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Per gli Studenti
Laboratorio di Metodi Computazionali

Codice ins.

Insegnamento

CFU ins.

Tipo ins.

Anno

Sem.

SSD ins.

Responsabile insegnamento

E3101Q017

Laboratorio di Metodi Computazionali

4

OBS

3

2

INF/01

LULLI Guglielmo

 

Computational methods lab

 

 

 

 

 

 

Contenuti:
Il corso si propone di introdurre lo studente alle tecniche di simulazione per sistemi complessi ad eventi discreti.

Obiettivi formativi:
L'obiettivo principale del corso èdotare lo studente di tutte le conoscenze necessarie per eseguire in modo compiuto studi di simulazione di sistemi ad eventi discreti. Alla fine del corso lo studente sarà in grado di progettare esviluppare modelli di simulazione ad eventi discreti per sistemi complessi; di eseguire studi di simulazione e di utilizzare i principali concetti della statistica per l’analisi dei risultati.

Prerequisiti:

Calcolo delle probabilità e statistica, metodi e modelli computazionali, ricerca operativa.

Metodi didattici:
Lezioni frontali ed esercitazioni con discussione di casi studio. Svolgimento di un progetto in piccoli gruppi di studenti.

Programma esteso:

  • Introduzione alla simulazione
  • Funzioni per la generazione di numeri casuali
  • Funzioni per generare realizzazioni di variabili aleatorie continue e discrete
  • Funzioni per simulazione Monte Carlo
  • Funzioni per simulare Catene di Markov
  • Funzioni per la riduzione della varianza
  • Funzioni per l’analisi dell’output di un esperimento di simulazione
  • Software di simulazione
  • Sviluppo di modelli di simulazione
  • Documentazione e presentazione

Testi di riferimento:
Banks, Carson II, Nelson, Nicol: Discrete-Event System Simulation, Pearson.

Modalità di verifica dell'apprendimento:
Tipo esame:

Scritto e orale.

Tipo valutazione:
Voto finale.

Contents:
The course prepares students to solve problems using simulation, to learn how to develop computer simulation models of real or conceptual systems, and how to correctly design, analyze and interpret the results of computer simulation experiments.

Aims:
Design, develop and use programs and software prototypes for the simulation of discrete-event systems.   Study, analysis and development of test of hypothesis for the analysis of output from simulation experiments.Design and implementation of software modules for maximum likelihood estimation.

Prerequisites:
Statistics and probability, computational models and methods, operations research.

Teaching methods: 
Classroom lessons and exercitations with discussion of use cases. Development of a project by small students groups.

Extended program:

  • Introduction to simulation
  • Generation of random numbers
  • Sampling from discrete and continuous distribution
  • Monte Carlo Simulation
  • Markov Chains simulation
  • Variance reduction
  • Output analysis
  • Simulation Software
  • Software prototype design and development
  • Documenting and presentation

Textbook:
Banks, Carson II, Nelson, Nicol: Discrete-Event System Simulation, 5th Edition, Pearson.

Examination:
Final examination with written and oral test.

Evaluation:
Final grade.

 

Approfondimenti

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