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