Vorlesung: Diskrete Simulation – Modellierung und Simulation von Rechen- und Kommunikationssystemen

Modul

Diskrete Simulation – Modellierung und Simulation von Rechen- und Kommunikationssystemen (IN2045)

Vorlesung

Diskrete Simulation – Modellierung und Simulation von Rechen- und Kommunikationssystemen (IN2045)

Dozenten

Prof. Carle, Dipl.-Inform. Alexander Klein, Dr. Nils Kammenhuber

SWS

2V+1Ü

ECTS Credits

4

Registration

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Termine

Vorlesung:

  • Erster Teil: Vorlesung im Semester ab 26.5.2010
    Mittwochs, 14:00h (s.t.) – 15:50h, Raum 03.07.023
    (Donnerstagstermin wurde ersatzlos gestrichen)
  • Zweiter Teil: Block-Vorlesung in den Semesterferien
    Montag, 20.9.2010: 10:00–12:30 (Vorlesung) und 14–17:30 (Tutorial)
    Dienstag, 21.9.2010: 10:00–12:30 (Vorlesung) und 14–17:30 (Tutorial)
    Mittwoch, 22.9.2010: 10:00–12:30 (Vorlesung, Ausblick)

Übung: Gleicher Termin, gleicher Raum wie Vorlesung

Klausur: mündliche Prüfung am 5.10.2010 + 11.10.2010

Inhalt

Wann und wozu Simulation. Arten von Simulation: diskret vs. kontinuierlich, eventbasiert vs. zeitbasiert usw. Interner Aufbau eines eventbasierten Simulators. Einfaches Warteschlangenmodell; Überblick Warteschlangentheorie.
Bedeutung von Zufallszahlen und -verteilungen für Simulatoren. Wiederholung von für die Vorlesung benötigten Grundlagen von Statistik und Stochastik: Deskriptive Statistik (Erwartungswert und Mittelwerte, Median und Quantile, Varianz, MAD, Momente usw.), Zufallsverteilungen und ihre Eigenschaften, Autokorrelation, Visualisierungsmethoden. Generierung von Zufallsverteilungen, Qualität von Zufallszahlengeneratoren.
Kurzer Überblick über Arbeit mit Netzwerksimulatoren; Unterschiede Simulator-Programmierung vs. "real world". Typische Workflow-Elemente bei der Forschungs-Arbeit mit Simulatoren: Modellbildung, Experimentplanung, Simulation, Evaluation, Anpassung/Verfeinerung. Verwendung des Simulators OPNet. Einführung in Matlab (Übungen).
Experimentplanung: Faktoranalyse, ANOVA. Was macht eine gute Simulation aus: Realistische Modelle, realistische Prüflasten. Was macht eine gute Auswertung aus: Möglichkeiten zur Varianzreduktion, Konfidenzintervalle. Statistik-Fallstricke, Fehleinschätzungen, wie man mit Statistik/Grafiken lügen kann.
Fortgeschrittene Themen wie z.B.: Simulation von Mobilität und Mobilitätsmodelle; Parallelisierung von Simulation; Praxis-Tips: Simulation beschleunigen.


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Update

Introduction:  

Einführung, Formalitäten                                 

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Chapter 0:

Simulation: What and why?

  • System, model, simulation
  • Evaluation spectrum
  • Uses and applications of simulation
  • Typical workflow for simulation application

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29.05.2010

Chapter 1:

Inside a simulator:

  • Taxonomy of Simulations
  • Discrete vs. Continuous
  • Time-based vs. Event-based
  • Characteristics of DES

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10.06.2010

Chapter 1b

Network simulators

  • Requirements for [network] simulators
  • Differences between real-world protocols and simulated protocols

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30.09.2010

Chapter 2:

Statistics Fundamentals:

  • Introduction Waiting Queues
  • Random Variable (RV)
  • Probability Space
  • Discrete and Continuous RV
  • Frequency Probability
  • Distribution(discrete)
  • Distribution Function(continuous)
  • PDF & CDF
  • Definitions:
    • Expectation/Mean, Mode, Standard Deviation, Variance, Coefficient of Variation, p-percentile(quantile), Skewness, Scalability Issues,  Covariance, Correlation, Autocorrelation
  • Visualization of Correlation

