El modelado y la simulación es hoy en día una disciplina con múltiples aplicaciones en todas las ramas de la Ciencia y la Ingeniería. Esta asignatura ofrece una introducción a las metodologías y herramientas del modelado matemático y la simulación por ordenador. El objetivo es doble. Por una parte, capacitar al alumno para la realización de estudios sencillos de modelado y simulación. Por otra, proporcionarle conocimientos básicos que faciliten su incorporación a equipos multidisciplinares creados a fin de llevar a cabo proyectos de modelado y simulación complejos.

La asignatura Métodos de Simulación y Modelado se imparte en el primer semestre del primer curso del Máster en Ingeniería Informática. Se trata de una asignatura obligatoria, de 6 créditos ECTS, perteneciente al módulo de Tecnologías Informáticas.

La metodología, los materiales didácticos y el contenido de esta asignatura contribuyen al desarrollo de competencias generales y transversales, y de competencias específicas del máster en Ingeniería Informática. Las competencias de esta asignatura se pueden consultar en la guía del máster. Cabe destacar que esta asignatura capacitará al egresado para comprender y poder aplicar conocimientos avanzados de computación de altas prestaciones y métodos numéricos o computacionales a problemas de ingeniería.

Es necesario dominar el inglés técnico (leer y escribir) para manejar con facilidad las fuentes bibliográficas.

Las consultas pueden dirigirse al Equipo Docente por cualquiera de los métodos siguientes:

• Mediante correo electrónico (aurquia@dia.uned.es, carla@dia.uned.es).
• A través de los foros del curso virtual de la asignatura.
• Por teléfono, llamando en el horario de atención al alumno que se indica a continuación. Prof. A. Urquía, tel. 91 398 8459, cualquier martes lectivo entre las 10h y las 14h. Prof. C. Martín, tel. 91 398 8253, cualquier martes lectivo entre las 10h y las 14h.
• Acudiendo personalmente a la E.T.S.I. Informática de la UNED. En este caso, el alumno debe previamente concertar una cita con el Equipo Docente.
• Mediante correo postal, que debe dirigirse a la dirección:

Alfonso Urquía
Departamento de Informática y Automática
E.T.S. de Ingeniería Informática, UNED
Juan del Rosal 16
28040 Madrid, España

Competencias Básicas:

CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación

CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio

CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios

CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades

CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Competencias Generales:

G1 - Capacidad para proyectar, calcular y diseñar productos, procesos e instalaciones en todos los ámbitos de la ingeniería informática.

G4 - Capacidad para el modelado matemático, cálculo y simulación en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Ingeniería en Informática.

G8 - Capacidad para la aplicación de los conocimientos adquiridos y de resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinares, siendo capaces de integrar estos conocimientos.

Competencias Transversales:

CT1 - Capacidad para emprender y liderar proyectos innovadores en entornos científicos, tecnológicos y multidisciplinares.

CT2 - Capacidad para tomar decisiones y formular juicios basados en criterios objetivos (datos experimentales, científicos o de simulación disponibles).

Competencias Específicas:

DG1 - Capacidad para la integración de tecnologías, aplicaciones, servicios y sistemas propios de la Ingeniería Informática, con carácter generalista, y en contextos más amplios y multidisciplinares.

TI7 - Capacidad para comprender y poder aplicar conocimientos avanzados de computación de altas prestaciones y métodos numéricos o computacionales a problemas de ingeniería.

Como resultado del aprendizaje, el alumno debe adquirir las capacidades enumeradas a continuación.

1. Discutir metodologías y herramientas software para el modelado matemático y la simulación por ordenador en el ámbito de la Ciencia y la Ingeniería.
2. Discutir los conceptos fundamentales, métodos numéricos y algoritmos para la simulación de modelos de tiempo discreto, tiempo continuo, eventos discretos e híbridos, de autómatas celulares, de modelos basados en agentes y de modelos en ecuaciones en derivadas parciales.
3. Plantear modelos sencillos, describirlos formalmente, codificarlos usando un lenguaje de modelado, verificarlos, validarlos y simularlos usando herramientas software de modelado y simulación, extraer conclusiones y documentarlas.

