Modeliranje i simulacije

Zahvaljujući razvoju računarstva koje koristi matematičku notaciju kod prikaza različitih informacijskih procesa, matematika se može smatrati univerzalnim jezikom. Sve veći broj pojava i procesa u prirodi i društvu proučava se matematičkim modeliranjem, odnosno uporabom matematičkog aparata za opisivanje stvarnih problema. Matematički modeli koriste se za opisivanje i razjašnjavanje poznatih događanja (npr. prirodne katastrofe kao što je potres), za optimizaciju tehnoloških procesa (npr. optimizacija prometa ili protoka informacija na mrežama) ili za predviđanje nepoznatih događanja (npr. prognoza vremena, stvaranje novih materijala). Već navedeni primjeri ukazuju na to da je, u pravilu, matematički model vrlo složen te je nemoguće odrediti njegovo točno rješenje, dakle tražimo aproksimaciju. Cilj je kolegija kod studenata razviti sposobnost određivanja apstraktnog modela, odnosno modeliranja, koji može nastati bez simulacija, a i simulacija ne mora nužno dovesti do modela. Studentima će se objasniti značaj konceptualnih simulacijskih modela, statistički aspekti simulacija te principi razvoja simulacijskih modela koji omogućavaju kvantitativnu analizu procesa kao potporu odlučivanju u različitim područjima. Studenti će se osposobiti za razumijevanje skupine metoda koje se koriste kod simulacijskog modeliranja i korištenje programskih alata koji podržavaju tehnike simulacijskog modeliranja. Studenti će ovladati osnovnim pristupima simulacijskom modeliranju i koracima simulacijskog procesa.

Po završetku nastave iz navedenog kolegija studenti će moći:

• razlikovati vrste modela i njihovu klasifikaciju prema različitim kriterijima
• upoznati osnovne idej e i metode simulacij skog modeliranj a
• obj asniti različite pristupe i specifičnosti simulacij skog modeliranj a kod primj ene u gotovo svim granama znanosti te područjima kao što su medicina, ekonomija, zabava, obrazovanje itd.
• analizirati probleme iz područj a informacij skih sustava koj e j e moguće rij ešiti različitim metodama simulacij skog modeliranja i postaviti formalni model sustava kao temelj izgradnje informacijskog sustava (u programskoj podršci Modelica).

Studenti će se upoznati s osnovnim principima modeliranja i razvojem simulacija. Na predavanjima će se

obraditi odabrana poglavlja simulacijskog modeliranja kroz ilustracije primjena simulacija u različitim

područjima.

Tijekom kolegija obradit će se sljedeće teme: modeliranje, definicija modela, vrste modela prema različitim kriterijima: prema građi (strukturi) - fizički i simbolički (apstraktni), prema ponašanju u vremenu -   statički i dinamički, prema grafičkom predstavljanju promjene varijable – linearni i nelinearni, prema obliku zaključivanja - deduktivni i induktivni, prema stupnju razvoja – konceptualni, matematički i simulacijski, principi modeliranja, prilagodba apstraktnih matematičkih modela mogućnostima računarske tehnike pomoću numeričkih metoda, prednosti matematičkih modela u odnosu na klasični eksperiment, vrednovanje modela, optimizacijsko modeliranje, teorijsko - metodološko definiranje simulacija,   preporuke za izradu simulacijskih modela, osnovni koraci simulacijskoga procesa, podjela simulacijskih modela: prema vrsti varijabli u modelu - deterministički i stohastički i prema načinu na koji se mijenja stanje modela u vremenu - modeli diskretnih događaja i modeli kontinuiranog stanja, diskretna simulacija, Monte Carlo simulacija, statistički aspekti simulacijskog modeliranja, razvoj i implementacija algoritama, klasifikacija i izbor programske podrške za simulacijsko modeliranje, primjena simulacijskih modela u istraživanju, projektiranju i edukaciji.

predavanja, vježbe

Pismeni ispit, Pohađanje nastave, Projekt, Usmeni ispit, Vježbe

Iz svih elemenata praćenja i provjeravanja student može ostvariti maksimalno 100 ocjenskih bodova, što čini 100% ocjene. Za prolaznu ocjenu student treba ostvariti minimalno 60 ocjenskih bodova ili 60% ocjene. Pismeni ispit nosi 50%, vježbe 20%, samostalni zadaci 20% te obrazovanje na daljinu 10%.

Skala je ocjenjivanja sljedeća: 60% - 69,9%  = dovoljan (2), 70% - 79,9%  = dobar (3), 80% - 89,9%   = vrlo dobar (4), 90% - 100% = izvrstan (5).

Studenti su obvezni pohađati 70 % održanih nastavnih sati. Ako student ima 5 ili više izostanaka (jedan izostanak iznosi 2 nastavna sata), neće dobiti potpis, kao ni ukoliko ukupno ostvari manje od 40% ocjene.

Studenti su obvezni pohađati 70% održanih nastavnih sati. Ako student ima 5 ili više izostanaka (jedan izostanak iznosi 2 nastavna sata), neće dobiti potpis, kao ni ukoliko ukupno ostvari manje od 40% ocjene.

1. M. Benšić, N. Šuvak, Uvod u vjerojatnost i statistiku, Sveučilište J.J. Strossmayera, Odjel za matematiku, Osijek, 2014.
2. M. Benšić, N. Šuvak, Primijenjena statistika, Sveučilište J.J. Strossmayera, Odjel za matematiku, Osijek, 2013.
3. Dangelmayr, G., Kirby, M.   Mathematical modeling: A Comprehensive Introduction. URL: http://www.math.colostate.edu/~collins/Modeling/331book.pdf

1. Proceedings of ACM SIGSIM Conference on Principles of Advanced Discrete Simulation (ACM SIGSIM PADS). URL: http://www.acm-sigsim-pads.org/
2. Proceedings of European Multidisciplinary Society for Modelling and Simulation Technology (EUROSIS) Conferences. URL: http://www.eurosis.org/cms/?q=taxonomy/term/2
3. Proceedings of International Conference on Simulation and Modeling Methodologies, Technologies and Applications (SIMULTECH). URL: http://www.simultech.org/
4. R. Scitovski, Numerička matematika, Odjel za matematiku Sveučilišta u Osijeku i Elektrotehnički f., Osijek, 1999.
5. R. Scitovski, N. Truhar, Z. Tomljanović, Metode optimizacije, Svučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Odjel za matematiku., Osijek, 2014.

• Provedba jedinstvene sveučilišne ankete među studentima za ocjenjivanje nastavnika koju utvrđuje Senat Sveučilišta.
• Praćenje i analiza kvalitete izvedbe nastave u skladu s Pravilnikom o studiranju i Pravilnikom o unaprjeđivanju i osiguranju kvalitete obrazovanja Sveučilišta.