Modulul C1
De ce simulare ?
În secvențele anterioare, am introdus și studiat modele matematice simple, făcând posibilă prezicerea evoluției probabilistice a unui sistem complex în timp, scopul fiind acela de a lua o decizie adecvată de fiecare dată când este necesară o alegere. Dezvoltarea unui model matematic adecvat necesită un studiu aprofundat, pentru a oferi rezultate analitice foarte precise asupra evoluției sistemului.
Din păcate, o rezoluție matematică completă rămâne adesea la îndemână și metodele cunoscute oferă doar în cazuri foarte simple o caracterizare explicită a distribuției probabilității în timp. De exemplu, o problemă dificil de rezolvat este soluția unui sistem de ecuații diferențiale. Cu excepția cazurilor foarte simple, ne-am abținut să oferim o metodă pentru rezolvarea ei și ne-am limitat la studiul distribuției staționare. Cu toate acestea, un studiu al tranziției de la distribuția inițială la aceasta pare de dorit în multe circumstanțe.
Metodele numerice pot oferi aproximări ale soluțiilor căutate. Aceste abordări pot duce la un calcul aproximativ al parametrilor de interes în model. Cu toate acestea, suferă de mai multe dificultăți intrinseci. Rezultatele numerice sunt dificil de interpretat având în vedere greutatea erorilor, a căror importanță este adesea nerecunoscută. În plus, calculele sunt adesea complexe și există modele matematice pentru care algoritmii matematici cunoscuți rămân ineficienți.
O altă abordare de calcul este simulare . Această tehnică abandonează complet orice analiză matematică și se limitează la o „imitație” a sistemului studiat. Acest dispozitiv se numește model de simulare . În nenumărate circumstanțe, un model de simulare este conceptual foarte simplu și poate furniza informații cantitative atunci când metodele matematice eșuează.
De asemenea, trebuie remarcat faptul că tehnica de simulare nu se limitează la studiul sistemelor de așteptare, ci se aplică fenomenelor nepotrivite pentru studii analitice, indiferent dacă sunt fenomene deterministe sau aleatoare. Cu toate acestea, modelarea sistemelor de așteptare oferă o aplicație prototip a tehnicii.
Simularea suferă, la rândul ei, de mai multe dezavantaje. În special, produce un volum mare de rezultate care trebuie rezumate pentru interpretare. Acestea, spre deosebire de proprietățile deduse dintr-un studiu analitic, care sunt într-un fel sau altul universale, se aplică îndeaproape sistemului modelat. Aceste rezultate sunt de natură statistic și, prin urmare, poate fi interpretat într-un mod echivoc. În ciuda acestor dezavantaje, simularea rămâne un instrument privilegiat în studiul comportamentului sistemelor complexe și predicțiile care rezultă din aceasta se bucură de un grad ridicat de încredere atât în rândul oamenilor de știință, cât și al industriașilor.