Al comienzo del semestre se habilitará el curso virtual, donde estará disponible la guía del curso, los foros, la lista de respuestas a preguntas frecuentes y el enlace a la página web de la asignatura. Asimismo, la publicación del enunciado del trabajo obligatorio, la entrega del mismo y la publicación de las calificaciones del trabajo, se realizará a través del curso virtual.

El texto base de la asignatura es una Unidad Didáctica editada por la UNED. Este texto está adaptado para la educación a distancia y cubre totalmente el temario de la asignatura.

En el curso virtual hay ejercicios resueltos de autoevaluación, soluciones a los exámenes y trabajos de anteriores convocatorias, enlaces para la descarga del software empleado en la asignatura y enlaces a recursos de uso opcional, que pueden ser útiles para aquellos alumnos que voluntariamente deseen profundizar en la materia más allá de los objetivos planteados en la asignatura.

Para la realización de los ejercicios prácticos y del trabajo práctico obligatorio el alumno usará su propio ordenador, y entornos de modelado y simulación que están disponibles para uso académico gratuitamente en Internet.

La distribución del tiempo entre las diferentes actividades formativas es la siguiente:

• Estudio de contenidos teóricos: 75 horas
• Tutorías: 10 horas
• Actividades en la plataforma virtual: 5 horas
• Prácticas informáticas: 30 horas
• Resolución de casos: 30 horas

En el curso virtual de la asignatura se sugiere una planificación semanal del trabajo del alumno.

Además, el alumno deberá usar documentación de los siguientes lenguajes y entornos de modelado: R, Modelica, algún entorno de modelado de Modelica (por ejemplo, Dymola u OpenModelica) y FlexPDE. Esta documentación, que está escrita mayoritariamente en lengua inglesa, es proporcionada junto con las propias herramientas software o está accesible libremente en Internet.

Los siguientes dos textos son excelentes referencias sobre el modelado y la simulación de tiempo continuo:

• François E. Cellier. Continuous System Modeling. Springer-Verlag. 1991.
• François E. Cellier, Ernesto Kofman. Continuous System Simulation. Springer. 2006.

El siguiente texto es una referencia muy completa y didáctica sobre el lenguaje de modelado orientado a objetos Modelica:

• Peter Fritzson. Principles of Object-Oriented Modeling and Simulation with Modelica 3.3: A Cyber-Physical Approach. Wiley-IEEE Press, 2nd Edition. 2015.

Los siguientes textos son excelentes referencias sobre el modelado en derivadas parciales y los métodos para resolución de ecuaciones en derivadas parciales:

• Yehuda Pinchover, Jacob Rubinstein. An Introduction to Partial Differential Equations. Cambridge University Press. 2005.
• Mark S. Gockenbach. Partial Differential Equations: Analytical and Numerical Methods. SIAM, 2nd Edition. 2011.

Existe abundante documentación sobre el lenguaje R en Internet. Un excelente texto introductorio es el siguiente:

• Robert I. Kabacoff. R in Action. Manning. 2011.

En cada tema del texto base existe una sección dedicada a las lecturas recomendadas, que puede ser útil para aquellos alumnos que deseen ampliar conocimientos.

En el curso virtual de la asignatura puede encontrarse:

• La guía del curso.
• Los foros, que proporcionan un medio de comunicación entre los alumnos, y entre los alumnos y el equipo docente.
• Las respuestas a preguntas frecuentes.
• El acceso al trabajo obligatorio.
• Un video de presentación de la asignatura.
• Una propuesta de planificación semanal del trabajo del alumno.
• Información detallada acerca del contenido y los objetivos docentes de la asignatura.
• Ejercicios resueltos de autoevaluación.
• Soluciones a los exámenes y trabajos de las convocatorias anteriores.
• Enlaces a sitios de descarga de software gratuito, bibliografía, cursos y otros recursos relacionados con el contenido de la asignatura.