestra pequeña. La distribución hipergeométrica es apropiada para procesos donde se selecciona una
Este documento presenta una introducción a la Investigación de Operaciones (I de O). Explica que la I de O aplica el método científico para resolver problemas relacionados con el control de organizaciones. También describe la metodología de la I de O, que incluye definir el problema, construir un modelo matemático, obtener una solución al modelo y validarla. Finalmente, menciona algunos tipos de modelos usados en la I de O.
La simulación proporciona un método efectivo para resolver problemas complejos sin una solución analítica, permitiendo experimentar con sistemas de manera más barata y segura que en la vida real. Además, la simulación ofrece control total sobre el tiempo y permite modificar y analizar rápidamente diferentes escenarios o políticas. Sin embargo, los modelos de simulación requieren tiempo y costos para desarrollarse y validarse, y sus resultados son aproximados más que precisos.
La estadística inferencial permite obtener conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Incluye conceptos como probabilidad, que mide numéricamente la posibilidad de que ocurra un evento, y métodos de muestreo, que seleccionan una parte representativa de una población para hacer inferencias. Existen tres tipos de probabilidad - clásica, frecuencial y subjetiva - y dos tipos de muestras - probabilísticas y no probabilísticas. La estadística inferencial proporciona herramientas para estudiar datos
Estrategias de sustentabilidad para el manejo de recursos naturales .pdfIngridfernandaperezj
Este documento presenta información sobre estrategias de sustentabilidad para el manejo de recursos naturales. Brevemente describe tres tipos de servicios ambientales (de soporte, provisión y regulación), así como la importancia de valorar económicamente estos servicios para promover su conservación. También menciona algunos programas sectoriales de medio ambiente y recursos naturales, así como la legislación y normatividad ambiental en México para lograr un desarrollo sustentable.
El documento describe diferentes tipos de modelos matemáticos, incluyendo modelos cuantitativos y cualitativos, probabilísticos y determinísticos, descriptivos y de optimización, estáticos y dinámicos, de simulación y no simulación. Explica que los modelos matemáticos expresan situaciones del mundo real en términos numéricos y que la investigación de operaciones se ocupa de sistematizar modelos cualitativos y cuantificarlos.
La simulación de Monte Carlo es una técnica cuantitativa que utiliza modelos matemáticos y computadoras para imitar el comportamiento aleatorio de sistemas reales. Se desarrolló originalmente para el proyecto de la bomba atómica y permite introducir el riesgo en la valoración de proyectos de inversión mediante la simulación de muestras aleatorias. Actualmente, herramientas como @Risk Simulator permiten análisis de variables y escenarios para la toma de decisiones financieras.
Este documento presenta 14 ejemplos de procesos estocásticos. Explica que un proceso estocástico es una familia de variables aleatorias que representan el estado de un sistema en un momento del tiempo. Los procesos se clasifican dependiendo de si sus espacios de estados y paramétricos son discretos o continuos. La mayoría de los ejemplos presentados son series estocásticas con espacios de estados discretos, aunque también se incluye un proceso con espacio de estados continuo.
Este documento describe varios tipos de distribuciones de probabilidad como la distribución de Poisson, hipergeométrica y binomial. La distribución de Poisson fue desarrollada por Simeón Denis Poisson en 1834 y modela el número de eventos raros que ocurren en un período de tiempo, distancia o espacio. La distribución binomial se aplica a experimentos de Bernoulli y describe datos discretos como el número de consumidores que favorecen un producto en una muestra pequeña. La distribución hipergeométrica es apropiada para procesos donde se selecciona una
Este documento presenta una introducción a la Investigación de Operaciones (I de O). Explica que la I de O aplica el método científico para resolver problemas relacionados con el control de organizaciones. También describe la metodología de la I de O, que incluye definir el problema, construir un modelo matemático, obtener una solución al modelo y validarla. Finalmente, menciona algunos tipos de modelos usados en la I de O.
La simulación proporciona un método efectivo para resolver problemas complejos sin una solución analítica, permitiendo experimentar con sistemas de manera más barata y segura que en la vida real. Además, la simulación ofrece control total sobre el tiempo y permite modificar y analizar rápidamente diferentes escenarios o políticas. Sin embargo, los modelos de simulación requieren tiempo y costos para desarrollarse y validarse, y sus resultados son aproximados más que precisos.
La estadística inferencial permite obtener conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Incluye conceptos como probabilidad, que mide numéricamente la posibilidad de que ocurra un evento, y métodos de muestreo, que seleccionan una parte representativa de una población para hacer inferencias. Existen tres tipos de probabilidad - clásica, frecuencial y subjetiva - y dos tipos de muestras - probabilísticas y no probabilísticas. La estadística inferencial proporciona herramientas para estudiar datos
Estrategias de sustentabilidad para el manejo de recursos naturales .pdfIngridfernandaperezj
Este documento presenta información sobre estrategias de sustentabilidad para el manejo de recursos naturales. Brevemente describe tres tipos de servicios ambientales (de soporte, provisión y regulación), así como la importancia de valorar económicamente estos servicios para promover su conservación. También menciona algunos programas sectoriales de medio ambiente y recursos naturales, así como la legislación y normatividad ambiental en México para lograr un desarrollo sustentable.
Tendencias Lineales o no lineales / EstadisticaBego E A
Este documento describe diferentes tipos de tendencias en series de tiempo, incluyendo tendencias lineales y no lineales. Explica que las tendencias muestran cambios en el tiempo en variables como la tecnología y los estándares de vida. Las tendencias lineales se pueden modelar usando una ecuación de línea recta, mientras que las tendencias no lineales requieren métodos de regresión no lineal como algoritmos iterativos.
La distribución hipergeométrica se utiliza para calcular la probabilidad de una selección aleatoria de objetos sin repetición de una población. La distribución de Poisson se basa en el conteo de eventos dentro de un intervalo de tiempo, área o volumen. La distribución multinomial es una generalización de la binomial que permite más de dos posibles resultados en cada ensayo.
Este documento presenta una introducción a la simulación. Explica conceptos clave como modelado, modelo y metodología de simulación, la cual incluye definir el sistema, formular el modelo, colección de datos, implementación del modelo, validación, experimentación, interpretación y documentación. También cubre modelos y control de sistemas, incluyendo conceptos como entidad, relación, estructura y estado. Finalmente, destaca que la simulación permite analizar el diseño y operación de sistemas complejos al cambiar aspectos del modelo y observar los
Este documento describe los modelos matemáticos y la simulación. Explica que un modelo matemático es una abstracción de un sistema real que elimina complejidades y aplica técnicas matemáticas. Luego proporciona ejemplos de modelos matemáticos comunes y describe el proceso de formular, resolver e interpretar un modelo. Finalmente, clasifica los tipos de modelos matemáticos y describe el objetivo y la metodología de la simulación de modelos.
