Simulación Computacional - 602904

Objetivos

• • General

  • Entender el concepto de simulación.

  • Específicos

    • Entender el concepto de simulación de eventos discretos.

Metodología

• • xxxxx

Contenido

Simulación para analizar modelos estocásticos

• • Introducción a la Simulación [Ross13] Chap1

    • Fundamentos de Probabilidad [Ross13] Chap. 2

  • Números aleatorios [Ross13] Chap. 3

  • Generación de Variables Aleatorias [Rios00] Cap. 3, [Rios08] Cap. 3

    • • Generación de Variables Aleatorias Discretas [Ross99] Cap. 4, [Rios08] Sec. 3.3

      • Generación de Variables Aleatorias Continuas [Ross99] Cap. 5, [Rios08] Sec. 3.2

  • Simulación de Eventos Discretos [Ross99] Cap. 6, [Ross13] Chap. 7, [Rios00] Cap. 4, [Rios08] Cap. 5

  • Análisis estadístico de datos simulados [Ross99] Cap. 7, [Ross13] Chap. 8

  • Técnicas de reducción de la varianza [Ross99] Cap. 8, [Ross13] Chap. 9, [Rios00] Cap. 8, [Rios08], Cap. 9

    • Técnicas de validación estadística [Ross99] Cap. 8, [Ross13] Chap. 11

Simulación de Sistemas Dinámicos

• • • xxx

Registro de curso: Formulario de Inscripción

Programación

Horario de clases

• Lunes y Miércoles de 8 am a 10 am (Sala MCA Edificio Albert Einstein)

Lugar de atención a estudiantes

• Sala 1 de Profesores 1er Piso FCBI, Centro de Investigaciones 4to Piso FCBI o Laboratorio Grupo GITECX Edif. Leonardo da Vinci

Propuestas de proyectos y software de simulación

Evaluación

• • 1er corte 30%

    • 1er Parcial 15% - 11 de Octubre de 2017

    • Taller(es) 10%

    • Quices 5%

  • 2do corte 30%

    • 2do Parcial 15% - 8 de Noviembre de 2017 22 de Noviembre de 2017

    • Taller(es) 10%

    • Quices 5%

  • 3er corte 40%

    • Examén Final 15% - 4 de Diciembre de 2017 18 de Diciembre de 2017

    • Proyecto 25%

      • Avance I 5% (Poster) - 6 Diciembre de 2017

      • Avance II 5% (PechaKucha) -13 Diciembre de 2017

      • Proyecto (Presentación y Demo) 10% - 20 Diciembre de 2017

      • Artículo 5% (LaTeX) -18 Diciembre de 2017

Bibliografía

• • [Rios08] RIOS, David, RIOS, Sixto, MARTÍN, Jacinto. Simulación, Métodos y aplicaciones. 2da Edición. Editorial Alfaomega, 2008 [url]

  • [Rios00] RIOS, David, RIOS, Sixto, MARTÍN, Jacinto. Simulación, Métodos y aplicaciones. Editorial Alfaomega, 2000

  • [Ross13] Ross, Sheldon.: Simulation, 5th ed. Academic Press, 2013

  • [Ross99] Ross, Sheldon.: Simulación, 2da Edición. Pearson Press, 1999

  • [Banks10] BANKS, Jerry, CARSON III, John S, NELSON, Barry. Discrete-Event System Simulation. (Fifth Edition). Prentice-Hall, 2010.

  • [Averill07] AVERILL M, Law, KELTON, W. David. Simulation Modeling and Analysis. 4th ed. Editorial Mc. Graw-Hill; 2007.

  • [Coss93] COSS, Raul. Simulación: un enfoque práctico. Editorial Limusa, 1993.

  • [Banks98] Jerry Banks, “Handbook of Simulation: Principles, Methodology, Advances, Applications, and Practice”, John Wiley & Sons, Inc., 1998.

MOOCs

• Coursera - Simulation and modeling of natural processes: https://es.coursera.org/learn/modeling-simulation-natural-processes

Conferencias, charlas, etc.

• Videolectures: http://videolectures.net/site/search/?q=simulation

Otros Recursos

• • Tutoriales LaTeX en Overleaf (Inglés):

  • https://www.overleaf.com/latex/learn/free-online-introduction-to-latex-part-1#.WKxKzhIrKRs

  • https://www.overleaf.com/latex/learn/free-online-introduction-to-latex-part-2#.WKxLFhIrKRs

  • https://www.overleaf.com/latex/learn/free-online-introduction-to-latex-part-3#.WKxLKhIrKRs

  • Aprender Python (Libro): http://www.diveintopython3.net/

  • Tutorial de Python en línea: http://www.learnpython.org/

  • Curso de Python en Coursera: https://es.coursera.org/learn/python

  • Documentación Python: https://docs.python.org/

  • Matplotlib - 2D and 3D Plotting in IPython: http://jeffskinnerbox.me/notebooks/matplotlib-2d-and-3d-plotting-in-ipython.html

  • IDE Python en línea: https://repl.it/languages/python3

  • Tutorial Git: http://blog.santiagobasulto.com.ar/programacion/2011/11/27/tutorial-de-git-en-espanol.html

  • Sublime text 3: http://www.sublimetext.com/3

  • Descargar Anaconda: http://continuum.io/downloads

  • Notebook viewer online - Para compartir Notebooks de IPython o Jupyter: http://nbviewer.ipython.org/

  • Anaconda Python IDE con Sublime text 3: http://damnwidget.github.io/anaconda/

  • Sublime 3 como IDE para Python: https://realpython.com/blog/python/setting-up-sublime-text-3-for-full-stack-python-development/

  • Tutorial Markdown: http://www.markdown-tutorial.com/

Software de simulación:

• GAMA

• Powersim

• StartLogo

• SIMIO

• SIMUL8

• Repast

• Flexsim

• MASON

• Anylogic

• NetLogo

• Palabos - Open-source CFD solver based on the lattice Boltzmann method: http://www.palabos.org/

Software de métodos numéricos o afines:

• OpenFEM: http://support.sdtools.com/gf/project/openfem/

• FreeFem++: http://www.freefem.org/

Lecturas complementarias

• • [Mancilla00] Alfonso Manuel Mancilla Herrera. Números aleatorios. Historia, teoría y aplicaciones. Ingeniería y Desarrollo 2000, (8) URL: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=85200804

• [Isaacson14] Walter Isaacson. Los innovadores: Los genios que inventaron el futuro. DEBATE, 2014. 608 págs. ISBN 9788499924663 [amazon][youtube][reseña]

Películas recomendadas

• • Hidden Figures (Talentos Ocultos): https://www.youtube.com/watch?v=Q_BZrkilZAw

Notas