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Unidade da Embrapa/Coleção:: Embrapa Informática Agropecuária - Comunicado Técnico (INFOTECA-E)
Data do documento: 12-Abr-2011
Tipo do Material: Comunicado Técnico (INFOTECA-E)
Autoria: SILVA, R. de O.
TERNES, S.
Informaçães Adicionais: RAFAEL DE OLIVEIRA SILVA, Bolsista PIBIC/CNPTIA; SÔNIA TERNES, CNPTIA.
Título: Modelagem e solução numérica de sistemas biológicos utilizando ferramentas open source.
Edição: 2010
Fonte/Imprenta: Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2010.
Páginas: 7 p.
Série: (Embrapa Informática Agropecuária. Comunicado técnico, 104).
Idioma: pt_BR
Palavras-chave: Modelagem matemática
Simulação
Sistemas biológicos
Ferramentas open source
Conteúdo: A modelagem matemática desempenha um importante papel na pesquisa biológica. Uma vez que o sistema estudado é representado em linguagem matemática, torna-se possível prever seu comportamento por meio de simulações. Nesse contexto, surge a necessidade do uso de softwares robustos, capazes de computar, construir gráficos, resolver sistemas e equações, assim como gerar aproximações numéricas. Existe, no mercado, uma infinidade de softwares matemáticos, sistemas computacionais numéricos e algébricos e ferramentas de simulação. Há produtos comerciais muito utilizados pela comunidade científica como Mathematica (WOLFRAM, 1999) e Matlab (THE MATHWORKS, 1998), e softwares não comerciais que podem ser utilizados como alternativa às ferramentas proprietárias. Além disso, as ferramentas não comerciais estão disponíveis sob uma licença de software livre (WEBER, 2004), possibilitando que qualquer usuário possa copiar, alterar e distribuir sem restrições, contribuindo para complementação e consequente melhoria da ferramenta, além de permitir a autonomia tecnológica. Seppelt e Richter (2005) mostraram que resultados diferentes podem ser encontrados dependendo do software de modelagem escolhido. Nesse artigo é avaliado o potencial das ferramentas livres Maxima, Octave, Scilab e Sage em encontrar soluções numéricas para sistemas de equações diferenciais não lineares, problemas frequentes em modelagem de sistemas biológicos.
NAL Thesaurus: Modeling
Simulation
Ano de Publicação: 2010
Aparece nas coleções:Comunicado Técnico (CNPTIA)

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