Algunos conceptos fundamentales de la ciencia computacional son pertinentes a cada científico de la computación (por ejemplo, el modelado y la simulación), y temas de ciencias computacionales son componentes extremadamente valiosos de un programa de pregrado en ciencia de la computación. Esta área ofrece la exposición a muchas ideas y técnicas valiosas, incluyendo la precisión de la representación numérica, análisis de errores, técnicas numéricas, arquitecturas paralelas y algoritmos, modelado y simulación, visualización de la información, ingeniería de software y optimización. Temas de interés para la ciencia computacional incluyen conceptos fundamentales en la construcción de programas (Conceptos Fundamentales de Programación ), el diseño de algoritmos (Algoritmos y Diseño ), pruebas del programa (Métodos de Desarrollo ), representaciones de datos (Representación de datos a nivel máquina ), y arquitectura básica del ordenador (Organización y Arquitectura del Sistema de Memoria ). Al mismo tiempo, los estudiantes que toman cursos en esta área tienen la oportunidad de aplicar estas técnicas en una amplia gama de áreas tales como la dinámica molecular y de fluidos, mecánica espacial, la economía, la biología, la geología, la medicina y análisis de redes sociales. Muchas de las técnicas que se utilizan en estas áreas requieren matemáticas avanzadas tales como cálculo, ecuaciones diferenciales y álgebra lineal. Las descripciones siguientes asumen que los estudiantes han adquirido los conocimientos matemáticos necesarios en otros lugares. En la comunidad de ciencia computaciónal, los términos de ejecución, modificación y creación a menudo se utilizan para describir los niveles de entendimiento. Este capítulo sigue las convenciones de otros capítulos de este volumen y usa los términos familiaridad, uso y evaluación.
KA | Core Tier1 | Core Tier2 | Electivo |
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2.18.1 Introducción al modelamiento y simulación | 1 | No | |
2.18.2 Modelamiento y simulación | Si | ||
2.18.3 Procesamiento | Si | ||
2.18.4 Visualización interactiva | Si | ||
2.18.5 Datos, información y conocimiento | Si | ||
2.18.6 Análisis numérico | Si |