{"id":25832569,"url":"https://github.com/helcsnewsxd/famaf-computer_science-models_and_simulation","last_synced_at":"2025-02-28T21:39:58.524Z","repository":{"id":247395332,"uuid":"794747676","full_name":"helcsnewsxd/famaf-computer_science-models_and_simulation","owner":"helcsnewsxd","description":"Materia (teórico y práctico) de Modelos y Simulación de la Licenciatura en Ciencias de la Computación de FAMAF (UNC)","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2024-06-16T21:45:21.000Z","size":19794,"stargazers_count":1,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2024-07-08T14:51:31.455Z","etag":null,"topics":["famaf-unc","jupyter-notebook","maths","notebook","python","random-generation","simulation-modeling","statistics","theory","university-subjects"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Jupyter 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Notebook","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Modelos y Simulación 2024\n\n## Edición 2024\n\nRepositorio que contiene todo el material correspondiente a la materia de Modelos y Simulación de 4to año de la Licenciatura en Ciencias de la Computación de FAMAF.\n\n\n## Equipo Docente\n\n- Teóricos: Patricia Kisbye\n- Práctico y laboratorio: Valeria Gutiérrez y Luis Biedma\n\n## Material de Estudio\n\n| Unidad | Tema | Material |\n|--------|------|----------|\n| 1 | Conceptos Básicos de Probabilidad | [Apunte](/clases/teorico/01_conceptos_basicos_probabilidad.pdf) |\n| 2 | Procesos de Poisson | [Apunte](/clases/teorico/02_procesos_de_poisson.pdf) |\n| 3 | Números Aleatorios | [Apunte](/clases/teorico/03_numeros_aleatorios.pdf) |\n| 4 | Monte Carlo | [Apunte](/clases/teorico/04_monte_carlo.pdf) |\n| 5 | Generación de Variables Aleatorias Discretas | [Apunte](/clases/teorico/05_generacion_variables_aleatorias_discretas.pdf) |\n| 6 | Generación de Variables Aleatorias Continuas | [Apunte](/clases/teorico/06_generacion_variables_aleatorias_continuas.pdf) |\n| 7 | Análisis Estadístico de Datos Simulados | [Apunte](./clases/teorico/07_analisis_estadistico_de_datos_simulados.pdf) |\n| 8 | Técnicas de Validación Estadística | [Apunte](./clases/teorico/08_tecnicas_de_validacion_estadistica.pdf) |\n| 9 | Cadenas de Markov | [Apunte](./clases/teorico/09_cadenas_de_markov.pdf) |\n\n### Material Extra\n\n| Unidad | Tema | Material |\n|------|----------|----------|\n| 3 | Filmina | [Números Aleatorios](/clases/material_extra/03.01_numeros_aleatorios_filmina.pdf) |\n| 3 | Lecuyer | [Artículo](/clases/material_extra/03.02_lecuyer.pdf) |\n| 3 | Marsaglia-Zaman | [Artículo](/clases/material_extra/03.03_marsaglia-zaman.pdf) |\n| 3 | Numerical Recipes | [Libro](/clases/material_extra/03.04_numerical_recipes.pdf) |\n| 3 | Notebook | [Números Aleatorios](/clases/notebooks/03.05_numeros_aleatorios.ipynb) |\n\n## Prácticos\n\n| Unidad | Enunciado | Resolución |\n|--------|-----------|------------|\n| 1 | [Elementos de Probabilidad](/practicos/enunciados/01_guia_elementos_de_probabilidad.pdf) | [Solución](/practicos/soluciones/01_guia_soluciones.pdf) |\n| 2 | [Procesos de Poisson](/practicos/enunciados/02_guia_procesos_de_poisson.pdf) | [Solución](/practicos/soluciones/02_guia_soluciones.pdf) |\n| 3 y 4 | [Números Aleatorios y Monte Carlo](/practicos/enunciados/03_guia_numeros_aleatorios_y_monte_carlo.pdf) | [Escrita](./practicos/soluciones/03_guia_soluciones.pdf) y [Código](./practicos/soluciones/03_guia_soluciones.ipynb) |\n| 5 | [Generación de Variables Aleatorias Discretas](/practicos/enunciados/04_guia_generacion_variables_aleatorias_discretas.pdf) | [Código](./practicos/soluciones/04_guia_soluciones.ipynb) |\n| 6 | [Generación de Variables Aleatorias