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    Lehrstuhl für Informatik III

    Simulationstechnik zur Systemanalyse

    Die Veranstaltung wird in diesem Semester Online Stattfinden. Alle weitere Informationen zur Teilnahme befinden sich im Wuecampus-Kursraum.

    Vorlesung

    Übung

    • Betreuer: Florian Metzger, Simon Raffeck
    • Beginn: 21.04.2021
    • Mittwochs 14:15

     

    Ziele der Vorlesung

    Das Ziel der Vorlesung „Simulationstechnik“ ist ein Grundverständnis von unterschiedlichen Simulationstechniken wie Ereignisorientierten Simulationen oder Monte-Carlo-Simulation zu vermitteln. Die Implementierung einer eigenen Simulation steht hierbei im Fokus, welche die Erfassung von Statistiken sowie die Erzeugung von Zufallszahlen beinhaltet. Insbesondere soll auch ein Verständnis der statistischen Auswertung von Simulationsstudien und Interpretation der Simulationsergebnisse vermittelt werden. Das Design von Simulationsstudien gehört ebenfalls zu den Grundlagen der Simulationstechnik. Die Erzeugung und Simulation von speziellen Zufallsprozessen, wie räumliche Punktprozesse zur Simulation von Mobilfunkteilnehmern oder Strukturen in Sozialen Netzen, werden ebenfalls vorgestellt.
    Das Ziel der Übungen ist die praktische Umsetzung der in der Vorlesung erarbeiteten Konzepte. Insbesondere werden unterschiedliche Aspekte für Computergestützte Simulation implementiert werden.
     

    Gliederung der Vorlesung

    • Einführung in die Simulationstechnik
    • Statistische Grundlagen
    • Erzeugung von Zufallszahlen
    • Stichprobentheorie und Schätzverfahren
    • Statistische Auswertung von Simulationsgrößen
    • Untersuchung von Messdaten
    • Experimentdesign
    • Spezielle Zufallsprozesse

     

    Empfohlene Literatur

    Die Vorlesung orientiert sich an etablierten Lehrbüchern aus der Simulationstechnik.

    Allgemeines:

    • Averill Law: Simulation Modeling and Analysis (englisch). Mcgraw-Hill Publ.Comp, 5th edition, 2014
    • Jerry Banks, John S. Carson, Barry L. Nelson, David M. Nicol: Discrete-Event System Simulation (englisch). Pearson Education Limited, 2013
    • Hisashi Kobayashi, Brian L. Mark: System Modeling and Analysis: Foundations of System Performance Evaluation (englisch). Prentice Hall, 2008
    • Bernd Page, Wolfgang Kreutzer, Björn Gehlsen: The Java Simulation Handbook: Simulating Discrete Event Systems with UML and Java (englisch). Shaker, 1st edition, 2005

    Spezielle Themen:

    • Douglas E. Montgomery, Design and Analysis of Experiments. John Wiley and Sons, 6th edition, 2005

    Einführung in Statistik und Auswertung von Simulationsdaten:

    • Rainer Schlittgen: Einführung in die Statistik: Analyse und Modellierung von Daten. Oldenbourg Wissenschaftsverlag, 2008
    • Andy Field: Discovering Statistics Using R (englisch). Sage, 2012
    • Wickham, Grolemund: R for Data Science, 2017,  https://r4ds.had.co.nz/index.html

    Online Tutorials: