Clasificacion de modelos

gerardomartinez739 4,139 views 1 slides Sep 10, 2015
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mapa conceptual


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Clasificación de modelos    Modelos Icónicos : Son los modelos físicos que se asemejan al sistema real, generalmente manejados en otra escala.   Modelos Análogos : Son los modelos en los que una propiedad del sistema real se puede sustituir por una propiedad diferente que se comporta de manera similar. Modelos Estáticos:  Utilizados para representar sistemas cuyo estado es invariable a través del tiempo.   Modelos Numéricos :  Tiene en cuenta el comportamiento numérico de las variables intervinientes. No se obtiene ninguna solución analítica   Modelos Matemáticos:   Representan la realidad en forma abstracta de muy diversas maneras. Modelos Analíticos :  La realidad se representa por fórmulas matemáticas y estudiar el sistema consiste en operar con esas fórmulas (resolución de ecuaciones). Modelos Físicos :  Son aquellos en que la realidad es representada por algo tangible, construido en escala o que por lo menos se comporta en forma análoga a esa realidad (maquetas, prototipos, modelos analógicos, etc.). .       Modelos Simbólicos : Son aquellos en los que se utiliza un conjunto de símbolos en lugar de una entidad física para representar a la realidad. Estos se clasifican en      Modelo Estocástico o probabilístico: los valores de las variables dentro de este modelo sufren modificaciones aleatorias con respecto a un valor promedio; dichas variaciones pueden ser manejadas mediante distribuciones de probabilidad.    Modelos Dinámicos: se caracterizan por el cambio que presentan las variables en función del tiempo.        Modelos Determinísticos : los valores que se encuentran dentro de este modelo no se ven afectados por variaciones aleatorias y se conocen con exactitud      Modelos estáticos: se caracteriza por representar un sistema en un punto particular del tiempo.       Modelos Discretos : se caracteriza porque las variables del sistema toman valores solo en el rango de números enteros.      Modelos Continuos : son aquellos en los que las variables pueden tomar valores reales y manejarse mediante las técnicas de optimización clásica.
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