Este documento presenta un ejercicio sobre la distribución de Poisson para calcular probabilidades relacionadas con el número de llamadas telefónicas recibidas en una hora y dos horas. Se identifica que la variable aleatoria sigue una distribución de Poisson con parámetro λ igual al promedio de llamadas por hora. Se calculan las probabilidades de recibir 1, 3 y como máximo 4 llamadas en una hora, y de recibir exactamente 9 llamadas en un período de dos horas.
Este documento describe los cuatro componentes principales de una serie de tiempo: la tendencia a largo plazo, la variación cíclica que incluye oscilaciones de más de un año, la variación estacional que se repite cada año, y la variación irregular causada por factores imprevistos. Explica que el análisis de una serie de tiempo implica aislar secuencialmente cada uno de estos componentes para comprender su comportamiento.
Este documento presenta una introducción a los modelos de simulación. Explica que la simulación permite experimentar con un modelo simplificado de un sistema real para aprender sobre su comportamiento sin los riesgos de probarlo directamente. Luego define conceptos clave como sistema, modelo, simulación, optimización y entrenamiento. Finalmente describe algunos tipos de simulación y sus aplicaciones en diversos campos como manufactura, transporte, educación y más.
Una serie de tiempo es un conjunto de observaciones tomadas en momentos regulares como semanal, trimestral o anual. Pueden ser analizadas gráficamente para identificar tendencias, estacionalidad y variaciones irregulares. Generalmente, un modelo de serie de tiempo incluye tres componentes: tendencia, estacionalidad y error aleatorio. Las series de tiempo se usan en áreas como economía, demografía, marketing y telecomunicaciones para pronosticar eventos futuros y tomar decisiones.
Ingenieria economica y la toma de decisionesBRENDA LORENA
El documento trata sobre ingeniería económica y toma de decisiones. Explica que la ingeniería económica evalúa los factores económicos para seleccionar entre alternativas y balancear costos y beneficios. También describe siete principios básicos para la toma de decisiones como desarrollar alternativas, enfocarse en diferencias y considerar criterios relevantes. Luego, presenta ejemplos de cálculos de interés simple, interés compuesto y tasas de interés.
Este documento describe tres pruebas estadísticas para analizar datos categóricos: la prueba de bondad de ajuste, la prueba de independencia y la prueba de homogeneidad. Explica cómo usar la prueba chi-cuadrado de bondad de ajuste para determinar si las proporciones observadas en una muestra difieren de las proporciones esperadas en la población total. También incluye un ejemplo numérico para ilustrar el cálculo e interpretación de la prueba chi-cuadrado de bondad de ajuste
Este documento presenta preguntas y ejercicios sobre diseño de experimentos. Explica las ventajas del diseño de experimentos sobre prueba y error, define conceptos como variable de respuesta y factor estudiado, y describe etapas clave como la planeación del experimento. También cubre temas como aleatorización, bloqueo, y análisis de varianza para el análisis de datos experimentales.
Los simuladores son programas de software que intentan modelar parte de la realidad para que los usuarios construyan conocimiento a través de la exploración y el aprendizaje. Los simuladores reproducen sistemas en un entorno interactivo donde los usuarios pueden modificar parámetros y ver cómo reacciona el sistema. Para simular sistemas, se construyen modelos que son simplificaciones de la realidad representadas por ecuaciones, físicas, discretas o continuas. Existen diferentes tipos de simuladores como los de eclipses lunares, procesos químicos
La Investigación de Operaciones se define como la aplicación del método científico a problemas de decisión en organizaciones para encontrar soluciones óptimas mediante el uso de técnicas matemáticas como la modelización de problemas y el análisis cuantitativo, considerando recursos limitados.
Este documento presenta una introducción a los conceptos de series de tiempo. Explica que una serie de tiempo es un conjunto de valores observados en intervalos de tiempo secuenciales, como semanal, mensual o anual. Describe los cuatro componentes clave de una serie de tiempo: tendencia, variaciones cíclicas, variaciones estacionales y variaciones irregulares. También resume los métodos para analizar la tendencia, incluido el uso de mínimos cuadrados para determinar la ecuación de tendencia.
Diferencias y semejanzas de los tipos de sistemas de producciónJose Rafael Estrada
Los sistemas de producción se pueden diferenciar por si producen por pedidos, lotes o de forma continua, o por su proceso de producción continuo, intermitente, modular o por proyectos. Sin embargo, la mayoría de sistemas garantizan entregar a tiempo y en la cantidad solicitada, mientras que los sistemas continuos e intermitentes comparten flexibilidad en sus rutas de producción.
Simulación: Teoría y aplicaciones con PromodelAlvaro Gil
Este documento presenta una introducción a la simulación. Explica conceptos clave como sistemas, variables, eventos y aplicaciones de la simulación. Luego, cubre temas como la generación de números aleatorios usando el método de congruencia lineal, y pruebas como Kolmogorov-Smirnov y Chi cuadrado para validar la uniformidad de los números generados. Finalmente, proporciona ejemplos numéricos para ilustrar los métodos.
Este documento describe los factores y métodos clave para la localización de plantas industriales. Analiza factores como la disponibilidad de materias primas, transporte, agua, mano de obra y eliminación de desechos. Describe dos métodos principales para la localización: el método de factores ponderados, que asigna valores cuantitativos a cada factor, y el método del centro de gravedad, que minimiza los costos de transporte. El objetivo general es seleccionar la ubicación que cumpla mejor con los requisitos de la planta y
Tarea 15 de PROBABILIDAD Y ESTADISTICA CON RESPUESTASIPN
Este documento presenta 16 problemas relacionados con distribuciones de probabilidad como chi cuadrada, t de Student, F y normal. Los problemas cubren temas como calcular valores críticos para diferentes niveles de significancia, encontrar probabilidades asociadas a estas distribuciones y realizar pruebas de hipótesis para comparar varianzas. El objetivo general es practicar conceptos estadísticos fundamentales como descripciones de datos, distribuciones de muestreo y pruebas de hipótesis.
