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Hemos llegado justo a un mes para la fecha límite de entrega anticipada de resúmenes para la COMSOL Conference 2019 que tendrá lugar en Cambridge entre el 24 y 26 de septiembre.
Envíe su resumen antes del Viernes 24 de mayo y tanto usted como los coautores podrán disponer de un precio de registro reducido para la conferencia (120€ de ahorro).
Consulte las guías y plantillas o envíe su resumen utilizando el enlace inferior.
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Abril 2019
Actualizaciones de usabilidad
Nuestro potente motor de búsqueda se ha ampliado para incluir ahora en la búsqueda de texto libre los nombres de usuario. Estas propiedades, que están disponibles a través de filtros específicos de "búsqueda avanzada" y provienen de metadatos, ahora se incluyen en la búsqueda de texto libre a través de las ventanas de "búsqueda rápida" y "búsqueda avanzada". Se excluyen los campus numéricos y de tipo fecha.
Mejoramos el comportamiento del autotexto incluido en los elementos de texto cuando el experimento se copian o se obtienen de una plantilla.
Ahora, cuando se agrega un documento .txt a un experimento, se convierte en un elemento de texto en lugar de ser cargado como un archivo adjunto. Esto le permitirá realizar búsquedas de texto dentro del documento, para futuras modificaciones. Esta capacidad está limitada a archivos .txt de hasta 500 Kb de tamaño.
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Actualizaciones de MS Office
Se ha completado la calificación de MS Office 2019 y ahora se admite de forma completa esta versión de Microsoft. Como se admiten 2 versiones de MS Office, se dejará de calificar MS office 2013 en el futuro.
Actualizaciones de la administración de materiales
Las siguientes capacidades solo están disponibles para usuarios y administradores de Signals Notebook Standard o Private Cloud y no están disponibles para Signals Notebook Individual Edition.
Se ha introducido la capacidad de administración de materiales a todos los administradores. Se debe tener en cuenta que esta función no está disponible para usuarios finales sin configuración administrativa.
Los administradores ahora también pueden definir sus propios tipos de biblioteca, además de las bibliotecas que ya se proporcionaron a través de la aplicación. Los administradores pueden definir un nombre único, una secuencia numérica para el ID, cualquier propiedad para los campos de lote y material y, además, definir la seguridad para la biblioteca, tal y como ya pueden hacerlo para los tipos de biblioteca existentes.
Actualizaciones de E-Notebook Archive
El extractor de E-Notebook Archive ahora extraerá los últimos PDF y metadatos del LTA (Long Term Archive) para los clientes de E-Notebook que utilizaron la opción clásica de e-sign. El PDF se muestra como una página separada dentro del archivo de Signals Notebook.
La información jerárquica está disponible para filtrar el contenido extraído. Hay un filtro separado disponible para cada tipo de colección.
Estas capacidades son actualizaciones del extractor de archivos de E-Notebook y no se aplican al contenido ya extraído.
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Supongamos que está recreando un modelo, tal vez de una de las bibliotecas de aplicaciones que se incluyen con el software COMSOL Multiphysics® y sus productos complementarios. Es posible que lo esté haciendo para aprender cómo configurar un modelo con una funcionalidad específica. Sin embargo, la versión que creó no proporciona los mismos resultados que el original. ¿Cómo encuentras las diferencias entre las dos versiones del modelo?
La herramienta de comparación de archivos de modelo de COMSOL Desktop le permitirá:
- Identificar y corregir errores en el modelo actual
- Documentar y verificar las diferencias entre dos versiones de un modelo en desarrollo
- Proporcionar las diferencias entre los dos archivos del modelo como un archivo XML para su posterior procesamiento
Magnus Ringh se lo explica en esta entrada del blog de COMSOL.
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El próximo 28 de junio de 2019 tendrá lugar el principal evento ibérico sobre modelado y simulación multifísica en la ciudad de Málaga
Tras las ediciones de 2014 y 2015, la "Iberian COMSOL Multiphysics Conference" ha sido rediseñada para ofrecer un espacio único a los profesionales interesados en el modelado multifísico donde prima la formación en la tecnología puntera para simulación multifísica, compartir las experiencias personales en el campo de la simulación por elementos finitos y favorecer un clima para establecer redes de contactos.
