2: Fundamentos del Modelado

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2.1: Modelos en Ciencia e Ingeniería
La ciencia es un esfuerzo para tratar de entender el mundo que nos rodea descubriendo leyes fundamentales que describen cómo funciona. Dichas leyes incluyen la ley del movimiento de Newton, la ley del gas ideal, la ley de Ohm en circuitos eléctricos, la ley de conservación de la energía, etc., algunas de las cuales quizás ya hayas aprendido.
2.2: Cómo Crear un Modelo
Hay una serie de enfoques para la construcción de modelos científicos. Mi forma favorita de clasificar varios tipos de enfoques de modelado es colocarlos en las siguientes dos familias principales:
2.3: Modelado de Sistemas Complejos
El reto en desarrollar un modelo se vuelve particularmente duro a la hora de modelar sistemas complejos, porque sus propiedades únicas (redes, no linealidad, emergencia, autoorganización, etc.) no son las que conocemos. Por lo general, pensamos en las cosas a una sola escala en una cadena de razonamiento paso a paso, lineal, en la que las causas y los efectos se distinguen claramente y se discuten secuencialmente. Pero este enfoque no es adecuado para entender sistemas complejos donde una masiva
2.4: ¿Qué son los buenos modelos?
La simplicidad de un modelo es realmente la esencia clave de lo que se trata el modelado. La razón principal por la que queremos construir un modelo es que queremos tener una descripción más corta y simple de la realidad.
2.5: Una perspectiva histórica
Los humanos han estado creando modelos descriptivos y algunos modelos conceptuales basados en reglas desde la antigüedad. Surgieron enfoques de modelado más cuantitativos a medida que se dispusieron herramientas matemáticas más avanzadas. En la familia de modelos descriptivos, la estadística descriptiva se encuentra entre estos enfoques de modelado cuantitativo. En la familia de modelos basados en reglas, las ecuaciones dinámicas (por ejemplo, ecuaciones diferenciales) comenzaron a usarse para formular cuantitativamente teorías que antes habían permanecido en niveles conceptuales.