Este documento define números aleatorios, explica que son números generados al azar sin depender de un estado anterior o siguiente. Describe los objetivos del documento y presenta una tabla de contenido. Luego explica los tipos de números aleatorios como análogos, de tablas, digitales y manuales, y sus usos más frecuentes como cálculos estadísticos.
Este documento presenta una introducción a los modelos matemáticos y diferentes tipos de modelos como modelos lineales, cuadráticos, polinomiales, trigonométricos y exponenciales. Explica que un modelo matemático describe un fenómeno del mundo real y provee ejemplos. También describe el propósito y proceso de crear un modelo matemático, incluyendo formular el problema, crear el modelo, resolverlo, probarlo e interpretar los resultados.
El documento describe las funciones como una herramienta poderosa para la modelación matemática de fenómenos. Explica que un modelo matemático traduce información al lenguaje matemático y reduce un problema a un proceso matemático. Presenta ejemplos de funciones que modelan la caída libre, el área de un círculo, el crecimiento de bacterias y la ley de Boyle. Finalmente, señala que las funciones son útiles para sociólogos, economistas, ingenieros y biólogos al modelar relaciones entre variables.
Tendencias Lineales o no lineales / EstadisticaBego E A
Este documento describe diferentes tipos de tendencias en series de tiempo, incluyendo tendencias lineales y no lineales. Explica que las tendencias muestran cambios en el tiempo en variables como la tecnología y los estándares de vida. Las tendencias lineales se pueden modelar usando una ecuación de línea recta, mientras que las tendencias no lineales requieren métodos de regresión no lineal como algoritmos iterativos.
La distribución hipergeométrica se utiliza para calcular la probabilidad de una selección aleatoria de objetos sin repetición de una población. La distribución de Poisson se basa en el conteo de eventos dentro de un intervalo de tiempo, área o volumen. La distribución multinomial es una generalización de la binomial que permite más de dos posibles resultados en cada ensayo.
Este documento presenta una introducción a la simulación. Explica conceptos clave como modelado, modelo y metodología de simulación, la cual incluye definir el sistema, formular el modelo, colección de datos, implementación del modelo, validación, experimentación, interpretación y documentación. También cubre modelos y control de sistemas, incluyendo conceptos como entidad, relación, estructura y estado. Finalmente, destaca que la simulación permite analizar el diseño y operación de sistemas complejos al cambiar aspectos del modelo y observar los
Este documento describe los modelos matemáticos y la simulación. Explica que un modelo matemático es una abstracción de un sistema real que elimina complejidades y aplica técnicas matemáticas. Luego proporciona ejemplos de modelos matemáticos comunes y describe el proceso de formular, resolver e interpretar un modelo. Finalmente, clasifica los tipos de modelos matemáticos y describe el objetivo y la metodología de la simulación de modelos.
Este documento presenta un ejercicio sobre la distribución de Poisson para calcular probabilidades relacionadas con el número de llamadas telefónicas recibidas en una hora y dos horas. Se identifica que la variable aleatoria sigue una distribución de Poisson con parámetro λ igual al promedio de llamadas por hora. Se calculan las probabilidades de recibir 1, 3 y como máximo 4 llamadas en una hora, y de recibir exactamente 9 llamadas en un período de dos horas.
Este documento describe los cuatro componentes principales de una serie de tiempo: la tendencia a largo plazo, la variación cíclica que incluye oscilaciones de más de un año, la variación estacional que se repite cada año, y la variación irregular causada por factores imprevistos. Explica que el análisis de una serie de tiempo implica aislar secuencialmente cada uno de estos componentes para comprender su comportamiento.
Este documento presenta una introducción a los modelos de simulación. Explica que la simulación permite experimentar con un modelo simplificado de un sistema real para aprender sobre su comportamiento sin los riesgos de probarlo directamente. Luego define conceptos clave como sistema, modelo, simulación, optimización y entrenamiento. Finalmente describe algunos tipos de simulación y sus aplicaciones en diversos campos como manufactura, transporte, educación y más.
Una serie de tiempo es un conjunto de observaciones tomadas en momentos regulares como semanal, trimestral o anual. Pueden ser analizadas gráficamente para identificar tendencias, estacionalidad y variaciones irregulares. Generalmente, un modelo de serie de tiempo incluye tres componentes: tendencia, estacionalidad y error aleatorio. Las series de tiempo se usan en áreas como economía, demografía, marketing y telecomunicaciones para pronosticar eventos futuros y tomar decisiones.
Ingenieria economica y la toma de decisionesBRENDA LORENA
El documento trata sobre ingeniería económica y toma de decisiones. Explica que la ingeniería económica evalúa los factores económicos para seleccionar entre alternativas y balancear costos y beneficios. También describe siete principios básicos para la toma de decisiones como desarrollar alternativas, enfocarse en diferencias y considerar criterios relevantes. Luego, presenta ejemplos de cálculos de interés simple, interés compuesto y tasas de interés.
Este documento describe tres pruebas estadísticas para analizar datos categóricos: la prueba de bondad de ajuste, la prueba de independencia y la prueba de homogeneidad. Explica cómo usar la prueba chi-cuadrado de bondad de ajuste para determinar si las proporciones observadas en una muestra difieren de las proporciones esperadas en la población total. También incluye un ejemplo numérico para ilustrar el cálculo e interpretación de la prueba chi-cuadrado de bondad de ajuste
Este documento presenta preguntas y ejercicios sobre diseño de experimentos. Explica las ventajas del diseño de experimentos sobre prueba y error, define conceptos como variable de respuesta y factor estudiado, y describe etapas clave como la planeación del experimento. También cubre temas como aleatorización, bloqueo, y análisis de varianza para el análisis de datos experimentales.
Los simuladores son programas de software que intentan modelar parte de la realidad para que los usuarios construyan conocimiento a través de la exploración y el aprendizaje. Los simuladores reproducen sistemas en un entorno interactivo donde los usuarios pueden modificar parámetros y ver cómo reacciona el sistema. Para simular sistemas, se construyen modelos que son simplificaciones de la realidad representadas por ecuaciones, físicas, discretas o continuas. Existen diferentes tipos de simuladores como los de eclipses lunares, procesos químicos
La Investigación de Operaciones se define como la aplicación del método científico a problemas de decisión en organizaciones para encontrar soluciones óptimas mediante el uso de técnicas matemáticas como la modelización de problemas y el análisis cuantitativo, considerando recursos limitados.