La "Iberian COMSOL Multiphysics Conference", foro de encuentro de la comunidad de usuarios españoles y portugueses de COMSOL Multiphysics del mundo académico y de la industria, pasa a denominarse "Conferencia de COMSOL Multiphysics" y adopta el castellano como idioma oficial.
La novedad principal de esta edición es el cambio de formato en su programa: bajo el formato de presentaciones rápidas, todos los trabajos se presentarán en formato póster y los autores dispondrán de 5 minutos para explicar brevemente su trabajo ante todos los asistentes (en la sesión de comunicaciones de usuarios). Posteriormente, en la sesión de pósteres, los autores podrán ampliar la información y responder las preguntas de los asistentes que se acerquen a consultar su póster. Los pósteres podrán presentarse en formato "paper" para su inclusión en las actas del congreso para su reconocimiento por una amplia audiencia.
Además, contaremos con 2 sesiones plenarias, una a cargo del Dr. Ed Fontes, CTO de COMSOL, y otra a cargo del Dr. Josep Montanyà, CEO de la compañía Nanusens, y de 3 minicursos de 75 minutos.
La conferencia principal viene acompañada de dos cursos satélites opcionales ofrecidos el día anterior (jueves 27 de junio):
- Curso de Extensión Universitaria en COMSOL Multiphysics - Nivel Introductorio
- Curso de Extensión Universitaria en COMSOL Multiphysics - Nivel Avanzado
La cuota de registro es de 75 € y los participantes pueden optar a la cuota reducida de 50 € por si se inscriben antes del 31 de mayo.
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¿Qué significan los niveles de significación y los P valores en las pruebas de hipótesis? ¿En cualquier caso que es la significación estadística? En este artículo se seguirán tratando los conceptos y gráficos que ayuda a obtener una comprensión más intuitiva de cómo funcionan las pruebas de hipótesis en estadística.
Para llevarlo a la vida se añadirá el nivel de significación y el P valor al gráfico del artículo anterior para obtener una versión gráfica del test t de 1 muestra. ¡Es más fácil de entender cuando se ve lo que realmente significa la significación estadística!
Aquí está lo que salía en el artículo anterior. Se quiere determinar cuando la media de nuestra muestra (330.6) indica que el coste de la energía media de este año es significativamente diferente del coste de energía medio del año pasado de 260$.
El gráfico de distribución de probabilidad más arriba muestra la distribución de las medias de las muestras obtenidos bajo la asunción de que la hipótesis nula es cierta (media de la población = 260) y se extrajeron repetidamente un gran número de muestras aleatorias.
Se dejó una pregunta: ¿Dónde se traza la línea para la significación estadística en el gráfico? Ahora se añadirá el nivel de significación y el P-valor, que son las herramientas de toma de decisiones que se necesitarán.
Utilizaremos estas herramientas para probar las siguientes hipótesis:
- Hipótesis nula: la media de la población es igual a la media hipotetizada (260)
- Hipótesis alternativa: la media de la población difiere de la media hipotetizada
¿Cuál es el nivel de significación (alfa)?
El nivel de significación, también denotado como alfa o α, es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera. Por ejemplo un nivel de significación de 0.05 indica un riesgo del 5% de concluir que existe una diferencia cuando no hay una diferencia real.
Estos tipos de definiciones pueden ser difíciles de entender debido a su naturaleza técnica. ¡Una imagen hace que los conceptos sean mucho más fáciles de comprender!
El nivel de significación determina a qué distanci del valor de la hipótesis nula se dibujará esa línea en el gráfico. Para graficar un nivel de significación de 0.05, será necesario sombrear el 5% de la distribución que está más alejada de la hipótesis nula.
En el gráfico superior, las dos áreas sombreadas son equidistantes del valor de la hipótesis nula y cada área tiene una probabilidad de 0.025, para sumar un total de 0.05. En estadística, llamamos a estas áreas sombreadas la región crítica para una prueba de dos colas. Si la media poblacional es de 260, esperaríamos obtener una media muestral que cayera en la región crítica el 5% del tiempo. La región crítica define lo lejos que debe estar el estadístico de muestra del valor de la hipótesis nula antes de poder decir que es lo suficientemente inusual como para rechazar la hipótesis nula.
La media muestral (330.6) cae dentro de la región crítica, lo que indica que es estadísticamente significativa a un nivel de 0.05.
