DE 2 EJEMPLOS DESARROLLADOS PARA USO DE NET LOGO.

 

1.      La figura en los modelos de netlogo es el observador este no está representado en el mundo pero puede interactivo con él.

2.      Se pueden modelar relaciones entre diferentes tortugas mediante links que es el tercer tipo de agente presente en netlogo, los links hacen mediante un par (tortugal, tortugal 2) una relación de las dos tortugas mediante dicho link

¿QUÉ ES NET LOGO Y TIPO DE PROGRAMACIÓN USA?

NetLogo fue diseñado, en el espíritu del lenguaje de programación Logo , estar "bajo umbral y el techo no". It teaches programming concepts using agents in the form of turtles , patches , and the observer . ^{[ 1 ]} NetLogo was designed for multiple audiences in mind, in particular: teaching children in the education community, and for domain experts without a programming background to model related phenomena. ^{[ 2 ]} Enseña los conceptos de programación utilizando agentes en forma de tortugas, parches, y el observador. NetLogo fue diseñado para múltiples audiencias en cuenta, en particular: enseñanza los niños de la comunidad educativa, y por expertos del dominio sin conocimientos de programación con el modelo fenómenos relacionados.

 

 

DE UN EJEMPLO DESARROLLADO DEL MÉTODO DE GRAM SMITH

 

Es un entorno multi-agente de modelos programables. Al ser un entorno de modelado programable nos permite simular fenómenos naturales y sociales. Este es especialmente apropiado para modelar sistemas complejos en desarrollo en el tiempo. Los modeladores pueden dar instrucciones a cientos o miles de "agentes" todos operando independientemente. Esto hace que sea posible explorar la relación entre el comportamiento micro-nivel de los individuos y los patrones de nivel macro que surgen de su interacción.

RESUMA EN QUE CONSISTE EL MÉTODO DE GRAM SMITH

Es método de ortogonalizacion se conoce como el método de Gram-Schmidt, en honor de estos dos matemáticos alemanes que NO inventaron el método, el cual al parecer se le debe al matemático francés P.S. Laplace.

 

El método de ortogonalizacion de Gram–Schmidt permite construir conjuntos en cualquier espacio con producto interno, de dimensión finita o infinita, a partir de una sucesión de vectores no nulos.

 

En este además se nos dice que al poder un conjunto de vectores ortogonales formar una base para un espacio vectorial, es posible construir un conjunto de vectores ortogonales a partir de un conjunto de vectores linealmente independientes.

 

 

 

¿QUÉ ES UN EIGENVECTOR?

Son los vectores no nulos que, cuando son transformados por el operador, dan lugar a un múltiplo escalar de sí mismos, con lo que no cambian su dirección. Este escalar recibe el nombre valor propio, auto valor, valor característico o eigenvalor. A menudo, una transformación queda completamente determinada por sus vectores propios y valores propios.

¿QUÉ ES UNA MATRIZ DIAGONAL?

 

Una matriz diagonal es una matriz cuadrada en que las entradas son todas nulas salvo en la diagonal principal, y éstas pueden ser nulas o no. Toda matriz diagonal es también una matriz simétrica, triangular (superior e inferior) y (si las entradas provienen del cuerpo R o C) normal.

Usos

Las matrices diagonales tienen lugar en muchas áreas del álgebra lineal. Debido a la sencillez de las operaciones con matrices diagonales y el cálculo de su determinante y de sus valores y vectores propios, siempre es deseable representar una matriz dada o transformacion lineal como una matriz diagonal.

De hecho, una matriz dada de n×n es similar a una matriz diagonal si y sólo si tiene n auto vectores linealmente independientes. Tales matrices se dicen diagonizables.

 En el cuerpo de los números reales o complejos existen más propiedades: toda matriz normal es similar a una matriz diagonal (véase teorema espectral) y toda matriz es equivalente a una matriz diagonal con entradas no negativas.

 

 

¿QUÉ ES LA ESTADÍSTICA INFERENCIAL?

La estadística inferencial es una parte de la estadística que comprende los métodos y procedimientos que por medio de la inducción determina propiedades de una población estadística, a partir de una pequeña parte de la misma.