Modelado y simulación de
Sistemas dinámicos

Este es el sitio web de la unidad de modelado y simulación de sistemas dinámicos, impartida por la Dra. Elisa Schaeffer los jueves V4-6 en el salón de cómputo 4208 en la FIME de la UANL en primavera de 2012.

Es indispensable haber cursado previamente Programación orientada a objetos y Probabilidad. Se recomienda adicionalmente que se haya cursado previamente Programación de sistemas adaptativos. Oyentes con conocimientos afines están bienvenidos.

Es necesario traer a cada sesión o una laptop (con el sistema operativo de su mejor juicio) o una memoria USB live para utilizar el equipo del salón. Esta computadora o USB debe tener Gnuplot, Octave, R-project, Python (con numpy y scipy) y gcc con librerías estándares previamente instalados. Todas estas herramientas son de distribución libre gratuito y multiplataforma. También se recomienda traer un manual de referencia en PDF y posiblemente una tarjeta de referencia impresa.

Propósito

Introducir al estudiante con el modelado de sistemas complejos mediante las técnicas de simulación probabilista. El curso se enfoca a cubrir los fundamentos, la metodología y la aplicación de las diversas técnicas. Se incluye la instrucción de herramientas computacionales de simulación. Los sistemas estudiados incluyen a sistemas discretos y contínuos; también se abordará la simulación mediante agentes y el comportamiento de sistemas caóticos.

Competencias particulares

Unidades temáticas

  1. Procesos estocásticos como modelos de sistemas dinámicos
  2. Programación y verificación de generadores pseudoaleatorios para diversas distribuciones de probabilidad
  3. Lenguajes y plataformas computacionales para la simulación
  4. Validación y visualización científica de simulaciones

Competencias específicas de las unidades

  1. Formular procesos aleatorios discretos y continuos para capturar y analizar comportamientos de sistemas complejos de fenómenos reales.
  2. Diseñar e implementar mecanismos confiables de sistemas computacionales no deterministas para habilitar su simulación.
  3. Seleccionar y utilizar de forma eficiente herramientas de simulación para la construcción de modelos fieles de sistemas del mundo real.
  4. Verificar formal y experimentalmente la validez de una simulación computacional para asegurar su confiabilidad como modelo de un fenómeno real; visualizar los resultados de la simulación para comunicarlos de forma entendible para los tomadores de decisiones.

Temario

Usamos de apoyo las diapositivas de Procesos estocásticos de posgrado.

  1. Clasificación de sistemas; modelado matemático (repaso)
  2. Modelos deterministas
    (T1, reporte 10 puntos)
  3. Conceptos de probabilidad y estadística
  4. Procesos estocásticos discretos y contínuos
    (T2, reporte y programa 5+5 puntos)
  5. Generación y selección de distribuciones
  6. Pruebas estadísticas para los números pseudoaleatorios
    (T3, reporte y programa 5+5 puntos)
  7. Métodos numéricos
  8. Examen de medio curso (10 puntos)
  9. Sistemas caóticos
    (T4, reporte y programa 5+5 puntos)
    Recursos
  10. Principios de modelado de sistemas dinámicos
  11. Herramientas de simulación
  12. Estudio de caso: simulación de ambientes urbanos
  13. Estudio de caso: simulación de ecosistemas
  14. Validación, visualización e interpretación de simulaciones
  15. Demostraciones de proyectos grupales
    (reporte, presentación y código documentado 10+10+20 puntos)
  16. Examen ordinario (10 puntos, 2 extra por 3c)

Producto integrador

La unidad de aprendizaje se llave a cabo a través de la recopilación de un portafolio individual en la forma de un blog que contiene los reportes de las tareas y las preparaciones que cada participante realiza para el proyecto integrador grupal.

El proyecto se realiza en grupos de 2-4 personas. Los grupos se forman en la semana del examen de medio curso.

Se otorga puntos extra por participación en los blogs y el foro de discusiones.

Reportes de proyectos finales

Calificación

En el temario se indica el puntaje máximo disponible en cada actividad. Noten que por el reglamento vigente de la UANL, si no entregan por mínimo el 70 porciento de las actividades a tiempo, no tendrán derecho de presentar la segunda oportunidad (se califica como NC, "no cumple"). Las actividades que comprenden el 30 porciento que no es obligatorio a entregar son las siguientes: examen de medio curso, examen ordinario y el reporte escrito de la demostración final.

Resultados

Participante T1T2T3 Ex. T4Proyecto ExamenCF
R R P R P MC R P R P C Ord.
Abraham 8+0 5-3 5-3 5-1 5-1 1 5-1 5-1 10 8 18 8+2 75
Cecilia 10+2 5 5 4+1+1 4+1+1 7 5+1 5 10 9 20 9+2 100+2
Emmanuel 9+0 5-2 5-2 4+1 4+1 10 4+1 4+1 10 10 20+3 10+2 100
Juan Carlos 10+0 5 5-1 5-1+1 5-1+1 12 5 5 10 9 20 9+1 100
Max 8+0 5-2 5-2 4 4 6 5-1 5-1 10 10 20+3 6+0 85
Pedro Miguel 8+0 5-3 5-3 5-2 5-2 0 5-1 5-1 10 8 18 8+0 70
Ramón 10+0 5-1 5-1 5-1+1 5-1+1 6 5-1+1 5-1+1 10 9 20 9+2 94
Raúl 7-2+0 5-2 5-2 4-1 4-1 4 5 4 10 10 20+3 8+1 82
Roberto 9+3 5 5 4 4 6 5+1+1 5 10 9 20 9+2 98
Saúl 8+0 5-2 5-2 5-1 5-1 3 5-1+1 5-1+1 10 8 18 8+2 81
Víctor 9+0 4-2 5-2 5-1 5-1 5 4 5 10 10 20+3 9+1 89

Examen de medio curso

Aspecto
(Un punto cada uno)
Participante
CecyVíctorRaúlRamón EmmaSaúlMaxRobPedroJCAby
Generación del grafo X-XXXXXX-XX
Gráfica de la matriz de adyacencia (extra) --X------X-
Cálculo de la distribución de grado X--XXXXX-X-
Gráfica de la distribución de grado (extra) -----X-----
Distribución estacionaria X--XX--X-X-
Gráfica de dependencia X--XX--X-X-
Correlación X--XX--X-X-
Conclusión sobre la razon de esto ---XX--X---
Generación de uniformes XXX-X----X-
Generación de exponenciales XXX-X----X-
Generación de Poisson -X--X-X--X-
Repetición de la generación -X--X-X--X-
Gráfica de distribución experimental (extra) -X----X--X-
Verificación gráfica contra el teórico (extra) ------X--X-
Puntaje total del examen 7546103660121

Bibliografía básica

Se hará uso amplio materiales de enseñanza en línea. No es necesario comprar un único libro de texto, sino cualquier libro de parecido sirve como material de apoyo.

Literatura recomendada

Libros

Artículos

Tutoriales


Actualizada el 29 de mayo del 2012.
URL: http://elisa.dyndns-web.com/~elisa/teaching/prog/simu/2012.html