Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Simulation und Modellierung I

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Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

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Simulation und Modellierung I - Cheatsheet
Simulation und Modellierung I - Cheatsheet Einführung in die Terminologie und Konzepte der Simulation Definition: Grundlagen der Simulation - Begriffe und grundlegende Konzepte. Details: Simulation: Nachbildung eines realen Prozesses. Modell: Abstraktion des realen Systems. Deterministische und stochastische Modelle: Präzise vs. zufällige Ergebnisse. Eingangsgrößen und Ausgangsgrößen: Input- und O...

Simulation und Modellierung I - Cheatsheet

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Simulation und Modellierung I - Exam
Simulation und Modellierung I - Exam Aufgabe 1) Du bist verantwortlich für das Design und die Implementierung einer Simulation eines Produktionsprozesses in einer Fabrik. Der Prozess beinhaltet mehrere Maschinen und Roboter, die in unterschiedlichen Intervallen Produkte herstellen und verarbeiten. Dein Ziel ist es, die Effizienz des Systems zu analysieren und zu verbessern. Verwende dazu geeignete...

Simulation und Modellierung I - Exam

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Was ist eine Simulation?

Was versteht man unter einem Modell in der Simulation?

Was ist der Unterschied zwischen deterministischen und stochastischen Modellen?

Was versteht man unter diskreter und kontinuierlicher Simulation?

Nennen Sie ein Beispiel für eine diskrete Simulation.

Wie wird eine kontinuierliche Simulation mathematisch beschrieben?

Was sind Pseudozufallszahlen?

Wofür werden Monte-Carlo-Methoden verwendet?

Nennen Sie zwei häufig verwendete Verteilungsfunktionen.

Was überprüft die Validierung in Simulationsmodellen?

Welche Methoden werden zur Validierung und Verifikation von Simulationsmodellen verwendet?

Was ist das Ziel der Verifikation von Simulationsmodellen?

Was versteht man unter agentenbasierter Modellierung?

Welche mathematischen Grundlagen werden in der agentenbasierten Modellierung verwendet?

Nennen Sie einige Anwendungsbeispiele der agentenbasierten Modellierung.

Was sind Systemdynamikmodelle?

Welche Werkzeuge werden in Systemdynamikmodellen verwendet?

Welche mathematische Gleichung beschreibt Systemdynamikmodelle?

Was versteht man unter der Integration von Simulationswerkzeugen in bestehende Systeme?

Was sind typische Ansätze für die Integration von Simulationswerkzeugen?

Welche Herausforderungen bestehen bei der Integration von Simulationswerkzeugen?

Was soll zu Beginn der Nutzung von Simulationssoftware klar definiert werden?

Warum ist eine Validierung der Simulationsergebnisse wichtig?

Welcher Fehler sollte bei der Nutzung von Simulationssoftware vermieden werden?

Weiter

Diese Konzepte musst du verstehen, um Simulation und Modellierung I an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Grundlagen der Simulation

Dieser Abschnitt behandelt die grundlegenden Prinzipien und Theorien, die hinter der Simulationstechnik stehen. Es wird erläutert, wie Simulationen genutzt werden, um reale Systeme und Prozesse abzubilden und zu analysieren.

  • Einführung in die Terminologie und Konzepte der Simulation
  • Unterscheidung zwischen diskreten und kontinuierlichen Simulationen
  • Mathematische Grundlagen der Simulation
  • Zufallszahlengenerierung und Monte-Carlo-Methoden
  • Validierung und Verifikation von Simulationsmodellen
Karteikarten generieren
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Modellierungstechniken

In diesem Abschnitt lernen die Studierenden, wie sie verschiedene Modellierungstechniken anwenden können, um komplexe Systeme zu simulieren. Es werden verschiedene Modelltypen und deren Einsatzgebiete erläutert.

  • Agentenbasierte Modellierung
  • Systemdynamikmodelle
  • Ereignisdiskrete Modelle
  • Differentialgleichungsbasierte Modelle
  • Hybridmodelle und deren Anwendung
Karteikarten generieren
03
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Anwendung von Simulationswerkzeugen

Dieser Teil des Kurses konzentriert sich auf den praktischen Einsatz und die Programmierung von Simulationswerkzeugen. Die Studierenden lernen, wie sie Simulationssoftware zur Analyse und Lösung von Problemen nutzen können.

  • Einführung in gängige Simulationssoftware
  • Erstellung und Anpassung von Simulationsmodellen
  • Datenanalyse und Interpretation der Ergebnisse
  • Integration von Simulationswerkzeugen in bestehende Systeme
  • Best Practices und gängige Fallstricke bei der Nutzung von Simulationssoftware
Karteikarten generieren
04
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Fallstudien und Praxisprojekte

Hier wenden die Studierenden ihr theoretisches Wissen in praktischen Projekten und Fallstudien an. Der Fokus liegt auf der Lösung realer Probleme durch Simulation und Modellierung.

  • Analyse und Präsentation realer Fallstudien
  • Entwicklung eigener Projektideen und deren Umsetzung
  • Teamarbeit und Kollaborationsmethoden
  • Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse
  • Feedback-Sessions und Peer-Reviews
Karteikarten generieren

Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Simulation und Modellierung I an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

In der Informatik ist die Fähigkeit, reale Systeme durch Simulation und Modellierung nachzubilden, von entscheidender Bedeutung. Die Vorlesung 'Simulation und Modellierung I' an der Universität Erlangen-Nürnberg bietet Dir die Möglichkeit, Grundlagen und Techniken dieses Fachgebiets zu erlernen und anzuwenden. In dieser Lehrveranstaltung wirst Du sowohl theoretische Kenntnisse als auch praktische Fertigkeiten erwerben, die für die Durchführung von Simulationen notwendig sind. Die Vorlesung kombiniert theoretische Vorlesungen mit praktischen Übungen, um einen umfassenden Lernerfolg sicherzustellen.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: besteht aus Vorlesungen und praktischen Übungen

Studienleistungen: schriftliche Prüfung am Ende des Semesters

Angebotstermine: Wintersemester

Curriculum-Highlights: Grundlagen der Simulation, Modellierungstechniken, Anwendung von Simulationswerkzeugen, Fallstudien und Praxisprojekte

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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