¿Es realmente necesario el cálculo para la ingeniería?

Sí, de vital importancia. Casi todas las cosas requieren tasas de cambio que son básicamente cálculos, hay muy pocos casos en los que el cambio sea constante. De hecho, al modelar sistemas de la vida real llega a un punto en el que hay tantas variables en el modelo que los métodos analíticos normales no se pueden usar, uno tiene que usar algoritmos metaheurísticos y estocásticos para buscar un óptimo dentro de un dominio de búsqueda específico ( de n dimensiones). Intentar la ingeniería sin un modelo numérico del fenómeno físico que se está estudiando es impensable. Esta no es una buena práctica. Casi todos los fenómenos de ingeniería pueden ser modelados (o en muchos casos aproximados por un algoritmo). Este algoritmo tendría que optimizarse dentro de una región óptima. Aquí es donde los algoritmos de búsqueda metaheurísticos y estocásticos entran en juego. Estoy particularmente interesado en obtener soluciones óptimas para modelos de ingeniería usando algoritmos evolutivos y algoritmos de búsqueda basados ​​en la población con el uso de mutaciones para diversificar mejor el grupo de resultados de búsqueda con cada población de soluciones, los problemas de ingeniería cuando se modelan correctamente pueden ser tan altamente modales que algoritmos como evolutivos la computación y la inteligencia de enjambre de partículas se vuelven absolutamente necesarias.
Para llegar a tu pregunta. Si. En ingeniería, se requieren modelos precisos antes de intentar la construcción, y estos implicarán tasas de cambio y la suma de algunos cuadros de respuestas gráficas. Capacitancia eléctrica, voltaje, impedancia de potencia, pérdida de calor, resistencia, mecánica de fluidos, aerodinámica, mecánica de máquinas, análisis de círculo de Mohr, análisis de elementos finitos. Esta práctica se diversifica hasta el punto donde uno tiene que tomar transformadas de Laplace donde la multiplicación corresponde a la diferenciación y la división corresponde a la integración para simplificar el cálculo y construir gráficos de Bode (gráficos de respuesta de frecuencia a funciones de entrada sinusoidales) etc. El cálculo es inmensamente importante y rara vez se puede hacer mucho sin eso. La mayoría de los modelos lineales son en realidad modelos simplificados de algoritmos diferenciales. Es muy necesario utilizar derivadas parciales y aumento de matriz de arpillera para buscar puntos óptimos en el cálculo analítico, para imitar señales de perturbación y resultados de búsqueda de algoritmos de ajuste fino. Puedo imaginar si Airbus construyó su próximo producto sin usar ningún algoritmo para verificar las tensiones, grietas, deformaciones, etc. del material y luego lo lanzó para uso público. ¿Quién se atrevería a abordar ese producto? O si GM de repente armara un SUV sin usar ninguna ciencia de ingeniería, ¿quién se atrevería a confiar sus vidas con ese producto? Para corregirlo en la antigüedad, muchos de los inventos se derivaron utilizando las matemáticas disponibles en ese momento, estos inventos mejoraron a medida que la ciencia progresó y produjeron modelos más precisos, lo que aumenta el alcance para futuros inventos. Reconsidere su posición actual, científicos como Pitágoras (571 a. C.), Euclides (300 a. C.), y muchos físicos fueron responsables de estos inventos, la física de la que se derivó la ingeniería existía en esos días y sirvió para proporcionar algoritmos de vanguardia que se utilizaron para impulsar invenciones masivas. . Arquímedes es uno de esos ejemplos (287 aC) y Euler (1707) Sir Isaac Newton (1643) en etapas posteriores. La ingeniería siempre ha sido sinónimo de algoritmos. En la antigüedad no existían las calculadoras, pero se usaban tablas masivas (bibliotecas) para acelerar el proceso de cálculo. Estos fueron grabados en rollos. El equivalente moderno de estos investigadores sería algo así como los investigadores de Google hoy en día, más glamour pero el amor por la investigación es el mismo. La ingeniería siempre se ha identificado con algoritmos. Una vez más, tengo una maestría en IA / Robótica, así que estoy sesgado hacia una perspectiva de cálculo, lo siento si algo de esto no es relevante para usted.