IMS: Cílové znalosti

Pozor: u zkoušky nejsou dovoleny poznámky/literatura

• Princip modelování a simulace, základní pojmy. Základní etapy modelování a simulace. Aplikační oblasti, výhody a nevýhody použití simulace, porovnání s ostatními metodami získávání znalostí.
• Systémy: Definice pojmu systém. Klasifikace systémů. Prvky systémů a jejich klasifikace. Popis struktury systémů a definice jejich chování. Časová množina. (Ekvivalence chování systémů.) Izomorfní a homomorfní systémy.
• Modely a modelování: Klasifikace modelů, formy popisu modelů. Vytváření abstraktních modelů. Vytváření simulačních modelů.
  Vztah systému a jeho modelů. Co je validace a verifikace simulačních modelů.
• Modelování náhodných procesů, často používaná rozložení pravděpodobnosti.
  Distribuční funkce a funkce hustoty pravděpodobnosti. Charakteristiky náhodných proměnných.
• Generování a testování pseudonáhodných čísel. Kongruentní generátory, základní metody transformace rozložení.
• Metoda Monte Carlo: princip, aplikační oblasti, přesnost metody.
• Simulace: Princip, různé typy simulace. Simulační nástroje (Dymola, Modelica, SIMLIB/C++), forma výsledků, analýza a vizualizace výsledků.
• Diskrétní simulace: formy popisu diskrétních systémů, události a procesy.
  • Použití Petriho sítí v simulaci. Základní typy Petriho sítí, chování Petriho sítí, typy přechodů.
  • Systémy hromadné obsluhy (SHO), obslužné sítě, fronty, priority, Kendallova klasifikace, modelování SHO.
  • Princip diskrétní simulace. Kalendář událostí, algoritmus řízení simulace typu "next event". Kvaziparalelismus.
  • Základy diskrétní simulace v SIMLIB/C++. Popis modelu a experimentu.
  • Zařízení (Facility), sklad (Store), fronta, prioritní fronta. Priorita obsluhy, priorita procesu.
  • Sběr statistik.
  • Diskrétní simulační jazyky - jen velmi stručný přehled.
• Spojitá simulace: formy popisu spojitých systémů, metody transformace na soustavu diferenciálních rovnic prvního řádu, typy spojitých bloků.
  • Numerické integrační metody pro řešení ODR 1.řádu. Klasifikace, princip, vlastnosti: přesnost, stabilita.
    Eulerova metoda (včetně algoritmu řízení spojité simulace),
    princip dalších metod + schopnost implementovat metodu po zadání vzorce.
  • Orientačně: Co jsou tuhé (stiff) systémy, jaké problémy způsobují při simulaci.
  • Spojité sim. jazyky - základní přehled.
    Řazení funkčních bloků, algebraické smyčky, princip jejich řešení.
  • (Orientačně: Parciální dif. rovnice - přehled a základní princip jejich simulačního řešení.)
  • Přehled: Spojitá část SIMLIB/C++. Blokové výrazy, typy bloků, popis experimentu, sledování stavu modelu.
• Kombinovaná simulace - princip, stavové podmínky/události, problémy k řešení. Algoritmus řízení kombinované simulace.
  (Orientačně: Základy jazyka Modelica.)
• Speciální typy modelů.
  Základní principy simulace číslicových obvodů, algoritmus řízení simulace číslicových obvodů.
  Popis neurčitosti: základy fuzzy logiky, co je (de)fuzzifikace, fuzzy pravidla.
  Celulární automaty: princip, pravidla, klasifikace, použití.
• Vyhodnocování výsledků simulace (zkušenosti z projektu).
• Analytické řešení modelů: princip, jaký typ výsledků dostaneme, výhody/nevýhody analytického řešení, možné aplikace.
  Markovské procesy a řetězce. Výpočet pravděpodobnosti stavů pro jednoduché Markovské procesy. (M/M/1, M/M/2, +omezená délka fronty, ...)
• Orientačně: Spolehlivost, intenzita poruch, jak se modeluje.