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28.09.2010

Chapter 3:

Random Numbers:

  • Generation of Random Variables (RV)
    • Inversion
    • Composition
    • Convolution
    • Accept-Reject
  • Distributions and their Characteristics
    • Uniform(continuous), Normal, Triangle, Lognormal, Exponential, Erlang-k, Gamma,
    • Uniform(discrete), Bernoulli, Geom, Poisson, General Discrete
  • Random Number Generators
    • Linear Congruential Generator(LCG)
    • Shift Register
    • Generalized Feedback Shift Register
    • Mersenne Twister
  • Tests
    • χ² Test
    • Spectral Test
    • Serial Test

 

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28.09.2010

Chapter 4a:

Evaluation of Simulation Results:

  • Estimator
  • Consistent Estimator
  • Unbiased Estimator
  • Variance of an Estimator
  • Efficient Calculation of an Estimator
  • Confidence Interval
  • Tschebyscheff [=Chebyshev, Chebyshov,...] Confidence Interval
  • Central Limit Theorem
  • t-Distribution Confidence Interval
  • Evaluation of Simulation Results
  • Replicate-Delete Method
  • Batch Means Method
  • Stationarity

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28.09.2010

Chapter 4a2:

Evaluating network simulations

  • Types/models for network workload traffic
  • What to keep in mind when doing a good simulation evaluation

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30.09.2010

Chapter 4b:

How to Lie with Statistics:

  • Lessons for Authors and Readers
  • Examples and Discussion

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28.09.2010

Chapter 5:

Experiment Planning:

  • Hypothesis Testing
  • Linear Regression
  • Variance Analysis (ANOVA)
  • Factorial Design

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20.07.2010
DRAFT
(Basically, ignore pages 11–14, 49–53, 57–59 (PDF page numbers, not slide numbers!))

Chapter 6:

Parallel Simulation:   

  • Problems
  • Conservative vs. optimistic approach; their advantages and disadvantages
  • Synchronization
  • Deadlock Avoidance
  • Null Message Algorithm
  • Time Creep Problem
  • TimeWarp algorithm
  • How to roll back events
  • Why do we need GVT / LBTS?

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01.09.2010
DRAFT
(basically, ignore slides 83–94 (PDF page numbers, not slide numbers!))

Chapter 7:

Advanced Topics:

  • Mobility in General
    • Human Mobility Pattern
    • Visualization
      • Density
      • Speed Histograms
    • Bouncing Rule
    • Obstacles
  • Characteristics of Mobility Pattern
    • Link Duration
    • Transient Phase
    • Node Distribution
    • Speed Distribution
    • Correlated Movement
  • Synthetic Mobility Models
    • Random Waypoint
    • Random Direction
    • Random Walk
      • Levi-Flight
      • Brownian Motion
    • Group Mobility
  • Point Fields
    • Generation of Point Fields
    • Homogeneous and Inhomogeneous Point Fields
    • Poisson Field
    • Clusterfields
    • Matern Cluster Field
  • Random Graphs
    • Graph Definition
    • Node Degree
    • Generation of Random Graphs (Probabilistic Model, Waxman Model)
    • Random Graphs with Predefined Characteristics

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28.09.2010

Matlab

Matlab Tutorial:

  • Basic Functions
  • Calculation of:
    • Histogram
    • Probability Density Function (PDF)
    • Cumulative Density Feunction (CDF)
    • Percentile / Quantile

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28.09.2010

Übungen

Übungsblatt

Hintergrundinfos

Abgabe

Besprechung

Folien Besprechung

Übungsblatt 1

15.6.2010

16.6.2010

Übungsblatt 2

Folien

22.6.2010

23.6.2010

Übungsblatt 3

30.6.2010

30.6.2010

Übungsblatt 4

30.6.2010

7.7.2010

Sonstige Links mit Hintergrundinfos