Este documento presenta una introducción a los conceptos de series de tiempo. Explica que una serie de tiempo es un conjunto de valores observados en intervalos de tiempo secuenciales, como semanal, mensual o anual. Describe los cuatro componentes clave de una serie de tiempo: tendencia, variaciones cíclicas, variaciones estacionales y variaciones irregulares. También resume los métodos para analizar la tendencia, incluido el uso de mínimos cuadrados para determinar la ecuación de tendencia.
Diferencias y semejanzas de los tipos de sistemas de producciónJose Rafael Estrada
Los sistemas de producción se pueden diferenciar por si producen por pedidos, lotes o de forma continua, o por su proceso de producción continuo, intermitente, modular o por proyectos. Sin embargo, la mayoría de sistemas garantizan entregar a tiempo y en la cantidad solicitada, mientras que los sistemas continuos e intermitentes comparten flexibilidad en sus rutas de producción.
Simulación: Teoría y aplicaciones con PromodelAlvaro Gil
Este documento presenta una introducción a la simulación. Explica conceptos clave como sistemas, variables, eventos y aplicaciones de la simulación. Luego, cubre temas como la generación de números aleatorios usando el método de congruencia lineal, y pruebas como Kolmogorov-Smirnov y Chi cuadrado para validar la uniformidad de los números generados. Finalmente, proporciona ejemplos numéricos para ilustrar los métodos.
Este documento describe los factores y métodos clave para la localización de plantas industriales. Analiza factores como la disponibilidad de materias primas, transporte, agua, mano de obra y eliminación de desechos. Describe dos métodos principales para la localización: el método de factores ponderados, que asigna valores cuantitativos a cada factor, y el método del centro de gravedad, que minimiza los costos de transporte. El objetivo general es seleccionar la ubicación que cumpla mejor con los requisitos de la planta y
Tarea 15 de PROBABILIDAD Y ESTADISTICA CON RESPUESTASIPN
Este documento presenta 16 problemas relacionados con distribuciones de probabilidad como chi cuadrada, t de Student, F y normal. Los problemas cubren temas como calcular valores críticos para diferentes niveles de significancia, encontrar probabilidades asociadas a estas distribuciones y realizar pruebas de hipótesis para comparar varianzas. El objetivo general es practicar conceptos estadísticos fundamentales como descripciones de datos, distribuciones de muestreo y pruebas de hipótesis.
Este documento define números aleatorios, explica que son números generados al azar sin depender de un estado anterior o siguiente. Describe los objetivos del documento y presenta una tabla de contenido. Luego explica los tipos de números aleatorios como análogos, de tablas, digitales y manuales, y sus usos más frecuentes como cálculos estadísticos.
Este documento presenta una introducción a los modelos matemáticos y diferentes tipos de modelos como modelos lineales, cuadráticos, polinomiales, trigonométricos y exponenciales. Explica que un modelo matemático describe un fenómeno del mundo real y provee ejemplos. También describe el propósito y proceso de crear un modelo matemático, incluyendo formular el problema, crear el modelo, resolverlo, probarlo e interpretar los resultados.
El documento describe las funciones como una herramienta poderosa para la modelación matemática de fenómenos. Explica que un modelo matemático traduce información al lenguaje matemático y reduce un problema a un proceso matemático. Presenta ejemplos de funciones que modelan la caída libre, el área de un círculo, el crecimiento de bacterias y la ley de Boyle. Finalmente, señala que las funciones son útiles para sociólogos, economistas, ingenieros y biólogos al modelar relaciones entre variables.
Este documento presenta tres oraciones o menos sobre el contenido del documento:
[1] El documento introduce el tema de los modelos matemáticos y cómo estos pueden usarse para representar problemas del mundo real de manera abstracta mediante ecuaciones, funciones u otros constructos matemáticos. [2] Incluye varios ejemplos de cómo problemas de diversas áreas pueden formalizarse como modelos matemáticos, como el crecimiento poblacional, problemas de optimización y sistemas de ecuaciones. [3] También explica el pro
El documento presenta dos ejemplos de situaciones complejas cuya asignación puede ser interpretada gráficamente a través de funciones matemáticas. El primer ejemplo describe cómo la concentración de dióxido de carbono en el aire entre hierbas varía a lo largo del día de acuerdo a la fórmula Y= 2X2 - 48X + 550. El segundo ejemplo explica cómo la velocidad de caída de un planeador depende de la velocidad del avión guía según la fórmula Y= -1/160x2 + 1/4x
Este documento describe los modelos matemáticos y funciones. Explica que un modelo matemático describe un fenómeno real mediante una expresión como una ecuación. Proporciona ejemplos de fenómenos que se pueden modelar matemáticamente como el consumo de un producto o la expectativa de vida. También define conceptos como dominio, recorrido y variables independientes y dependientes en relación con las funciones matemáticas.
Este documento presenta ejercicios resueltos del Capítulo 2 sobre modelos matemáticos de una tarea de control automático. El documento fue creado por el docente Ing. Carlos Valdivieso Armendáriz y contiene ejercicios resueltos por Jorge Marcillo Gamboa.
Este documento introduce conceptos básicos de modelamiento matemático de sistemas dinámicos. Explica diferentes tipos de modelos matemáticos como lineales y no lineales, y métodos para analizarlos como funciones de transferencia y representación en espacios de estado. También describe cómo crear diagramas de bloques para representar gráficamente las relaciones entre las entradas, salidas y componentes de un sistema.
Los modelos matemáticos son herramientas eficientes para la planificación de recursos hídricos y la predicción de parámetros en cuerpos de agua. Al elegir un modelo, se deben considerar factores como escalas espacio-temporales, condiciones hidrológicas, cinética de transformaciones y cargas contaminantes. Existen modelos de soluciones analíticas y numéricas segmentadas finitas para ríos, estuarios y lagos.
El documento describe el problema de contaminación del Río Santiago en Jalisco, México debido a la descarga de residuos químicos y desechos de empresas e individuos. Propone como soluciones instalar drenaje adecuado, mejorar la recolección de basura y prohibir que empresas viertan contaminantes sin tratamiento. Explica que es un problema social y ambiental importante de resolver para proteger la salud humana y ecológica.
