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Simulación Matemática y Computacional: Curso Introductorio (in Spanish)
Iu.Iú. Tarasiévich
Synopsis "Simulación Matemática y Computacional: Curso Introductorio (in Spanish)"
Encuadernación: rústicaEn la primera parte del libro el autor muestra mediante ejemplos tomados de la física, la química y la ecología ,cómo se elaboran y analizan los modelos diferenciales. De este modo, la primera parte es una introducción a los métodos cualitativos d einvestigación de las ecuaciones diferenciales. La segunda parte está dedicada a problemas en los que el análisis cualitativo se dificulta o se torna imposible, haciéndose necesaria la simulaicón computacional directa del proceso. Aquí se estuidan sistemas que revelan un comportamiento caótico, los autómatas celulares, los problemas de percolación y crecimiento genético, y otros más. En los apéndices se presentan ejemplos de investigación de un sistema dinámico cdon ayuda de Mathematica, Maple, Matlab y Mathcad, y se expone un material introductorio a los algoritmos de generaicón de números aleatorios.La exposición se refuerza con una cantidad considerable de ejemplos ilustrativos y, en la mayoría de los casos, con cálculos matemáticos suficientemente detellados. Muchos ejemplos requieren un gran trabajo individual de los estudiantes en la elaboración de programas computacionales y análisis de los resultados obtenidos.Este libro puede ser utilizado como material didáctico tanto en el curso de simulación computacional para estudiantes de informática como en el curso de modelos matemáticos en las ciencias naturales y la ecología para estudianes de matemáticas y ciencias naturales.PrólogoIntroducciónParte I. Modelos diferencialesCapítulo 1. Teoría cualitativa de los sistemas dinámicosCapítulo 2. Dinámica de las poblaciones biológicasCapítulo 3. Procesos oscilatorios en la químicaCapítulo 4. Ciclos límites y autooscilacionesCapítulo 5. Autoorganización y formación de las estructurasCapítulo 6. FractalesCapítulo 7. Comportamiento caótico de los sistemas dinámicosParte II. Modelos determinísticos y estocásticosCapítulo 8. Teoría de percolaciónCapítulo 9. Simulación del crecimiento de las dendritasCapítulo 10. Autómatas celularesCapítulo 11. Modelo de IsingCapítulo 12. Algoritmos genéticosParte III. ApéndicesApéndice A. Software para el estudio de sistemas dinámicosApéndice B. Generación computacional de números aleatoriosConclusiónBibliografíaBibliografía complementariaÍndice de materiasÍndice de autores
