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