Continuas](/practicos/enunciados/05_guia_generacion_variables_aleatorias_continuas.pdf) | [Código](./practicos/soluciones/05_guia_soluciones.ipynb) |\n| 7 y 8 | [Análisis Estadístico de Datos Simulados y Técnicas de Validación Estadística](./practicos/enunciados/06_guias_analisis_y_tecnicas_de_validacion_estadisticas.pdf) | [Código](./practicos/soluciones/06_guia_soluciones.ipynb) |\n| 9 | [Cadenas de Markov](./practicos/enunciados/07_guia_cadenas_de_markov.pdf) | - |\n\n## Trabajo Práctico Especial\n\nEl trabajo fue resuelto en el siguiente [repositorio](https://github.com/helcsnewsxd/famaf-computer_science-models_and_simulation-probability_distribution_selection)\n\n## Algoritmos\n\n| Unidad | Algoritmo | Código |\n|--------|-----------|--------|\n| 3 | Von Neumann | [Código](./algoritmos/random_numbers/von_Neumann.py) |\n| 3 | Generadores Congruenciales Lineales | [Código](./algoritmos/random_numbers/linear_congruential_generators.py) |\n| 4 | Método de Monte Carlo (Integrales) | [Código](./algoritmos/random_numbers/monte_carlo.py) |\n| 5 | Método de la Transformada Inversa (Discreta) | [Código](./algoritmos/discrete_variables/inverse_method_discrete.py) |\n| 5 | Método de Aceptación y Rechazo (Discreta) | [Código](./algoritmos/discrete_variables/rejection_method_discrete.py) |\n| 5 | Método de Tasa de Riesgo | [Código](./algoritmos/discrete_variables/risk_rate_method.py) |\n| 5 | Método de la Urna | [Código](./algoritmos/discrete_variables/urn_method.py) |\n| 5 | Método de Composición (Discreta) | [Código](./algoritmos/discrete_variables/composition_method_discrete.py) |\n| 5 | Uniforme Discreta | [Código](./algoritmos/discrete_variables/uniform_discrete.py) |\n| 5 | Bernoulli | [Código](./algoritmos/discrete_variables/bernoulli.py) |\n| 5 | Binomial | [Código](./algoritmos/discrete_variables/binomial.py) |\n| 5 | Geométrica | [Código](./algoritmos/discrete_variables/geometric.py) |\n| 5 | Poisson | [Código](./algoritmos/discrete_variables/poisson.py) |\n| 5 | Suma con Monte Carlo | [Código](./algoritmos/discrete_variables/monte_carlo_sum.py) |\n| 5 | Permutaciones aleatorias | [Código](./algoritmos/discrete_variables/random_permutation.py) |\n| 6 | Método de la Transformada Inversa (Continua) | [Código](./algoritmos/continuous_variables/inverse_method_continuous.py) |\n| 6 | Método de Aceptación y Rechazo (Continua) | [Código](./algoritmos/continuous_variables/rejection_method_continuous.py) |\n| 6 | Método de Composición (Continua) | [Código](./algoritmos/continuous_variables/composition_method_continuous.py) |\n| 6 | Exponencial | [Código](./algoritmos/continuous_variables/exponential.py) |\n| 6 | Gamma (Erlang) | [Código](./algoritmos/continuous_variables/gamma.py) |\n| 6 | Normal | [Código](./algoritmos/continuous_variables/normal.py) |\n| 6 | Pareto | [Código](./algoritmos/continuous_variables/pareto.py) |\n| 6 | Weibull | [Código](./algoritmos/continuous_variables/weibull.py) |\n| 6 | Cauchy | [Código](./algoritmos/continuous_variables/cauchy.py) |\n| 6 | Procesos de Poisson | [Código](./algoritmos/continuous_variables/poisson_process.py) |\n| 7 | Estimadores de máxima verosimilitud | [Código](./algoritmos/statistical_analysis_and_validation/estimators.py) |\n| 8 | Test de Chi Cuadrado (Pearson) | [Código](./algoritmos/statistical_analysis_and_validation/pearson.py) |\n| 8 | Test de Kolmogorov-Smirnov | [Código](./algoritmos/statistical_analysis_and_validation/kolmogorov.py) |\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fhelcsnewsxd%2Ffamaf-computer_science-models_and_simulation","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fhelcsnewsxd%2Ffamaf-computer_science-models_and_simulation","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fhelcsnewsxd%2Ffamaf-computer_science-models_and_simulation/lists"}