Este documento presenta el programa de estudios para el curso de Modelos Matemáticos del sexto semestre de bachillerato. El curso tiene una duración de 48 horas y 6 créditos. El contenido se estructura en tres unidades que abordan la introducción a modelos matemáticos, modelos de fenómenos sociales y modelos de ciencias experimentales. El curso contribuye al desarrollo de competencias genéricas y disciplinares relacionadas con la construcción e interpretación de modelos matemáticos. Los resultados de aprendizaje incluyen
Modulo 19 semana 1 funciones lineal en situaciones reales.sandriita26
Este documento describe una situación real sobre los ingresos semanales de un empleado llamado Martín en una tienda de ropa. Martín recibe un sueldo base de $400 por semana más un 10% de comisión sobre las ventas que realice. Se muestra que los ingresos de Martín son directamente proporcionales a las ventas y pueden representarse mediante una función lineal f(x)=400+0.1x, donde 400 es el sueldo base y 0.1x representa el ingreso variable por comisión sobre las ventas.
En un tiempo. proyecto integrador modulo 18sandriita26
Una asociación contra el cáncer de niños recolecta tapas de refrescos usando la ecuación f(x)=-x^2 + 20x. Actualmente tienen 9,000 tapas recolectadas. Recolectarán un máximo de 100,000 tapas en el día 10, y para el día 20 no recolectarán más tapas. La pendiente de la recta secante entre los días 9 y 10 es 1, indicando una relación lineal entre el tiempo y la cantidad de tapas recolectadas en ese rango.
La derivada y su función. modulo 18 semana 2sandriita26
Este documento explica cómo usar la derivada para calcular el aumento en el costo de producción cuando se incrementa la cantidad producida. La función de costo es C(x) = 5x^2 + 3x. Al aumentar la producción de 1,150 a 1,170 toneladas, se deriva la función para determinar que el costo aumentará en 230,060 pesos, resultando en un costo total de 6,846,010 pesos. La derivada permite calcular el cambio en el costo cuando se modifica la cantidad producida.
Este documento analiza cómo aproximar el cambio en la concentración de CO2 en los mares entre 1980 y 1983 usando un modelo exponencial y diferenciales. Calcula que el cambio fue de aproximadamente 1.58 ppm y que la concentración en 1983 fue de alrededor de 341.83 ppm. También calcula la ecuación de la recta tangente en el punto 0 y usa esto para aproximar la concentración en 1 año como 338.67 ppm. Concluye que los diferenciales y rectas tangentes pueden usarse para estimar valores cercanos a
El documento describe dos funciones: 1) Una bala que sigue una trayectoria parabólica y cómo calcular el vértice de la parábola. 2) Una colonia de bacterias que se duplica cada 3 horas, modelada por la función f(t)=n*2^t/3, y cálculos sobre el tamaño de la población a diferentes horas.
Este documento instruye analizar los datos sobre anomalías de temperatura y niveles de CO2 en una tabla proporcionada y crear un gráfico de relación lineal. El gráfico muestra una fuerte correlación positiva entre las variables con un coeficiente de determinación (r2) de 0.7632. Esto indica que los aumentos en CO2 están asociados con aumentos en la temperatura global y afectan la salud humana como el asma. Se sugiere que los gobiernos implementen acciones como multas por no reciclar y más ciclovías, y
Este documento presenta el modelo de crecimiento poblacional de Malthus y lo aplica a un caso específico. Explica la ecuación y=Cekt que representa la tasa de crecimiento de la población, donde y es la población, k es la tasa de crecimiento y C es la población inicial. Aplica esta ecuación a un caso con una población inicial de 150 individuos y una tasa de crecimiento k de 0.5 para determinar que la población dentro de 6 años será de aproximadamente 3,012.8 personas.
El documento resume tres procedimientos: 1) calcular el límite de una función cuando n se acerca a 3, 2) tabular y graficar dos funciones dadas sus fórmulas, y 3) incluir enlaces a un video y correo electrónico relacionados con los límites.
Este documento describe un experimento para medir el tiempo de caída libre de diferentes objetos desde una altura y calcular la altura a partir de los tiempos medidos. Se utilizaron una bola de unicel, espuma, un balón de basquetbol y uno de fútbol. Al soltar cada objeto, se midió el tiempo que tardó en caer 3 veces y se calculó el promedio. Usando fórmulas de velocidad final y altura, se determinó que la altura del edificio era de 2.4 metros o 7.87 pies. Los resultados coincidieron
Modelos matemáticos y sus funciones en el sistema numericoEvert Uzcategui
El primer expositor de la Teoría General de los Sistemas fue Ludwing von Bertalanffy, en el intento de lograr una metodología integradora para el tratamiento de problemas científicos. La meta de la Teoría General de los Sistemas no es buscar analogías entre las ciencias, sino tratar de evitar la superficialidad científica que ha estancado a las ciencias. Para ello emplea como instrumento, modelos utilizables y transferibles entre varios continentes científicos, toda vez que dicha extrapolación sea posible e integrable a las respectivas disciplinas. La Teoría General de los Sistemas se basa en dos pilares básicos: aportes semánticos y aportes metodológicos.
De acuerdo con esto La línea de investigación “Modelos matemáticos y simulación”, posibilitan un gran número de aplicaciones y permite enlazar diferentes áreas del conocimiento. Posibilita avanzar en la solución de problemas, cuyos planteamientos involucran funciones matemáticas que en muchos de los casos no poseen una solución analítica o el número de variables y operaciones que intervienen presentan un nivel elevado de complejidad y operatividad. El manejo de la información y la posibilidad de obtener datos en tiempo real para incorporlos en los modelos matemáticos, resultarían de difícil manejo mediante procesos manuales, en esta línea de investigación se generan diversas posibilidades y en múltiples campos del conocimiento.
Este documento describe los tipos de sistemas y modelos de simulación. Explica que un sistema se compone de objetos que interactúan para alcanzar un objetivo. Los sistemas se pueden clasificar como continuos, discretos, orientados a eventos discretos o combinados dependiendo de cómo evolucionan sus propiedades con el tiempo. Los modelos simbólicos matemáticos mapean las relaciones de un sistema real y pueden ser estáticos, dinámicos, deterministas, estocásticos, continuos o de eventos discretos. Un buen modelo represent
Fundamentación: Definición, modelación de sistemas.
Definición de modelos. Tipos de modelos: analíticos, analógicos e iónico o a escala.
Simulación de sistemas límites.
Empleo de esta herramienta en áreas como: economía, política, administración de empresas, ecología, urbanismo, física, astronomía, aeronáutica, informática, biología, obras públicas, química, ingeniería y educación.
Técnicas auxiliares del A.S:
El A.S. en los estudios prospectivos. Aplicaciones.
La simulación de sistemas implica la construcción de modelos para averiguar qué pasaría si ocurrieran ciertas hipótesis. Los modelos son normalmente una simplificación de la realidad que se estudia para representar los hechos salientes del sistema. Existen diferentes tipos de modelos como los físicos, analógicos, matemáticos, estocásticos y dinámicos que pueden clasificarse dependiendo de cuán cercanos o abstractos sean de la realidad.
178-Texto del artículo-1280-1-10-20210716.pdfAdriLaz1
Este documento trata sobre la modelación y simulación de procesos en la industria química para la intensificación de sus instalaciones. Explica que la modelación matemática y la simulación son herramientas útiles para representar problemas en la industria química y mejorar sus procesos. Define conceptos como sistemas abiertos, cerrados, lineales y no lineales. También clasifica los diferentes tipos de análisis que se pueden realizar en sistemas industriales y los enfoques para el análisis de procesos te
Este documento presenta información sobre simulación. Explica que la simulación permite recrear el comportamiento de un sistema para entender su funcionamiento antes de su aplicación real. También describe que la simulación se puede usar para evaluar aspectos como la producción y permitir observar cómo mejorar un sistema para reducir costos. Finalmente, resalta algunas ventajas de la simulación como poder usarla las veces necesarias y asegurarse de que un sistema funcione como se desea en la vida real.
Analisis de sistemas_-_los_modelos_y_su_usosaraesther05
El documento describe los diferentes tipos de modelos y su uso en el análisis de sistemas de producción animal. Explica que los modelos cualitativos representan las relaciones entre los componentes de un sistema de manera general sin cuantificarlas, mientras que los modelos cuantitativos incluyen valores numéricos. También presenta ejemplos de modelos cualitativos como diagramas de flujo de ganado y modelos para determinar factores productivos, y describe cómo convertirlos en modelos cuantitativos mediante la adición de variables y ecuaciones matemáticas.
Un modelo representa un conjunto real de manera simplificada para describir, explicar o comprender mejor la realidad. Los modelos reducen la complejidad al enfocarse en características clave e ignorar detalles menores, y pueden hacer predicciones comprobables. Los requisitos para un modelo funcional incluyen un propósito claro, considerar solo factores esenciales y representar la realidad de forma simplificada. Existen tres tipos de modelos: verbales, de simulación y analíticos.
Este documento describe los materiales y métodos utilizados para desarrollar un modelo dinámico que permita incrementar el aprendizaje de matemáticas en estudiantes. Presenta las estrategias de desarrollo paso a paso del modelo, incluyendo la definición del problema, análisis del sistema, conceptualización, formulación, evaluación y análisis de políticas. También describe la población de 280 estudiantes y la muestra de 163 estudiantes, así como las técnicas de recolección de datos como entrevistas y encuestas que se utilizar
Un modelo es una representación simplificada de la realidad que captura algunas de sus propiedades importantes. Existen diferentes tipos de modelos como mentales, formales, icónicos, analíticos y físicos. La simulación utiliza modelos para experimentar con sistemas complejos sin necesidad de probarlos en la realidad. Permite analizar cómo se comportarían sistemas reales ante diferentes escenarios. La modelación y simulación son herramientas útiles pero requieren tiempo y conocimientos estadísticos para interpretar resultados.
Este documento discute el uso de simulación Monte Carlo en computadora para tomar decisiones en sistemas dinámicos de inventario. Al simular un modelo de inventario con información provista, los primeros resultados mostraron inconsistencias en el comportamiento del sistema. Por lo tanto, los datos se reconsideraron y se volvió a correr la simulación, obteniendo esta vez resultados satisfactorios. La simulación Monte Carlo en computadora puede ayudar a corregir juicios subjetivos y tomar mejores decisiones en sistemas dinámicos de inventario.
El documento describe el enfoque sistémico y la simulación. El enfoque sistémico examina las interrelaciones entre las partes de un sistema. La simulación involucra la creación de modelos de sistemas y experimentos para comprender su comportamiento y predecir los efectos de cambios. Los modelos son representaciones simplificadas que capturan las relaciones clave entre variables.
Este documento describe el uso del software FlexSim para simular sistemas de producción híbridos que involucran tanto entidades discretas como fluidos. El documento explica cómo FlexSim puede usarse para modelar, ejecutar y analizar las operaciones de un sistema híbrido, creando un modelo que ilustra la precisión y capacidades de FlexSim. El objetivo es mostrar cómo la simulación con FlexSim puede ser una fuente alternativa para la toma de decisiones en sistemas de producción, ayudando a maximizar la eficiencia y minimizar costos.
Este documento describe la investigación de operaciones como la aplicación del método científico a problemas relacionados con el control de organizaciones para producir soluciones óptimas. Explica que involucra el uso de modelos matemáticos, estadística y algoritmos para analizar decisiones considerando recursos limitados. También cubre los tipos de modelos, herramientas, etapas y áreas de aplicación de la investigación de operaciones.
1. La dinámica de sistemas es una metodología para estudiar sistemas complejos de retroalimentación mediante la modelación y simulación. Se usa para entender cómo cambian los sistemas a través del tiempo.
2. El proceso involucra identificar el problema, desarrollar una hipótesis dinámica mediante diagramas de causalidad, y construir un modelo de simulación en la computadora.
3. El modelo es testeado y usado para diseñar y probar políticas alternativas que puedan aliviar el problema originalmente
Este documento discute la simulación de sistemas. Explica que la simulación permite predecir el comportamiento de un sistema bajo diversas situaciones reales o previsibles mediante la creación de modelos informáticos. Los objetivos de la simulación son probar hipótesis y responder preguntas sobre cómo los cambios afectarían un sistema. Ventajas incluyen comprimir y expandir el tiempo para probar diferentes escenarios, mientras que las desventajas son la dificultad de interpretar resultados e implementar la simulación.
El documento resume los conceptos básicos de los modelos en Investigación de Operaciones. Define un modelo como una representación simplificada de un sistema real que permite analizar su comportamiento. Explica que los modelos pueden ser deterministas u estocásticos dependiendo de si los datos son conocidos con certeza o no. Además, clasifica los modelos en conceptuales, matemáticos y físicos según su forma de representación. Finalmente, provee ejemplos de aplicación de modelos de optimización y programación lineal.
Este documento presenta una introducción a la dinámica de sistemas. Define la dinámica de sistemas como una metodología para modelar y estudiar el comportamiento de cualquier sistema a través del tiempo que tenga características como existencias, retardos y bucles de realimentación. Explica que Jay Forrester desarrolló esta metodología en la década de 1950 y la aplicó primero al análisis de la estructura y comportamiento de empresas.
