课程主要内容： •离散事件系统建模与仿真的基本原理 •离散事件系统建模与仿真的方法 •Petri网建模与仿真 课程的先修课程： •生产运作与管理 •运筹学 •计算机编程与应用技术 •概率论与数理统计 课程的考核方法： 完成相关作业及期末考核。 第一章 离散事件仿真的概述 1.1 离散事件系统仿真的基本概念 1.2 生产系统仿真的特征 1.3 服务系统仿真的特征 1.4 离散系统仿真的基本步骤 第二章 离散事件仿真的分析 2.1 随机数的产生 2.2 离散事件仿真建模 2.3 输入数据分析 2.4 输出数据分析 第三章 离散事件仿真的案例分析 第四章 离散事件仿真的逻辑分析 ——Petri网

中国科学院“十三五”信息化专项科学大数据工程项目——“大数据驱动学科创新示范平台”申请指南

中国科学院“十三五”信息化专项科学大数据工程项目——“大数据驱动学科创新示范平台”申请指南

 Modeling strategies of SEM（模型的用途）  Model confirmation：验证（confirmatory）先设模型的恰当性  Model generation：设起始模型，与观察数据比较之后，进行必要的修正，反复估计而得到最佳拟合的模型  Model competation：利用不同模型的比较以决定何者最能反应真实数据 1、模型设定（model specification） 2、模型识别（model identification） 3、模型估计（model estimation） 4、模型评价（model evaluation） 5、模型修正（ model modification）

（1）类描述了一组有相同特性（属性） 和相同行为（方法）的对象。 注：面向过程的语言与面相对象的语言的区 别就在于，面向过程的语言不允许程序员自 己定义数据类型，而只能使用程序中内置的 数据类型

实验数据 理想的随机实验 引入更多的解释变量 随机实验执行过程中可能出现的问题 自然实验 双重差分法 三重差分法（选读） 观测数据的处理效应

面板数据的特点 面板数据的估计策略 混合回归 个体固定效应模型 时间固定效应 一阶差分法 随机效应模型 组间估计量 拟合优度的度量 非平衡面板 究竟该用固定效应还是随机效应模型 个体时间趋势 短面板的STATA命令及实例

一、信道 二、传输媒体 三、编码 四、多路复用 五、数据交换技术 六、差错控制

第一章软件工程 第二章数据结构 第三章操作系统 第四章数据库技术 第五章面向对象程序设计 第六章计算机网络 第七章网页设计 综合练习题

1. 目的和要求 2. 安全防护 3. 实验测量误差 4. 实验数据的表达 5. 计算机处理数据和作图