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Simulation und Modellierung 1 - VÜ (SaM 1-VÜ)5 ECTS (englische Bezeichnung: Simulation and Modeling 1 - L+E)
Modulverantwortliche/r: Reinhard German Lehrende:
Reinhard German
Studienfächer/Prüfungsordnungsmodule:
Einfrieren der UnivIS-Modul-Beschreibung: 16.8.2018
Simulation und Modellierung I (16282)
Vertiefungsrichtung Diskrete Simulation (30497)
Vertiefungsrichtung Diskrete Simulation (33593)
Wahlpflichtmodul aus INF im Schwerpunkt Kommunikationsnetze (36934)
Wahlpflichtmodul aus INF im Schwerpunkt Realisierung von Informations- und Kommunikationssystemen (36937)
Vertiefungsmodule aus dem Sockel beider Studienrichtungen (43093)
Wahlpflichtbereich Informatik (43829, 1 Semester)
Extension Courses (76813)
Wahlpflichtmodul aus INF im Schwerpunkt Eingebettete Systeme (87844)
Wahlpflichtmodul aus INF im Schwerpunkt Kommunikationsnetze (87848)
Startsemester: |
WS 2018/2019 | Dauer: |
1 Semester | Turnus: |
jährlich (WS) |
Präsenzzeit: |
60 Std. | Eigenstudium: |
90 Std. | Sprache: |
Deutsch oder Englisch |
Lehrveranstaltungen:
Empfohlene Voraussetzungen:
elementare Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Java,
Mathematikkenntnisse in Analysis, wie z.B. im 1. Semester der angewandten Mathematik vermittelt
Recommended background knowledge: basic programming skills, preferably in Java, mathematics skills in analysis, such as taught in the first semester in applied mathematics.
Inhalt:
Das Modul vermittelt die Grundlagen der diskreten Ereignissimulation und beinhaltet
diskrete Simulation
analytische Modellierung (z.B. Warteschlangen)
Eingabemodellierung (z.B. Fitting-Verfahren)
Zufallszahlenerzeugung
statistische Ausgabeanalyse
Modellierungsparadigmen (u.a. Ereignis-/Prozessorientierung, Warteschlangen, Automaten, Petri-Netze, UML, graphische Bausteine)
kontinuierliche und hybride Simulation
Simulationssoftware
Fallstudien
Content:
Overview of the various kinds of simulation
discrete simulation (computational concepts, simulation of queuing systems, simulation in Java, professional simulation tools)
required probability concepts and statistics, modeling paradigms (e.g., event/process oriented, queuing systems, Petri nets, UML statecharts)
input modeling (selecting input probability distributions)
random number generation (linear congruential generators and variants, generating random variates)
output analysis (warm-up period detection, independent replications, result presentation)
continuous and hybrid simulation (differential equations, numerical solution, hybrid statecharts)
simulation software, case studies, parallel and distributed simulation.
Lernziele und Kompetenzen:
Die Studierenden
erwerben Kenntnisse über Verfahren und Realisierungsmöglichkeiten der diskreten Simulation mit Ausblick auf andere Simulationsarten
erwerben Kenntnisse über statistische Aspekte der Simulation, die für die Anwendung wichtig sind
wenden statistische Methoden zur Analyse und Bewertung von Eingabe- sowie Ausgabedaten an
erwerben praktische Erfahrung mit kommerziellen Simulationswerkzeugen
erwerben Erfahrungen bei der Simulation in verschiedenen Anwendungsbereichen (u.a. Rechnernetze, Fertigungssysteme, Materialflusssysteme)
entwickeln eigenständig anhand von Beispielaufgaben Simulationsmodelle unter Verwendung verschiedener Modellierungsparadigmen
können in Gruppen kooperativ und verantwortlich arbeiten
Learning targets and competences:
Students
• gain knowledge about methods and realization possibilities of discrete simulation with an outlook on other types of simulation
• gain knowledge of statistical aspects of simulation that are important for practice
• apply statistical methods for analysis and evaluation of input and output data
• gain hands-on experience with commercial simulation tools
• gain experience in simulation in various fields of application (including computer networks, manufacturing systems, material flow systems)
• independently develop simulation models on the basis of sample tasks using different modeling paradigms
• can work in groups cooperatively and responsibly
Literatur:
Law, “Simulation Modeling and Analysis”, 5th ed., McGraw Hill, 2014
Weitere Informationen:
www: http://www7.cs.fau.de/en/teaching/sm1-2016w/
Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan: Das Modul ist im Kontext der folgenden Studienfächer/Vertiefungsrichtungen verwendbar:
- Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Bachelor of Science): 5. Semester
(Po-Vers. 2010 | TechFak | Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Bachelor of Science) | Gesamtkonto | Computer Science | Simulation und Modellierung I)
Studien-/Prüfungsleistungen:
Simulation und Modellierung 1 (Vorlesung mit Übungen) (Prüfungsnummer: 70901)
(englischer Titel: Simulation and Modeling 1 (with Exercises))
zugeh. "mein campus"-Prüfung: | - 37021 Diskrete Simulation (5 ECTS) (Prüfung, Form: mehrteilige Prüfung, Zehntelnoten, Dauer: -, 5.0 ECTS, Platzhalter).