1. Universidad Nacional Experimental
“Francisco de Miranda”
Área Ciencia de la Salud
Programa Ingeniería Biomédica
Unidad Curricular Introducción a la Ingeniería Biomédica
MODELOS MATEMATICOS
T.S.U.:
Casaña, Luis
C.I: 19.511.019
2. INTRODUCCION
El modelo es la forma que utiliza el ser humano para realizar una
referencia o imitar la realidad, así poder entender y explicar de esta
manera fenómenos que guardan cierta relación. Desde hace muchos
años los modelos matemáticos se han considerado una forma más simple
de estudiar sistemas biológicos, así como desde el inicio de la teoría de
Fibonacci de crecimiento de poblaciones de conejos, a la teoría del caos.
Los sistemas biológicos son una clase muy particular de sistemas físicos
que presentan gran complejidad en sus diversos niveles, es casi
imposible realizar todas las mediciones deseadas para el estudio y
muchas veces los sistemas dinámicos deben ser considerados como
estáticos, y los no lineales como lineales.
La rápida actualización del software matemático a que los modelos
sean más utilizados, debido a que pueden realizarse de una manera fácil
para el diseñador. Es importante mencionar que un modelo matemático
no es completamente exacto con problemas de la vida real, de hecho, se
trata de una idealización. De acuerdo a la proveniencia de la información
en que se basa el modelo, podemos distinguir entre modelo heurístico,
que se apoya en las definiciones de las causas o los mecanismos
naturales que originan el fenómeno en cuestión, y modelo empírico,
enfocado en el estudio de los resultados de la experimentación. En el
siguiente trabajo se explica el modo de realización de un modelo
matemático, así como su clasificación y utilización en las ciencias
biomédicas.
3. MODELOS MATEMATICOS
Un Modelo Matemático se define como una descripción desde el
punto de vista de las matemáticas de un hecho o fenómeno del mundo
real, desde el tamaño de la población, hasta fenómenos físicos como la
velocidad, aceleración o densidad. El objetivo del modelo es entender
ampliamente el fenómeno y tal vez predecir su comportamiento en el
futuro [1]. En ciencias aplicadas, un modelo matemático es uno de los
tipos de modelos científicos que emplea algún tipo de formulismo
matemático para expresar relaciones, proposiciones sustantivas de
hechos, variables, parámetros, entidades y relaciones entre variables y/o
entidades u operaciones para estudiar comportamientos de sistemas
complejos ante situaciones difíciles de observar en la realidad.
El desarrollo de las computadoras ha sido impulsador del modelaje
matemático y la simulación computacional, ya que todo lo que se puede
concebir se puede modelar en un corto periodo de tiempo. Esto hace del
modelaje y la simulación una parte inseparable e importante de las
ciencias biomédicas.
En la medicina se realizan modelos clínicos o artículos de estudios,
modelos moleculares donde se indica la interacción de moléculas, redes
neurales, ecuaciones estructurales que son mediciones clínicas que
representan algo como la medición de la masa corporal, recopilando una
versión simplificada de la realidad.
4. El proceso para elaborar un modelo matemático es el siguiente:
o Encontrar un problema del mundo real.
o Formular un modelo matemático acerca del problema, identificando
variables (dependientes e independientes) y estableciendo
hipótesis lo suficientemente simples para tratarse de manera
matemática.
o Aplicar los conocimientos matemáticos que se posee para llegar a
conclusiones matemáticas.
o Comparar los datos obtenidos como predicciones con datos reales.
Si los datos son diferentes, se reinicia el proceso.
o Es importante mencionar que un modelo matemático no es
completamente exacto con problemas de la vida real, de hecho, se
trata de una idealización.
o Hay una gran cantidad de funciones que representan relaciones
observadas en el algebraicamente como gráficamente.
Teóricamente describe un objeto que existe fuera del campo de las
matemáticas. Las previsiones del tiempo y los pronósticos económicos,
por ejemplo, están basados en modelos matemáticos. Su éxito o fracaso
depende de la precisión con la que se construya esta representación
numérica, la fidelidad con la que se concreticen hechos y situaciones
naturales en forma de variables relacionadas entre sí.
Básicamente un modelo matemático tiene 3 fases:
o La construcción, proceso en el que se convierte el objeto a
lenguaje matemático.
o El análisis o estudio del modelo confeccionado;
o La interpretación de dicho análisis, donde se aplican los resultados
del estudio al objeto del cual se partió.
5. MODELAJE DE UN SISTEMA
P (t)
R (t)
S1 (t)
Sistema
Modelo
Matemático
Algoritmo
de Ajuste
Criterio del
investigador
v
C (t)
E (t)
Sa (t)
I (t)
Para encontrar los parámetros óptimos del modelo matemático y del
sistema fisiológico ambos son excitados con la misma entrada I (t).
Las dos salidas S1 (t) y S (2), se comparan y la diferencia entre las
dos, la señal de error E (t), se usa para formar la función de criterio C
(t). El algoritmo de ajuste cambia iterativamente los valores de los
parámetros hasta que la función criterio es minimizada [1]. Se
pueden seguir los pasos apropiados para considerar el ruido R (t)
que introducen los aparatos de medida y las acciones de otros
sistemas P (t).
Parámetro
De Ajuste A (t)
6. MODELAJE DE SISTEMAS BIOMEDICOS
En las ciencias biomédicas el propósito de la investigación es
comprender las funciones del cuerpo humano, en conjunto a la
investigación surgen problemáticas donde se evalúa si esta puede ser
probada en seres humanos, si afectara al sistema biológico o no. En estos
casos es utilizado un modelo animal donde la selección de la especie
depende de la naturaleza del estudio y de la capacidad del modelo para
dar la información requerida. Estos modelos se utilizan frecuentemente
con la finalidad de extrapolar los resultados al comportamiento humano.
En el modelo animal, existe la preparación in vitro en la cual parte de un
organismo se estudia bajo condición artificial [1], una de sus ventajas es
que se tiene la posibilidad de usar técnicas experimentales como el
registro con microelectrodos intracelulares. Una desventaja, es la
separación del órgano o tejido de sus interacciones con otras partes del
cuerpo.
Figura 1: Ejemplo de modelo animal.
