8: Simulación estocástica
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- 8.1: Introducción a la simulación estocástica
- Descripción general de los procesos estocásticos y el enfoque del capítulo en variables estáticas aleatorias, ya que se aplican a los sistemas robóticos.
- 8.2: Simulación Montecarlo
- Introducción a la simulación de Monte Carlo como método de predicción de probabilidad de resultado cuando hay interferencia de variables aleatorias.
- 8.3: Hacer números aleatorios
- Generar números aleatorios a partir de una distribución aleatoria subyacente, para ser utilizados en la creación de las muestras de una distribución dada que requiere la simulación de Monte Carlo.
- 8.4: Técnicas Basadas en Rejilla
- Técnicas basadas en cuadrícula: tratar los cálculos de la variable de salida como una integral sobre el dominio de variables aleatorias. Incluye el uso de la regla trapezoidal, en una y dos dimensiones; introducción a los polinomios hermitas y su uso con el pdf gaussiano para crear polinomios ortagonales de fácil integración.
- 8.5: Cuestiones de Costo y Precisión
- Comparación de la simulación Montecarlo, regla trapezoidal y cuadratura Gauss-Hermite como técnicas de integración, en términos de precisión y costo de evaluación.