Concepción epistemológica de la matemática biológica evolutiva
Palabras clave:
Matemática Biológica, modelado matemático, Genética, evoluciónResumen
Desde el desarrollo de la cultura occidental, se viene utilizando a la matemática en otras áreas del quehacer científico. La Matemática Biológica como disciplina, integra las herramientas y potencialidades de la matemática a las ciencias de la vida, dando cimiento epistémico a sus bases teóricas. El presente ensayo, realiza un breve estado del arte sobre la asociación epistemológica que las une e incluso las hace indisolubles, permitiendo que ambas generen los métodos necesarios para explicar los procesos de la vida, los mecanismos de la herencia y la manera en la que esta evoluciona. La modelización matemática, ecuaciones diferenciales y el uso del computador se presentan como bondades que desde la matemática dan sustento disciplinar a las ciencias de la vida.
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Citas
Cañada, A. (1991). De las matemáticas para biólogos a la biología matemática: un punto de vista particular a través del análisis matemático y la dinámica de poblaciones. [En línea] Disponible en http://www.ugr.es/~acanada/investigacion/jaen99.pdf [Consulta: 10 junio de 2020].
Darwin, C. (1859). El origen de las especies. Londres: E-artnow
Dobzhansky, T., Ayala, F. (1980). Evolución. Barcelona: Ediciones Omega
Freeman, S., Herron, J. (2002) Análisis Evolutivo. Madrid: Pearson Educación
Lahox, R. (2008). ¿Juega Darwin A Los Dados? Simulando La Evolución En El Ordenador. Ediciones Morata
Lombardero, A. (2014). Un vistazo a la Biomatemática. [En línea]. Disponible en http://www.sinewton.org/numeros/numeros/86/Articulos_02.pdf [Consulta: 10 junio de 2020].
Lugo, A. (2018) La Biología y las Matemáticas. [En línea]. Disponible en https://steemit.com/steemstem/@abdulmath/la-biologia-y-las-matematicas [Consulta: 13 mayo de 2020].
Lugo, A. (2018). Modelos Continuos de Población | El modelo Crecimiento exponencial y El Modelo Logístico de Población [En línea]. Disponible en https://steemit.com/steemstem/@abdulmath/modelos-continuos-de-poblacion-or-el-modelo-crecimiento-exponencial-y-el-modelo-logistico-de-poblacion [Consulta: 13 mayo de 2020].
Malthus. T. (1978) Essay on the principie of population. London: Electronic Scholarly Publishing Project
Morín, E. (2005). Introducción al pensamiento complejo. España: Editorial Gedisa.
Pacheco, J. (2000). ¿Qué es la biología matemática? [En línea]. Disponible en http://www.sinewton.org/numeros/numeros/43-44/Articulo35.pdf. [Consulta: 10 junio de 2020].
Pérez, G., González. (2018). Enseñanza de la evolución: fundamentos para el diseño de una propuesta didáctica basada en la modelización y la metacognición sobre los obstáculos epistemológicos. Disponible en https://www.researchgate.net/publication/322940697 [Consulta: 10 junio de 2020].
Rojas, V. (2014). Ecuaciones diferenciales no lineales y sus aplicaciones a la ecología. [En línea]. Disponible en http://repositorio.unac.edu.pe/bitstream/handle/UNAC/890/107.pdf?sequence=1&isAllowed=y [Consulta: 10 junio de 2020].
Verhulst, P. (1838). Principie of Population. Bruxelas: Societé Belge.
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