Sin embargo, aún en estos modelos, es casi imposible realizar
todas las medidas deseadas y también es muy difícil simular en un
modelo físico todos los detalles de un sistema biológico. Muchas
situaciones muy distintas, como pueden ser la actividad cerebral, el
electrocardiograma, la dinámica de poblaciones, el desarrollo embrionario,
la evolución de las enfermedades, son escenarios muy difíciles de
7. modelar a través de modelos elementales. Sin embargo, podemos realizar
las simplificaciones convenientes que expliquen parcialmente el
comportamiento del sistema o bien aplicar unas nuevas herramientas
matemáticas, como es el uso de la geometría fractal, para explicar la
variabilidad de la frecuencia del corazón (Ver figura 2).
Figura 2: Estructura general E-S de un sistema [2].
La mayoría de los sistemas biológicos no pueden estudiarse
formalmente en forma directa, por ello es necesario extraer del sistema
real, sus características más importantes.
Tal extracción se denomina abstracción, reducción o modelo de la
realidad. El proceso del modelaje no es lineal sino recursivo e iterativo, en
la mayoría de los casos. Este proceso se puede describir como un
sistema de retroalimentación negativa [1], cuando el resultado de la
comparación genera una señal de error pequeña, Montero y Morán (Op.
Cit, p. 213) sostienen que:
8. Las mismas hipótesis de partida y los mecanismos postulados nos dan
información de la naturaleza y el porqué del comportamiento del sistema en
estudio. Evidentemente, esto representa un conocimiento mayor de dicho sistema,
de ahí el planteamiento de la modelización como vía de acceso al conocimiento
de la realidad.
Figura 3: Retroalimentación Negativa [2].
OBJETIVOS DE UN MODELO MATEMATICO
Según el objetivo del modelo, podemos describir lo siguiente:
1) Alcanzar una mejor comprensión de dichos sistemas.
2) Formular cuantitativamente los fenómenos.
3) Predecir el comportamiento del sistema sobre la base de pocos
parámetros.
4) Seleccionar adecuadamente suposiciones simplificadoras que no
distorsionen los resultados del montaje.
H
Gd
+
-
X Y
9. REQUISITOS DEL MODELO MATEMATICO
1) Usar términos de parámetros significativos y mensurables en el
sistema fisiológico.
2) Tener información completa sobre el sistema fisiológico a modelar.
3) Debe ser simple para evaluar de manera fácil el comportamiento e
influencia de los componentes individuales.
4) Permitir alteraciones en las suposiciones y parámetros del sistema.
5) Debe manipularse más fácil que el sistema fisiológico.
6) Debe servir como guía para el investigador.
7) Debe tener capacidad de predicción.
8) Debe ser un sustituto del sistema real.
10. TIPOS DE MODELOS MATEMATICOS
Los modelos matemáticos se pueden clasificar, atendiendo a
diversos criterios:
1) Según el grado de profundidad con que se contempla el sistema.
a) De simulación directa: presentan el comportamiento del
sistema como un todo, sin entrar en detalles (sin fijarse en
mecanismos particulares de las partes).
b) De enfoque sistémico: llamados también casuales, mantiene
la presentación del comportamiento como un todo pero
considera la interacción y evolución de las partes.
c) De análisis cinético: se basan en las ecuaciones de
evaluación de las partes.
Figura 4: Tipos de Modelos.
11. PRUEBAS DEL MODELO MATEMATICO (SIMULACION)
La simulación es la operación de un modelo con el propósito de
validarlo y comprender las variaciones que ocurrirán en el sistema cuando
se modifiquen uno o más parámetros. Se confrontan los resultados con
los obtenidos por la experimentación con el sistema real con la utilización
de simulaciones computacionales con el modelo matemático.
Computador analógico. Simulación analógica.
Las variables de entrada u operandos (cantidades que van a ser
operadas o procesadas), son capaces de variar continuamente en ciertos
rangos, por esto, esta clase de máquinas se denomina máquinas de
modo continuo. Realmente, las variables de entrada pueden presentarse
en una forma discreta, pero esta discretitud no es de naturaleza
fundamental sino que depende del diseño de la máquina. La precisión de
las variables de entrada y de salidas es baja, lo cual restringe las
posibilidades de simulación.
Un computador analógico es un arreglo conveniente de circuitos
electrónicos más u panel de control que habilita al operador para
interconectarlos de tal manera que las relaciones cuantitativas entre ellos
son idénticas a las del sistema real que está siendo analizado. La
simulación analógica es la operación o puesta en marcha de un modelo
utilizando aquellos computadores analógicos que representan un análogo
físico.
12. Figura 5: Sensor detector de la señal Electromiografica, ejemplo de un
computador Analógico.
Computador digital. Simulación digital.
Los computadores digitales son máquinas que representan en
notación digital a las variables matemáticas y las diversas operaciones
con esas variables se realizan por medio de operaciones matemáticas
entre dígitos.
Computadores híbridos.
Estos computadores poseen características de los dos anteriores.
Están constituidos por un computador digital que procesa información
analógica por lo cual usa tarjetas convertidoras (interfaces) analógicas-
digitales.
Computador
Digital
Conversión
Analógica-Digital
Sistema
Experimental
Sensor
Actuador
13. CONCLUSION
Muchas personas huyen de las matemáticas estudiando otro tipo
de carrera pensando que no trabajaran con ellas, pero esto no es real
para todo se requiere de las matemáticas y a partir de esto se generan
modelos que ayudan a entender mejor fenómenos existentes en la vida
cotidiana. Desde que el hombre aprendió a analizar cuenta y crea la
matemática que hoy en día conocemos “El hombre aprendió primero a
contar y luego escribir”. En las ciencias Biomédicas es necesario crear
modelos y definirlos en forma matemática para los diferentes diseños de
equipos médicos, prótesis humanas, biomateriales, y procesamiento de
señales fisiológicas así como para la el acondicionamiento y presentación
de esta, los modelos como su nombre lo indica imita a la realidad mas no
es real, solo nos ayuda a estudiar y analizar de una manera más sencilla
los sistemas biológicos existentes en el cuerpo humano que durante el
transcurso del tiempo cambia, el modelo no es el modelo, siempre estará
actualizándose a mejor.
14. BIBLIOGRAFÍA
1. D` Alessandro Martínez, W. Bracamonte Barán y A. Sutil Rosas.
MODELOS MATEMÁTICOS EN LA INVESTIGACIÓN BIOMÉDICA.
2. Prof. Rafael González. DIAPOSITIVAS. Introducción a los Sistemas
de Medida.
3. Dr. Juan Carlos López Alvarenga, Dr. José Antonio García García,
Dra. María Elena Romero Ibargüengoitia. www.youtube.com.
Sesión General “Modelos Matemáticos Aplicados en la Medicina”.