Implementación Autónoma de Métodos de Integración Numérica QSS

La resolución de ecuaciones diferenciales ordinarias, requiere el uso de métodos de integración numérica. Todos los algoritmos tradicionales de integración se basan en la discretización de la variable independiente (que generalmente representa el tiempo). Las rutinas que implementan estos algoritmos...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Fernández, Joaquín Francisco
Otros Autores: Kofman, Ernesto
Formato: bachelorThesis tesis de grado publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Universidad Nacional de Rosario 2013
Materias:
SIMULACIÓN QSS DEVS
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/2133/2805
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Aporte de:
Repositorio Hipermedial de la Universidad Nacional de Rosario (UNR) de Universidad Nacional de Rosario
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Fernández, Joaquín Francisco
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description La resolución de ecuaciones diferenciales ordinarias, requiere el uso de métodos de integración numérica. Todos los algoritmos tradicionales de integración se basan en la discretización de la variable independiente (que generalmente representa el tiempo). Las rutinas que implementan estos algoritmos, se denominan solvers. Los Métodos de Integración Numérica QSS (Quantized State System), realizan la discretización sobre las variables de estado. En consecuencia, convierten los sistemas continuos en sistemas de eventos discretos. La mayor parte de las implementaciones actuales de los métodos de QSS, utilizan como base herramientas de simulación de eventos discretos, basados en el formalismo DEVS (Discrete Event System Specification). Si bien estas implementaciones son simples, resultan ineficientes, dado que malgastan gran parte de la carga computacional en la transmisión de eventos entre submodelos. En este trabajo, se presentará una implementación autónoma para los métodos de integración numérica QSS, sin utilizar el formalismo DEVS, formularemos y desarrollaremos un motor de simulación apto para este tipo de métodos, definiendo un entorno de simulación capaz de obtener información estructural de las ecuaciones de estado y de los eventos que forman el modelo, permitiendo declarar modelos en este nuevo entorno de simulación y compararemos los resultados obtenidos con las implementaciones tradicionales de los métodos de integración numérica QSS.
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