- 38021 Diskrete Simulation (5 ECTS) (Informatik (Master of Science) 2010, Prüfung, Form: mehrteilige Prüfung, Zehntelnoten, Dauer: -, 5.0 ECTS, Platzhalter).
- 17127 Wahlpflichtmodul aus INF, 5 ECTS (Informations- und Kommunikationstechnik (Master of Science) 2010, Prüfung, Form: mehrteilige Prüfung, Zehntelnoten, Dauer: -, 5.0 ECTS, Platzhalter).
- 17327 Wahlpflichtmodul aus INF, 5 ECTS (Informations- und Kommunikationstechnik (Master of Science) 2010, Prüfung, Form: mehrteilige Prüfung, Zehntelnoten, Dauer: -, 5.0 ECTS, Platzhalter).
- 17001 Computer Science (5 ECTS) (Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science) 2013, Prüfung, Form: mehrteilige Prüfung, Zehntelnoten, Dauer: -, 5 ECTS, Platzhalter).
- 17004 Scientific Computing (5 ECTS) (Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science) 2013, Prüfung, Form: mehrteilige Prüfung, Zehntelnoten, Dauer: -, 5 ECTS, Platzhalter).
- 77702 Extension Courses (5 ECTS) (International Information Systems (IIS) (Master of Science) 2014w, Prüfung, Form: mehrteilige Prüfung, Zehntelnoten, Dauer: -, 5.0 ECTS, Platzhalter).
- 70901 Vorlesung Simulation und Modellierung I (International Information Systems (IIS) (Master of Science) 2014w, Prüfung, Form: Klausur, Drittelnoten (mit 4,3), Dauer: 90, 5.0 ECTS, Prüfung).
- 17252 Vertiefungsmodul aus dem Sockel beider Kompetenzfelder (Medizintechnik (Bachelor of Science) 2013, Prüfung, Form: variabel, Zehntelnoten, Dauer: -, 5.0 ECTS, Platzhalter).
- 17027 Wahlpflichtmodul aus INF (5 ECTS) (Informations- und Kommunikationstechnik (Master of Science) 2016s, Prüfung, Form: mehrteilige Prüfung, Zehntelnoten, Dauer: -, 5.0 ECTS, Platzhalter).
- 17127 Wahlpflichtmodul aus INF (5 ECTS) (Informations- und Kommunikationstechnik (Master of Science) 2016s, Prüfung, Form: mehrteilige Prüfung, Zehntelnoten, Dauer: -, 5.0 ECTS, Platzhalter).
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- Prüfungsleistung, Klausur, Dauer (in Minuten): 90, benotet
- Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
- weitere Erläuterungen:
Die Modulprüfung besteht aus:
unbenotete Studienleistung, zu erwerben durch erfolgreiche Teilnahme an den Übungen
Klausur von 90 Minuten oder mündliche Prüfung bei weniger als 20 Teilnehmern
- Erstablegung: WS 2018/2019, 1. Wdh.: WS 2019/2020
1. Prüfer: | Reinhard German (100165) |
- Termin: 02.04.2019, 14:00 Uhr, Ort: H 9 TechF
Termin: 02.10.2019, 10:00 Uhr, Ort: Raum 04.137, Martensstr. 3, 91058 Erlangen
Termin: 10.06.2020
Termin: 22.10.2020, 13:00 Uhr, Ort: K 1 TechF
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