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A modelagem matemática consolida-se como metodologia essencial na elaboração de representações matemáticas capazes de elucidar ou emular fenômenos do mundo real. Dominar a técnica da simulação de um sistema não se resume somente em discorrer superficialmente sobre um conceito, mas sim a compreendê-lo profundamente, seja em sua forma básica elementar ou intrincada. Os modelos matemáticos, aliados à modelagem computacional são extremamente úteis em vários ramos da fragmentação da Ciência, ou seja, nas Engenharias, na Química, na Biologia, na Economia e nas questões Ambientais, como exemplos.…mehr

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Produktbeschreibung
A modelagem matemática consolida-se como metodologia essencial na elaboração de representações matemáticas capazes de elucidar ou emular fenômenos do mundo real. Dominar a técnica da simulação de um sistema não se resume somente em discorrer superficialmente sobre um conceito, mas sim a compreendê-lo profundamente, seja em sua forma básica elementar ou intrincada. Os modelos matemáticos, aliados à modelagem computacional são extremamente úteis em vários ramos da fragmentação da Ciência, ou seja, nas Engenharias, na Química, na Biologia, na Economia e nas questões Ambientais, como exemplos. Assim, na Matemática ou na Física, o termo sistema é definido por um conjunto de uma ou mais equações, as quais envolvem o mesmo conjunto de variáveis, e que descrevem o estado do sistema. Por outro lado, o termo dinâmico decodifica algo que, por si só, evolui no decorrer do tempo. Neste desenvolvimento, a linguagem de programação Python será usada como apoio, na modelagem dos sistemas propostos tidos como exemplo. Nas exemplificações apresentadas, muitas vezes impossíveis de realizar analiticamente, levam-se em conta modelos de variáveis discretas, em que o tempo é observado em pontos específicos e não no formato contínuo. Ao simular tais sistemas modelados numericamente - ou condição discreta - isto permite entender as condições contínuas de maneira bem mais simples.

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Autorenporträt
Emerson Cordeiro Morais Professor Associado IV e Coordenador do Laboratório de Computação Inteligente e Biológica (LACIB) do Instituto Ciberespacial da Universidade Federal Rural da Amazônia (UFRA). Possui Mestrado em Engenharia de Dados e Doutorado em Inteligência Artificial, ambos pelo Programa de Engenharia de Sistemas e Computação do Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia (COPPE) da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). José Felipe Souza de Almeida Graduação (1996), Especialização (1997) e Mestrado em Física (1999). Doutorado (2004) e Pós-Doutorado em Engenharia Elétrica (2009). Membro da Academia Paraense de Ciências e Professor/Pesquisador da Universidade Federal Rural da Amazônia-UFRA