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SYLLABUS
Asignatura: Modelos y Simulación
Código: MAT 502A
Requisito: Ingeniería de Control
Carga Horaria: 80 horas
Créditos: 8
I. OBJETIVOS GENERALES DE LA ASIGNATURA.
Estudiar y evaluar conceptos y fundamentos teórico-prácticos de la simulación y argumentar los distintos usos
de la computadora dentro de los campos de trabajo del ser humano.
Fundamentar la terminología y los conocimientos sobre el área de las computadoras y su simulación y diseñar
soluciones en base a tecnología computacional, generación de números aleatorios y de variables no
uniformes.
II. PROGRAMA ANALÍTICO DE LA ASIGNATURA.
UNIDAD 1: INTRODUCCION A LOS SISTEMAS Y MODELOS DE SIMULACIÓN
TEMA 1 : INTRODUCCION
1.1. Conceptos básicos de simulación.
1.2. Definición de simulación
1.3. Etapas para realizar un estudio de simulación
1.4. Factores a considerar en el desarrollo del modelo de simulación. Justificación de la simulación. Ventajas y
desventajas del uso de la simulación
TEMA 2: SISTEMAS Y MODELOS
2.1. Introducción
2.2. Clasificación de los sistemas
2.3. Clasificación de los modelos.
2.4. Simulación por computadora
2.5. Soluciones analíticas
2.6. Modelos matemáticos
2.7. Modelos deterministas
2.8. modelos Aleatorios
2.9. Comportamiento del modelo.
TEMA 3: MODELOS DETERMINISTAS
3.1 Introducción
3.2 Modelos analíticos
3.3 Modelo del juego por la vida.
3.4 Modelo depredador-presa
3.5 Ecuaciones diferenciales ordinarias

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3.6 Métodos numéricos
3.7 Método de Runge Kutta
3.8 Modelos de Inventarios
3.9 Modelos de colas
3.10 Modelos de competencia
3.11 Ecuaciones diferenciales parciales
3.12 Resolución de ecuaciones diferenciales parciales
3.13 Método de las diferencias finitas
3.14 Problemas de ecuaciones tipo elípticas, parabólicas e hiperbólicas
3.15 Problemas de Aplicación.
TEMA 4: GENERACION DE NUMEROS ALEATORIOS
4.1. Introducción
4.2. Números Aleatorios
4.3. Consideraciones sobre la generación de números aleatorios
4.4. Generación de números pseudoaleatorios
4.5. Generadores de números aleatorios
4.6. generadores congreuenciales lineales, mixtos, multiplicativos
4.7. Generador congruencial multiplicativo malo
4.8. Generador congruencial multiplicativo de periodo casi completo
4.9. Pruebas estadísticas para los números pseudoaleatorios
4.10. Pruebas de Ji-cuadrada de perfección de ajustes
4.11. Prueba de frecuencias, prueba de distancia
4.12. Prueba de series
4.13. Pruebas de Kolmologorov - Smirnov
4.14. Prueba de Poker
TEMA 5: GENERACION DE VARIABLES ESTOCASTICAS
5.1. Conceptos preliminares
5.2. Distribuciones de probabilidad
5.3. Distribución uniforme
5.4. Distribución triangular
5.5. Distribución exponencial
5.6. Distribución Gamma
5.7. Distribución beta
5.8. Distribución de Feibull
5.9. Distribución normal
5.10. Distribución hjji-cuadrado
5.11. Distribuciones discretas de probabilidad
5.12. Distribución uniforme discreta
5.13. Distribución binomial
5.14. Distribución geométrica
5.15. Distribución de Poisson
5.16. Distribución binomial negativa
5.17. Distribuciones truncadas
5.18. Distribuciones empíricas
5.19. Distribuciones tabuladas
TEMA 6: APLICACIONES DE LA SIMULACION ESTOCASTICA

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6.1. Aplicaciones en probabilidades
6.2. Lanzamientos de monedas, dados y paseos erráticos
6.3. Aplicaciones en estadística inferencial
6.4. Integración numérica en una, dos y tres variables
6.5. Sistema de ecuaciones lineales
6.6. Proyecto de inversiones
6.7. Modelos de inventarios
6.8. Modelos complejos de colas
6.9. Modelos de múltiples estaciones de un sólo canal. Control de calidad
6.10. Cifradores y descifradores estocásticos
6.11. Reconstrucción de imágenes
6.12. Sistemas dinámicos continuos atractores caos y atractor extraño
TEMA 7: AUTOMATAS CELULARES
7.1. Introducción
7.2. Origen de los Autómatas Celulares
7.3. Descripción de los Autómatas Celulares
7.3.1. Definición formal de un Autómata Celular
7.3.2. Autómatas Celulares elementales
7.3.3. Autómatas Celulares de 2 dimensiones
7.3.4. Propiedades y clases de los Autómatas Celulares
7.3.5. Algunos programas de Autómatas Celulares
7.4. Autómatas Celulares Probabilísticos
7.4.1. Autómatas Celulares Probabilísticos No-uniforme
7.4.2. Autómatas Celulares Probabilísticos Uniforme
7.4.3. Un Autómata Celular Probabilístico
III. BIBLIOGRAFÍA.
- James, M.L. Smith. G.M. 1973 . “ Métodos Numérico Aplicados a la computación Digital” SEP. México.
- Samarsky A.A. 1986. “Introducción a los Métodos numéricos”. Ediciones MIR, Moscú.
- Zill. 1997. “Ecuaciones Diferenciales con aplicaciones al Modelado”. Editorial ITM.
- Azarang, M. García. 1996. “Simulación y Análisis de Modelos Estocásticos”. Mc Graw Hill.
- Coss B. 1998. “Simulación un Enfoque Práctico”. Edit. Limusa
- Toffoli T, Margolus N. 1991. “Cellular Automata Machines Environment for Modeling”. Edit. England.

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IV. PLAN CALENDARIO
SEMANA ACTIVIDADES ACADÉMICAS OBSERVACIONES
1ra. Avance de materia
2da. Avance de materia
3ra. Avance de materia
4ta. Avance de materia
5ta. Avance de materia
6ta. Avance de materia
7ma. Avance de materia
Inicio Primera Evaluación
Parcial
Presentación de Notas
8va. Avance de materia
Conclusión Primera
Evaluación Parcial Presentación de Notas
9na. Avance de materia
10ma. Avance de materia
11ra. Avance de materia
12da. Avance de materia
13ra. Avance de materia
Inicio Segunda
Evaluación Parcial Presentación de Notas
14ta. Avance de materia
Conclusión Segunda
Evaluación Parcial
Presentación de Notas
15ta. Avance de materia
16tta. Avance de materia
17ma. Avance de materia
18va. Avance de materia
19na. Inicio Evaluación final Presentación de Notas
20va. Conclusión Evaluación final Transcripción de Notas
21ra. Evaluación del segundo turno Presentación de Notas