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Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
A avaliação a esta unidade curricular é feita recorrendo a 4 elementos: um teste escrito de aferição de conhecimentos (T) e três trabalhos individuais (T1, T2 e T3). A nota final (N) resulta da média ponderada das classificações nos vários elementos:
N = 0.30 x T + 0.15 x T1 + 0.15 x T2 + 0.40 x T3.
Os trabalhos individuais consistem no desenvolvimento de propostas discutidas ao longo do semestre, com recurso a algumas das referências bibliográficas sugeridas e que incorporam o desenho e programação de simulações computacionais. Estes trabalhos serão acompanhados de relatórios. O(a) aluno(a) é aprovado por ensino-aprendizagem caso obtenha nota final igual ou superior a 9,5 valores.
A admissão a exame depende da nota final ser igual ou superior a 6 valores. O exame substitui apenas o teste escrito (os trabalhos continuam a contar para a nota após exame), e a aprovação do(a) aluno(a) após exame rege-se novamente de acordo com o que foi estipulado acima para a aprovação durante o período ensino-aprendizagem. Para obter aprovação, o(a) aluno(a) deve ter nota final superior ou igual a 9,5 valores, em que N é dada por
N = 0.30 x E + 0.15 x T1 + 0.15 x T2 + 0.40 x T3,
sendo que E denota a classificação obtida em exame.
Estes critérios aplicam-se a alunos de erasmus e trabalhadores estudantes, à excepção da assiduidade às aulas e salvo situações pontuais devidamente discutidas e acordadas com o regente da unidade curricular.
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Bibliografia principal |
1. Bibliografia principal
Law, A.M. & Kelton, W.D., 2000. Simulation Modeling and Analysis MacGraw Hil, eds., McGraw-Hill.
P. L’Ecuyer and R. Simard, “TestU01: A C Library for Empirical Testing of Random Number Generators,” ACM Transactions on Mathematical Software, vol. 33, no. 4, p. 22, Agosto de 2007.
D. B. Thomas, W. Luk, P. H. Leong, and J. D. Villasenor, “Gaussian Random Number Generators,” ACM Computing Surveys, vol. 39, no. 4, p. 11, 2007.
2. Bibliografia secundária
Pedro R. M. Inácio, Mário M. Freire, Manuela Pereira, and Paulo Monteiro, “Fast Synthesis of Persistent Fractional Brownian Motion," ACM Transactions on Modelling and Computer Simulation, Universidade da Beira Interior, 2010.
Pedro R. M. Inácio, Branka Lakic, Mário M. Freire, Manuela Pereira, and Paulo P. Monteiro, “The Design and Evaluation of the Simple Self-Similar Sequences Generator,” Elsevier Information Sciences, Vol. 179, Issue 23, pp.4029-4045, 2009.
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