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Lecciones del curso (5)
  1. 01 · Ecuación de calor 2D por diferencias finitas
  2. 02 · Simulación Monte Carlo e incertidumbre
  3. 03 · Proyecto Capstone e informe LaTeX
  4. 04 · Aplicaciones de alta ingeniería — Modelado y simulación de sistemas físicos reales
  5. 05 · Evaluación - Simulación y Aplicaciones del Cómputo Científico

Lección 2 de 5 · 5 min de lectura

Simulación Monte Carlo e incertidumbre

Usa muestreo aleatorio para estimar integrales, propagar incertidumbre, optimizar y resolver problemas de alta dimensión donde los métodos determinísticos fallan.

Al terminar esta lección
  • · Implementar Monte Carlo básico e importancia sampling
  • · Propagar incertidumbre paramétrica (Monte Carlo vs polinomio caos)
  • · Usar MCMC para inferencia bayesiana
  • · Aplicar Monte Carlo en optimización estocástica
Escuela de Ciencias Naturales y Exactas

Esta lección es parte de la Escuela de Ciencias Naturales y Exactas: todas sus rutas durante 12 meses, a tu ritmo y con certificado.

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