También se puede ver si es estadísticamente significativo usando el otro nivel de significación de 0.01
Las dos áreas sombreadas tienen una probabilidad de 0.005, lo que suman una probabilidad total de 0.01. Esta vez, nuestra media muestral no cae dentro de la región crítica y no podemos rechazar la hipótesis nula. Esta comparación muestra por qué es necesario elegirel nivel de significación antes de comenzar el estudio. ¡Evita elegir un nivel de significación porque brinda convenientemente resultados significativos!
Gracias al gráfico, es posible determinar que los resultados son estadísticamente significativos al nivel 0.05 sin utilizar un P-valor. Sin embargo, cuando se utiliza la salida numérica producida por el software estadístico, será necesario comparar el P-valor con el nivel de significación para realizar esta determinación.
¿Qué son los P-valores?
Los p-valores son la probabilidad de obtener un efecto al menos tan extremo como el de los datos de la muestra, asumiendo la veracidad de la hipótesis nula.
Esta definición de los P valores, aunque técnicamente correcta, es un poco complicada. ¡Es más fácil de entender con un gráfico!
Para graficar el P valor para el conjunto de datos de ejemplo, es necesario determinar la distancia entre la media de la muestra y el valor de la hipótesis nula (330.6 - 260 = 70.6). A continuación se puede graficar la probabilidad de obtener una media muestral que seal al menos tan extrema en ambas colas de la distribución (260 +/- 70.6).
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En el gráfico anterior, las dos áreas sombreadas tienen cada una probabilidad de 0.01556, para una probabilidad total de 0.03112. Esta probabilidad representa la probabilidad de obtener una media muestral que seal al menos tan extrema como nuestra media muestral en ambas colas de la distribución si la media poblacional es 260. ¡Ese es el P valor!
Cuando un P valor es menor o igual que el nivel de significación, se rechaza la hipótesis nula. Si se toma el P valor para el ejemplo y se compara con los nivels de significación comunes, coincide con los resultados gráficos anteriores. El P valor de 0.03112 es estadísticamente significativo a un nivel alfa de 0.05, pero no al nivel de 0.01.
Si nos atenemos a un nivel de significación de 0.05, se puede concluir que el coste energético promedio para la población es superior a 260.
Un error común es interpretar el P valor como la probabilidad de que la hipótesis nula sea cierta. Para entender por qué esta interpretación es incorrecta, por favor, lea el artículo: "How to Correctly Interpret P Values".
Discusión sobre resultados estadísticamente significativos
Una prueba de hipótesis evalúa dos afirmaciones mutuamente excluyentes sobre una población para determinar qué afirmación es mejor admitida por los datos de la muestra. El resultado de una prueba es estadísticamente significativo cuando el estadístico de la muestra es lo suficientemente inusual en relación con la hipótesis nula de que podemos rechazar la hipótesis nula para toda la población. "Lo suficientemente inusual" en una prueba de hipótesis se define por:
- El supuesto de que la hipótesis nula es cierta: los gráficos se centran en el valor de la hipótesis nula.
- El nivel de significación: ¿a qué distancia trazamos la línea para la región crítica?
- Nuestro estadístico de muestra: ¿cae en la región crítica?
Téngase en cuenta que no existe un nivel de significación mágico que distinga entre los estudios que tienen un efecto real y los que no lo hacen con el 100% de precisión. Los valores alfa comunes de 0.05 y 0.01 se basan simplemente en la tradición. Para un nivel de significación de 0.05 se espera obtener medias muestrales en la región crítica el 5% del tiempo cuando la hipótesis nula sea cierta. En estos casos no se sabrá que la hipótesis nula es cierta, pero la rechazará porque la media de la muestra cae en la región crítica. ¡Es por eso que el nivel de significación también se conoce como una tasa de error!
Este tipo de error no implica que el experimentador haya hecho algo incorrecto o requiera cualquier otra explicación inusual. Los gráficos muestran que cuando la hipótesis nula es cierta, es posible obtener estos medios muestrales inusuales sin otra razón que no sea un error de muestreo aleatorio. Es solo suerte del sorteo.
Los niveles de significación y los P valores son herramientas importantes que ayudan a cuantificar y controlar este tipo de error en una prueba de hipótesis. El uso de estas herramientas para decidir cuándo rechazar la hipótesis nula aumenta la probabilidad de tomar la decisión correcta.
