Presentación

1. Introducción

1.1. Usos de la simulación
1.2. Planeación del modelo de simulación y su experimentación
1.3. Cultura de la simulación en diferentes escenarios
1.3.1. Gestión cualitativa
1.3.2. Gestión cuantitativa
1.4. Orígenes de la simulación

1.5. Algunos conceptos básicos de la POO
1.6. Estado actual de la simulación
1.7. Desarrollo de simulaciones como recursos de aprendizaje
1.7.1. El modelo conceptual
1.7.2. Construcción del modelo conceptual
1.7.2.1. Dinámica molecular y dinámica browniana

2. Modelos

2.1. El modelo de espacio de estados
2.2. Modelos estocásticos
2.2.1. Modelo Bayesiano
2.2.2. Bootstrapping como inferencia estadística
2.2.3. Modelos con memoria larga
2.3. Criterios de selección de un modelo

2.4. Validación de un modelo
2.5. Clasificación de los modelos
2.5.1. Sistemas que se pueden modelar
2.5.2. Proceso estocástico
2.5.3. Modelos determinísticos
2.6. Uso y ventajas de los modelos
2.6.1. Proceso de una simulación

3. Validación de la simulación de un modelo

3.1. Diseño del experimento
3.2. Prueba de hipótesis
3.3. Diseño experimental
3.3.1 Estimación de la función de verosimilitud
3.3.2 Errores de la simulación
3.3.3. Fiabilidad de software para simulación
3.3.4. Modelos de fiabilidad de software

4. Especificaciones en el desarrollo de software de simulación

4.1. Importancia de los requerimientos
4.2. Requisitos software de simulación
4.3. Diseño y realización de un modelo

5. Uso y limitaciones de la simulación

5.1. Bases para la simulación por computador
5.2. Enfoque informático de la simulación
5.3. Realización de la simulación

6. Interpretaciones de probabilidad

6.1. Definición de proceso aleatorio
6.2. Modelos de procesos aleatorios prácticos
6.3. Conceptos sobre a álgebra
6.3.1. Variables aleatorias
6.3.2. Función acumulativa de probabilidad
6.3.3. Variables aleatorias de 2-dimensiones
6.3.4. Probabilidad condicional bivariada

7. Distribuciones de probabilidad

7.1. Variables aleatorias continuas
7.1.1. Distribución normal o gaussiana
7.1.2. Distribución log-normal
7.1.3. Distribución de Weibull
7.1.4. Distribución Gamma
7.2. Variables aleatorias discretas
7.2.1. Distribución binomial
7.2.2. Distribución exponencial
7.2.3. Distribución de Poisson
7.2. Distribución chi-cuadrado

8. Procesos aleatorios de Poisson y gaussianos

8.1. Proceso de Poisson
8.1.1. Modelo de Poisson para la frecuencia
8.2. Proceso aleatorio gaussiano
8.2.1. Fractalidad

9. Generación de números aleatorios

9.1. Propiedades deseadas de un generador
9.2. Generadores congruencia les-lineales (GCL)
9.3. Generadores congruencia les lineales multiplicativos
9.4 Condiciones estadísticas de la sucesión pseudoaleatoria

10. Pruebas de bondad de ajuste de números aleatorios

10.1. Prueba de chi-cuadrado
10.2. Prueba de Kolmogorov-Smirnov
10.3. Aplicaciones de números aleatorios
10.3.1. Uso de números aleatorios para evaluar integrales

11. Generación de variables aleatorias

11.1. Transformada inversa para distribuciones discretas empíricas
11.2. Caso distribución uniforme discreta
11.3. Distribución normal
11.3.1. Algoritmo para generar variables aleatorias con distribución lognormal
11.3.2. Generación de variables aleatorias por el método de convolución
11.4. Transformación inversa de distribuciones continuas
11.5. Método del rechazo

12. Teoría de colas

12.1. Tipos de colas
12.2. Sistema ideal de colas
12.3. Clasificación de un sistema de colas
12.3.1. Aplicaciones de la simulación en un sistema de colas

13. Simulación de Montecarlo

13.1. Utilización de Montecarlo para simular un sistema de demanda de servicio
13.1.1. Simulación de eventos discretos
13.1.2. Desarrollo de la simulación y el algoritmo de una línea de espera
13.2. Modelado de series de tiempo
13.2.1. Modelos univariantes
13.2.2. Diseño de la simulación de un movimiento browniano
13.3. Recursividad del movimiento browniano
13.3.1 Generación de los ensayos aleatorios

14. Herramientas tecnológicas en la simulación

14.1. Tecnología en problemas complejos
14.2. Movimiento browniano generalizado
14.3. Coeficiente de Hurst

15. Referencias

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Conceptos y fundamentos de simulación digital