Simulación Numérica.

Nombre: Galindo Cárdenas Enrique
Tarea del tema: Simulación Numérica

Para poder aterrizar los datos que se obtienen de las fuentes de información es necesario pasarlos a una forma matemática, para así poder realizar una simulación numérica que pueda ser programable con el fin de colocar el proceso dentro de una supercomputadora.

La simulación numércia se define como una técnica de modelos lógicos-matemáticos para describir el comportamiento de un sistema. Dentro de las aplicaciones de la simulación numérica existen las predicciones cuantitativas, la comparación de alternativas, identificación de parámetros críticos, la mejora del entendimiento del fenómeno y la posibilidad de experimentación en situaciones con poca información.

Generalmente este método se utiliza cuando se requiere analizar un proceso estocástico que como su nombre lo indica son procesos al azar y se implementa también cuando existen problemas matemáticos determinísticos difíciles de resolver.

Para llevar a cabo una simulación numérica se necesita como obligatoriedad definir el problema para determinar sus características de comportamiento y de valores constantes y cambiantes, enseguida se establece un plan estudio y la formulación de un modelo matemático, esto conlleva desde la capacitación de los investigadores hasta la construcción de un modelo matemático sólido, pero para estar seguros de que este funciona hay que validarlo y hacer pruebas.
Después se hace el diseño de los experimentos donde se definen entradas, salidas y funciones de programación, así como implementan los programas previamente definidos para el tipo de simulación, para que al final se obtenga la simulación como tal y los resultados esperados.

Como todo método tiene sus ventajas y desventajas, dentro de sus ventajas están:

1. No es costoso.
2. Es confiable la predicción a la que se llega.
3. Tiempo mucho menor.
4. Es flexible al manejo de información.
5. Ayuda a la experimentación.
6. A veces es la única opción.
7. No existe destrucción o invasión en el fenómeno real.

Pero las desventajas son:

1. Se requiere de mucho recurso computacional.
2. Conocimientos sólidos de lenguajes de programación.
3. Lleva tiempo el desarrollo del modelo.
4. A veces no se dan soluciones óptimas a un problema.

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