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Computación científica
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La computación científica o ciencia computacional es el campo de estudio relacionado con la construcción de modelos matemáticos y técnicas numéricas para resolver problemas científicos, de ciencias sociales y problemas de ingeniería. Típicamente es la aplicación de modelado numérico y otras formas decálculo de problemas en varias disciplinas científicas.
Este campo es distinto a la informática (el estudio matemático de la computación, computadores y el procesamiento de información). También es diferente a la teoría y experimentación, que son las formas tradicionales de la ciencia y la ingeniería. El enfoque de la computación científica es para ganar entendimiento, principalmente a través delanálisis de modelos matemáticos implementados en computadores.
Científicos e ingenieros desarrollan software, aplicaciones informáticas para modelar sistemas que están siendo estudiados, y correr estos programas con diferentes conjuntos de entradas. Por lo general, estos modelos requieren una gran cantidad de cálculos (usualmente de punto flotante) y son a menudo ejecutados en supercomputadores oplataformas de computación distribuida.
El análisis numérico es un pilar fundamental de técnicas utilizadas en las ciencias computacionales.
Índice
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1 Aplicaciones de computación científica
1.1 Simulaciones numéricas
1.2 Modelos apropiados y análisis de datos
1.3 Optimización
2 Métodos y algoritmos
3 Educación
4 Campos relacionados
5 Véase también
6 Referencias
7 Enlacesexternos
[editar] Aplicaciones de computación científica
[editar] Simulaciones numéricas
Las simulaciones numéricas tienen diferentes objetivos dependiendo de la naturaleza de la tarea a ser simulada:
Reconstruir y comprender los eventos conocidos (e.g. terremotos, maremotos y otros desastres naturales).
Predecir el futuro o situaciones no observadas (e.g. tiempo atmosférico, comportamiento departículas subatómicas).
[editar] Modelos apropiados y análisis de datos
Sintonizar apropiadamente los modelos o resolver ecuaciones para reflejar ciertas observaciones, sujetas a las restricciones del modelo (e.g. exploración geofísica de petróleo, lingüística computacional).
Usar teoría de grafos para modelar redes, especialmente las conexiones individuales, organizaciones y sitios web.[editar] Optimización
Optimizar escenarios conocidos (e.g. técnicas y procesos de fabricación, interfaces de ingeniería).
[editar] Métodos y algoritmos
Los algoritmos y métodos matemáticos usados en computación científica son variados. Los métodos comúnmente aplicados son:
Análisis numérico.
Aplicación de series de Taylor como series convergentes y asintóticas.
Cálculo de derivadas mediantediferenciación automática.
Cálculo de derivadas mediante diferencias finitas.
Métodos aproximados de diferencias de alto orden mediante series de Taylor y la extrapolación de Richardson.
Métodos de integración sobre una malla uniforme: regla del rectángulo, regla del trapecio, regla del punto medio, regla de Simpson.
Método de Runge-Kutta para resolver ecuaciones diferenciales ordinarias.
Métodode Montecarlo.
Álgebra lineal numérica.
Cálculo de los factores LU vía eliminación Gaussiana.
Factorización de Cholesky.
Transformada de Fourier discreta y sus aplicaciones.
Método de Newton.
Métodos de time-stepping para sistemas dinámicos.
Los lenguajes de programación comúnmente usados para los aspecto más matemáticos de las aplicaciones de la computación científica incluyen a Fortran,MATLAB, Scilab, GNU Octave, COMSOL Multiphysics y PDL. Los aspectos más computacionales son tratados a menudo con C y Fortran.
Los programas de aplicación de la computación científica a menudo modelan cambios en las condiciones del mundo real, tales como el tiempo atmosférico, el flujo de aire alrededor de un avión, el movimiento de las estrellas en una galaxia, un dispositivo explosivo, entre...