Computación científica (Ciencia computacional)
  • 1. La informática científica, también conocida como ciencia computacional, es el campo de estudio interdisciplinar que implica la construcción de modelos matemáticos y técnicas de análisis cuantitativo para resolver problemas complejos en diversas disciplinas científicas. Utiliza técnicas y algoritmos informáticos avanzados para simular, analizar y visualizar sistemas y fenómenos complejos. La computación científica se utiliza ampliamente en campos como la física, la química, la biología, la ingeniería y la economía para obtener conocimientos más profundos, hacer predicciones y optimizar sistemas. Al aprovechar los recursos informáticos de alto rendimiento, la computación científica permite a investigadores y científicos abordar problemas a gran escala que antes eran imposibles de resolver con los métodos tradicionales. En general, la computación científica desempeña un papel crucial en el avance del conocimiento científico, el impulso de la innovación y la resolución de retos del mundo real.

    ¿Qué es el análisis numérico en la computación científica?
A) Estudio de algoritmos para cálculos numéricos aproximados.
B) Análisis de fallos en redes informáticas.
C) Estudio de teorías matemáticas avanzadas.
D) Análisis de los símbolos numéricos en los textos antiguos.
  • 2. ¿Qué lenguaje de programación se utiliza habitualmente en la informática científica?
A) HTML
B) C++
C) Python
D) Java
  • 3. ¿Qué es un superordenador?
A) Un ordenador diseñado específicamente para jugar a videojuegos.
B) Un ordenador que funciona con energía solar.
C) Un ordenador que sólo puede realizar operaciones aritméticas básicas.
D) Un potente ordenador utilizado para aplicaciones científicas y de ingeniería de alto rendimiento.
  • 4. ¿Qué es una simulación en informática científica?
A) Escribir novelas de ficción
B) Dibujar ilustraciones científicas
C) Creación de un modelo virtual para imitar el comportamiento de un sistema del mundo real.
D) Construir prototipos físicos
  • 5. ¿Qué significa PDE en el contexto de la informática científica?
A) Entrada de datos perfecta
B) Entorno de desarrollo de programación
C) Ecuaciones diferenciales parciales
D) Enciclopedia de dominio público
  • 6. ¿Cuál es la principal diferencia entre interpolación y extrapolación?
A) La interpolación estima valores fuera del intervalo de datos conocido, mientras que la extrapolación estima valores dentro del intervalo de datos conocido.
B) La interpolación estima valores dentro del intervalo de datos conocido, mientras que la extrapolación estima valores fuera del intervalo de datos conocido.
C) No hay diferencia entre interpolación y extrapolación.
D) La interpolación implica conjeturas, mientras que la extrapolación implica cálculos directos.
  • 7. ¿Qué es un algoritmo numérico en informática científica?
A) Un tipo de forma geométrica
B) Una antigua forma de escritura numérica
C) Un procedimiento paso a paso para resolver un problema computacional.
D) Una colección de números aleatorios
  • 8. ¿Cuál es el objetivo del paso del tiempo en las simulaciones numéricas?
A) Para invertir el orden de los cálculos
B) Introducir errores aleatorios
C) Para hacer avanzar la solución de un nivel temporal al siguiente.
D) Para reducir la velocidad de cálculo
  • 9. ¿Qué tipo de error se produce debido a las limitaciones en la representación numérica de los números por un ordenador?
A) Error de dirección
B) Error de redondeo
C) Error de velocidad
D) Error de color
  • 10. ¿Qué papel desempeña la reproducibilidad en la informática científica?
A) Mantener en secreto los métodos de investigación
B) Cambiar los resultados en función de creencias personales
C) Para ocultar datos a otros investigadores
D) Garantizar que los resultados de la investigación puedan verificarse de forma independiente.
  • 11. ¿Para qué sirve el análisis de propagación de errores en la informática científica?
A) Para aumentar el tamaño de los conjuntos de datos
B) Para ignorar los errores
C) Introducir errores intencionadamente
D) Estudiar cómo los errores en los datos de entrada se propagan a través de los cálculos para afectar a la precisión del resultado final.
  • 12. ¿Qué es una matriz dispersa en cálculo numérico?
A) Una matriz con muchos elementos cero
B) Una matriz con sólo elementos positivos
C) Una gran matriz con números distintos de cero
D) Una pequeña matriz
Examen creado con That Quiz — el sitio para crear exámenes de matemáticas.