Principi e metodi di simulazione discreta

Simulazione sequenziale, parallela, distribuita, simulazione web. Metodi di analisi dell'output

Autori e curatori
Collana
Livello
Textbook, strumenti didattici
Dati
pp. 480,      1a edizione  2010   (Codice editore 720.83)

Principi e metodi di simulazione discreta. Simulazione sequenziale, parallela, distribuita, simulazione web. Metodi di analisi dell'output
Tipologia: Edizione a stampa
Prezzo: € 47,00
Disponibilità: Discreta


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Codice ISBN: 9788856823363

In breve

La simulazione digitale è la disciplina della costruzione dei modelli e dell’interpretazione dei risultati (analisi dell’output). Il volume guida lo studioso al passaggio dai più tradizionali metodi di simulazione sequenziale ai più moderni di simulazione parallela e distribuita, includendo internet e simulazione web. Ampio spazio è dato poi ai metodi statistici per l’analisi dell’output.

Presentazione del volume


Sigmund Freud affermava che ci sono due cose che tutti credono di poter fare: la psicanalisi e l'equitazione e che soltanto il cavallo si ribella. C'è una terza cosa che tutti credono di poter fare, ed è la simulazione. Nemmeno qui c'è un cavallo che si ribelli, ma questo può avere costi umani e sociali.
Ci si riferisce alla simulazione digitale (cioè col calcolatore). Si possono simulare sistemi stradali, ferroviari e di traffico aereo, sistemi informatici, satellitari e di telecomunicazione, sistemi industriali, sistemi di produzione e distribuzione dell'energia, sistemi militari, bancari e finanziari, di emergenza, di infrastrutture critiche e di pubblico soccorso, impianti elettrici, idraulici, chimici e nucleari.
Aziende piccole e grandi, enti pubblici e militari, enti economici e di ricerca tendono sempre più a fondare le proprie scelte sui risultati di simulazioni. Ma scelte approssimative possono avere costi ingenti. La simulazione digitale è una disciplina che, se non applicata professionalmente, può diventare uno strumento che produce masse ingenti di dati cui non si sa che significato dare. Questo volume, pertanto, oltre a guidare lo studioso al passaggio dai più tradizionali metodi di simulazione sequenziale ai più moderni di simulazione parallela e distribuita, includendo simulazione internet e web, nei paradigmi virtual, visual, constructive, live, e in-the-loop, offre ampio spazio ai metodi per l'analisi dei risultati.
Tra le più moderne realizzazioni, il lettore troverà nel testo casi di studio di simulazione sequenziale in Java e Omnet++ e di simulazione distribuita in HLA e SimArch.

Giuseppe Iazeolla è ordinario di Ingegneria Informatica presso la Facoltà di Ingegneria dell'Università degli Studi di Roma "Tor Vergata", dove insegna Ingegneria del Software e Modellistica di Impianti e Sistemi, ed è responsabile di ricerche nel campo della simulazione distribuita, dell'ingegneria del software, e delle prestazioni di reti e sistemi. È stato ordinario di Informatica presso l'Università di Pisa, direttore di ricerca presso il Cnr, ha lavorato nell'industria elettronica e dei computer ed ha soggiornato presso laboratori di ricerca Usa, quali il Massachusetts Institute of Technology e il Concurrent Engineeering Research Center, nonché il Data Network Architecture Center dell'Università di CapeTown. È autore di numerosi libri sulle prestazioni e simulazione dei sistemi. Insegna simulazione dal 1972, dal primissimo corso accademico in Simulazione digitale istituito in Italia presso l'Università di Pisa.

Indice



Prefazione
Ringraziamenti
Natura della simulazione
(Introduzione; Classificazione dei sistemi; Classificazione dei modelli; Simulazione e modelli di simulazione; Pianificazione di un esperimento di simulazione)
Metodologie per la simulazione discreta. Simulazione sequenziale, parallela, distribuita
(Nozioni di evento, processo e attività; Meccanismi di avanzamento del tempo; Produzione del modello di simulazione; Progetto degli esperimenti; Linguaggi e ambienti di simulazione; Simulazione parallela e distribuita)
Simulazione guidata da distribuzioni
(Funzioni di probabilità di due variabili aleatorie; Funzioni di probabilità di due variabili aleatorie; Distribuzioni marginali; Indipendenza; Probabilità condizionali; Covarianza e correlazione; Cambiamento di variabili; Determinazione numerica di funzioni di probabilità; Simulazione Monte Carlo; Generazione di numeri casuali e pseudocasuali a distribuzione uniforme; Il metodo della congruenza lineare; Altri metodi; Metodo FSR; La distribuzione chi-quadro; Test statistici sulle sequenze random; Generazione di distribuzioni qualsiasi; Simulazione di processi di arrivi e servizi; Generazione con altri metodi)
Analisi di risultati e convalida in esperimenti di simulazione
(Stima dei parametri di una distribuzione; Stima della media; Stima della varianza; Stima delle distribuzioni; Statistiche dall'esperimento di simulazione; Calibratura e convalida del modello di simulazione; Effetto degli errori di troncamento)
Fortran, Java, Simulazione con linguaggi generali
(Introduzione; Generalità sulla simulazione in Fortran; Esempio di simulazione in Fortran; Simulazione in Java; Codice Java dell'esempio)
Simula, Gpss, Omnet ++, Simulazione con linguaggi speciali
(Generalità; Simulazione in Simula; Simulazione in Gpss; Simulazione in Omnet++)
HLA, SimArch, Simulazione distribuita
(Introduzione; Componenti di una simulazione distribuita basata su HLA; Servizi offerti dall'RTI; L'implementazione HLA pRTII516; Sviluppo del caso di studio; Esempio di sviluppo HLA; Esempio di sviluppo con SimArch; Conclusioni)
Problemi
Bibliografia
Indice analitico.