2010bEquipe05
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| + | Monte Carlo é um método que resolve problemas simulando diretamente o processo físico, usando números pseudo-aleatórios como entrada, e que estima os dados de saída a partir de uma amostragem aleatória. | ||
| + | A entrada da simulação é a distribuição, baseada em observações ou teorias de distribuição. A saída é a formulação de amostras aleatórias, cuja precisão aumenta de acordo com o número de tentativas feitas. Quanto maior for o número de amostras, eventualmente, mais próximo chegará da aproximação da distribuição desejada. | ||
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| + | Apresentação didática do Método de Monte Carlo, seus aspectos históricos e aplicações, discutindo a essência do método num ambiente computacional, que é a geração de números (pseudo) aleatórios e suas limitações. Para tanto será desenvolvido um software de apoio, que irá calcular o número do pi através do Método de Monte Carlo. | ||
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| + | ==Referências== | ||
| + | ANDRADE, Eduardo L.. Introdução à Pesquisa Operacional. 3. ed. LTC Editora, Rio de Janeiro, 2002. | ||
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| + | BANKS, J.; CARSON II, J.S.; NELSON, B.L. Discrete event system simulation. 4.ed. New Jersey: Prentice Hall, 2005. | ||
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| + | CASSEL, R.A. Desenvolvimento de uma abordagem para a divulgação da simulação no setor calçadista gaúcho. 1996. Dissertação de mestrado – Pós Graduação em Engenharia da produção da Universidade Federal do Rio Grande do Sul. | ||
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| + | FREITAS FILHO, Paulo José de. Introdução à modelagem e simulação de sistemas: com aplicações em Arena. 2. ed. Florianópolis: Visual Books, 2001. 372 p. | ||
Edição de 10h20min de 14 de setembro de 2010
Equipe 05: Aline Kachel Araújo, Ana Carolina C. De Menezes, Luis Guilherme M. Camargo, Rebeca Adrielli Alexandrino.
Tabela de conteúdo |
Introdução
Monte Carlo é um método que resolve problemas simulando diretamente o processo físico, usando números pseudo-aleatórios como entrada, e que estima os dados de saída a partir de uma amostragem aleatória. A entrada da simulação é a distribuição, baseada em observações ou teorias de distribuição. A saída é a formulação de amostras aleatórias, cuja precisão aumenta de acordo com o número de tentativas feitas. Quanto maior for o número de amostras, eventualmente, mais próximo chegará da aproximação da distribuição desejada.
Proposta
Apresentação didática do Método de Monte Carlo, seus aspectos históricos e aplicações, discutindo a essência do método num ambiente computacional, que é a geração de números (pseudo) aleatórios e suas limitações. Para tanto será desenvolvido um software de apoio, que irá calcular o número do pi através do Método de Monte Carlo.
Documentação
Atividades
A fazer
Formatar a Wiki de acordo com os padrões convencionados desta
Marcar reunião com o orientador em que todos os membros da equipe possam comparecer
Atividades já realizadas
(Observação: por esta wiki ter começado a ser editada em 30 de agosto, há atividades antecedentes que não estão aqui explícitas.)
11 de agosto de 2010 - Início das Atividades
11 de agosto de 2010 - Definição do Tema (Simulação de Eventos Discretos)
18 de agosto de 2010 - Definição dos professores Orientadores e da Proposta de Trabalho
25 de agosto de 2010 - Definição do esboço do sumário da monografia
25 de agosto de 2010 - Entrega e Defesa de Proposta de Trabalho
25 de agosto de 2010 - Definição da Equipe de Trabalho
26 de agosto de 2010 - Entrega ao Prof Luders da proposta de Trabalho para apreciação
30 de agosto de 2010 - Começo do trabalho de revisão bibliográfica
01 de setembro de 2010 - Pesquisa de mais materiais de referência, focados no Método de Monte Carlo
01 de setembro de 2010 - Reformulação da proposta, com seu escopo melhor definido.
Cronograma
Referências
ANDRADE, Eduardo L.. Introdução à Pesquisa Operacional. 3. ed. LTC Editora, Rio de Janeiro, 2002.
BANKS, J.; CARSON II, J.S.; NELSON, B.L. Discrete event system simulation. 4.ed. New Jersey: Prentice Hall, 2005.
CASSEL, R.A. Desenvolvimento de uma abordagem para a divulgação da simulação no setor calçadista gaúcho. 1996. Dissertação de mestrado – Pós Graduação em Engenharia da produção da Universidade Federal do Rio Grande do Sul.
FREITAS FILHO, Paulo José de. Introdução à modelagem e simulação de sistemas: com aplicações em Arena. 2. ed. Florianópolis: Visual Books, 2001. 372 p.
