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Simulación

La simulación computacional de sistemas, o apenas simulación, consiste en la utilización de ciertas técnicas matemáticas, empleadas en computadores, las cuales permiten imitar el funcionamiento de practicamente cualquier tipo de operación o proceso del mundo real, es decir, es el estudio del comportamiento de sistemas reales a través del ejercicio de modelos.

Conceptos Basicos.

Coste elevado.

Puede no ser ética.

Puede resultar imposible.

Además la realidad puede ser demasiado compleja como para ser estudiada directamente y resultar preferible trabajar con un modelo del sistema real.

En ocasiones las pruebas son destructivas.

Lentitud.

Experimentación sobre seres humanos.

Acontecimientos futuros, alternativas en el pasado

No son conceptos.

La idea es emplear el modelo suponiendo que es válido para resolver el problema de interés Si se puede obtener la solución de forma analítica, esta suele ser exacta (aunque en ocasiones solo se dispone de soluciones aproximadas, basadas en resultados asintóticos, o que dependen de suposiciones que pueden ser cuestionables.

Nos centraremos en el caso de la Simulación Estocástica.

Las conclusiones se obtienen generando repetidamente simulaciones del modelo aleatorio Muchas veces se emplea la denominación como sinónimo de simulación estocástica, pero normalmente se trata de métodos especializados que emplean simulación para resolver problemas que pueden no estar relacionados con un modelo estocástico de un sistema real.

Ventajas e inconvenientes de la simulación.

Ventajas.

Cuando la resolución analítica no puede llevarse a cabo.

Cuando existen medios de resolver analíticamente el problema pero dicha resolución es complicada y costosa o solo proporciona una solución aproximada.

Cuando es imposible experimentar sobre el sistema real por ser dicha experimentación destructiva.

En ocasiones en las que la experimentación sobre el sistema es posible pero no ética.

incovenientes.

En sistemas que evolucionan muy lentamente en el tiempo.

El principal incoveniente puede ser el tiempo de computación necesario, aunque gracias a la gran potencia de cálculo de los computadores actuales, se puede obtener rápidamente una solución aproximada en la mayor parte de los problemas.

La construcción de un buen modelo puede ser una tarea muy costosa compleja, laboriosa y requerir mucho tiempo; modelos climáticos.

Frecuentemente el modelo omite variables o relaciones importantes entre ellas los resultados pueden no ser válidos para el sistema real.

Resulta difícil conocer la precisión del modelo formulado.