Módulo 1
Fundamentos de Simulación y Probabilidad
Sesión 1 · Sesión 2
Semana regular
Sesión 1¶
Generación de números pseudo-aleatorios uniformes (LCG) y generales con transformada inversa.
| Autor | Libro | Capítulo / sección | Lectura |
|---|---|---|---|
| Ross, S. M. | Introduction to Probability Models | Cap. 11.2-11.3 — Simulating Continuous Random Variables | 📄 Ver páginas |
| Ross, S. M. | Introduction to Probability Models | Cap. 11.5 — Stochastic Processes: ejemplo de simulación estocástica | 📄 Ver páginas |
Diapositivas de la sesión
Actividad de código
Generación de números pseudo-aleatorios. Características de un buen generador y autocorrelograma.
Actividad de código
Implementación de los métodos de Transformada Inversa y método de Aceptación y Rechazo para la generación de variables aleatorias
Sesión 2¶
Simulación Monte Carlo: pseudo-código de una simulación, cálculo de métricas de desempeño/resultado. Análisis de salida: Teorema del Límite Central (TLC) y su papel en la simulación. Uso de la estadística.
| Autor | Libro | Capítulo / sección | Lectura |
|---|---|---|---|
| Ross, S. M. | Introduction to Probability Models | Cap. 11.7 — Determining the Number of Runs: análisis estadístico | 📄 Ver páginas |
| Rozanov, Y. A. | Probability theory: A concise course | Cap. 6 — Algunos teoremas límite | 📄 Ver páginas |
Diapositivas de la sesión
Actividad de código
Simulación de Monte carlo, Teorema del Límite Central (TLC), Ejemplo Dardos
Actividad de código
Simulación de Monte carlo, Teorema del Límite Central (TLC), Ejemplo Sistema de señales multicomponente
Actividad de código
Simulación de Monte carlo - Ejemplo determinista, reoslución de Integrales