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- Categoría: Maple
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Destacados:
- Aprenda cómo herramientas de tecnología mejorada pueden reforzar el aprendizaje y la experiencia educacional global de sus alumnos
- Una visión general de cómo la innovadora funcionalidad "Clickable Math(TM)" de Maple simplifica la resolución de problemas CTIM
- Examine las muchas herramientas y funcionalidades interactivas de Maple que proporcionan mejores capacidades de aprendizaje y habilidades de resolución de problemas
A medida que la educación continúa evolucionando, es esencial desarrollar herramientas tecnológicas que ofrezcan acceso a un amplio rango de información y materiales de aprendizaje, presentados dentro de un entorno conveniente y amigable. El uso de las mejores herramientas puede ahorrar una gran cantidad de tiempo a los estudiantes a la hora de realizar sus tareas del curso, refinando sus hábitos de estudio e identificando áreas fuertes y débiles a medida que buscan establecer una base para su crecimiento profesional. Esto es especialmente cierto para los cursos de Ciencias, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas (CTIM).
Maple ofrece a los profesores y alumno miles de funcionalidades únicas, que cubren una amplia variedad de disciplina CTIM, para mejorar el aprendizaje y profundizar en la comprensión de conceptos y materiales. Estas características permiten a los estudiantes trabajar de manera rápida y eficiente para resolver problemas complejos en un entorno que es fácil de navegar, lo que reduce el tiempo requerido para realizar diversas tareas. Esto beneficia a los estudiantes por:
- Simplificar los cálculos para ecuaciones complejas
- Reducir el tiempo necesario para crear figuras y gráficos
- Mejorar el conocimiento y la comprensión con una interfaz fácil de usar
- Racionalizar el proceso de resolución de problemas con herramientas personalizadas, menús y tutoriales integrados
Maple también tiene valor más allá del aula, ya que ofrece capacitación a los estudiantes, acceso a expertos y diversas funciones de red que mejoran el aprendizaje, crean una discusión valiosa y les ayuda a formar conexiones para benerficiarlos en sus vidas académicas, profesionales y personales.
Lea este artículo técnico para conocer cómo puede mejorar la experiencia académica de sus alumnos incorporando Maple en su enseñanza.
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- Categoría: Twinn Witness
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La versión 22.5 ha sido diseñada para hacer más ágil y conectada la modelización. Horizon 22.5 pone un puente entre los modelos y las fuentes de datos de la empresa, permitiendo que los datos en tiempo real puedan ser accedidos por las ablas de datos de WITNESS, durante las simulaciones.
Conectividad de gemelos digitales
Los gemelos digitales predictivos facilitan la agregación, visualización y experimentación con datos de negocio para realizar mejores planes de inversión, agendas de recursos y decisiones operacionales. Con WITNESS Horizon 22.5 ahora es más fácil que nunca enlazar el modelo de simulación de gemelo digital a los datos de empresa en tiempo real. Se puede obtener una valiosa información y penetración mediante la ejecución de una copia de las operaciones de la vida real y probar escenarios de decisión con simples ediciones de datos, evaluando alternativas fácilmente.
Conectividad y edición de tablas de datos
Lanner ha mejorado el elemento de Tabla de Datos de WITNESS, permitiendo conexiones realizadas con cualquier fuente SQL tanto para datos de entrada como de salida. Pueden escribirse directamente sentencias SQL personalizadas dentro de la conexión de Tabla de datos para manipular los datos desde el formato bruto almacenado externalmente.
Adicionalmente, WITNESS Horizon 22.5 permite a los usuarios manipular el contenido de sus tablas de datos directamente en el entorno de modelado. Las Tablas de datos (Data Tables) ahora permiten que sus contenidos sean visualizados y editados directamente dentro de WITNESS Horizon a través del uso de la nueva opción Edit Data en el menú contextual para Tablas de datos.
Informes de mantenimiento predictivo
Lanner ha añadido un nivel de detalle en los informes estadísticos para el elemento Máquina/Actividad de WITNESS, de forma que se puede distinguir entre el tiempo empleado tomando acciones correctivas como parte de un programa de Mantenimiento Predictivo, y el tiempo realmente empleado en una avería. Las estadísticas están disponibles para cada avería/reparación individual. Este detalle extra está también disponible para cualquier estadística reportada para ciclos individuales o tareas de máquinas multi-ciclo (Multi-Task Activities) y Ajustes individuales.