Hoşgeldiniz, Misafir . Oturum Aç . English
Neredeyim: Ninova / Dersler / Bilişim Enstitüsü / BLU 528E / Dersin Bilgileri
 

Dersin Bilgileri

Dersin Adı
Türkçe İleri Markov Sistemlerin Modelleme ve Benzetimi
İngilizce Advanced Modeling & Simulation of Markovian Sytems
Dersin Kodu
BLU 528E Kredi Ders
(saat/hafta)
Uygulama
(saat/hafta)
Labratuvar
(saat/hafta)
Dönem -
3 3 - -
Dersin Dili İngilizce
Dersin Koordinatörü Mehmet Akif Yazıcı
Dersin Amaçları 1) Hafızasızlık ve Markov özellikleri üzerinden Markov modelleme anlayışı hakkında bilgi vermek
2) Sözde-rasgele sayı üretim yöntemlerini öğretmek
3) Çeşitli Markov kuyruk sistemlerinin anlaşılması ve benzetimlerinin yapılmasını öğretmek
4) Etkin ve verimli benzetim programı yazımını öğretmek
5) Bilişim sistemlerinde modelleme ve benzetim yöntemleri hakkında bilgi vermek
Dersin Tanımı Olasılık teorisi ve rassal süreçler, hafızasızlık özelliği, Markov özelliği, Poisson süreci, Sözde-rasgele sayı üretimi, Poisson olay üretimi, Benzetim eniyileme, güvenilirlik aralıkları, M/M/1, M/M/k, M/D/1, M/M/k/k, M/M/k/k/N sistemlerinin benzetimleri ve başarım ölçütleri, Erlang kayıp formülleri, Kuyruklama türleri, Sabırsızlık modelleri, Toplu varış sistemleri, Markov varış süreci (MAP), Faz-tipi servis dağılımları, Aloha sistemleri, İnternet trafiği, Yönlendirici/ağ anahtarı benzetimi
Dersin Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler;
1) Rasgele değişken ve süreçlerin hafızasızlık ve Markov özellikleri,
2) Sözde-rasgele sayı üretim yöntemleri,
3) Çeşitli Markov kuyruk sistemlerinin karakteristikleri,
4) Markov sistemlerinin etkin ve verimli benzetimi,
5) Bilişim sistemlerinde bazı gerçek sistemlerin benzetimi
hakkında bilgi sahibi olacaklardır.
Önkoşullar Spesifik herhangi bir ders beklenmemekle beraber yeterli seviyede olasılık teorisi ve bilgisayar programlama bilgisi gerekmektedir.
Gereken Olanaklar
Diğer
Ders Kitabı
Diğer Referanslar [1] Sheldon. M. Ross. Simulation. Academic Press, 5th edition, December 2012
[2] William J. Stewart. Probability, Markov Chains, Queues, and Simulation: The Mathematical Basis of Performance Modeling. Princeton University Press, 2009
[3] Steven M. Kay, Intuitive Probability and Random Processes using MATLAB. Kluwer Academic Publishing, 2006
[4] Carl Graham, Denis Talay. Stochastic Simulation and Monte Carlo Methods: Mathematical Foundations of Stochastic Simulation. Springer-Verlag, 2013
[5] Jerry Banks, John S. Carson II, Barry L. Nelson, David M. Nicol. Discrete-Event System Simulation. Pearson, 5th edition, July 2009
 
 
Dersler . Yardım . Hakkında
Ninova, İTÜ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı ürünüdür. © 2020