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DOCENTE : MALCA VICENTE EDDIE CHRISTIAN
ALUMNO : PEÑA RAMIREZ JUAN CARLOS
TEMAS:
- DIFERENCIA ENTRE MODELAR Y SIMULAR
- ¿QUÉ ES SIMULACIÓN DE SISTEMAS?
MODELAR
▪ Es una representación de la realidad que ayuda a entender su composición y/o
funcionamiento.
▪ Es una representación abstracta de la realidad .
▪ Es una construcción intelectual y descriptiva de una entidad en la que un observador
tiene interés .
▪ Se construye para transmitirse .
▪ Se emplean supuestos simples para restringirse a lo que se considera relevante y evitar
lo que no.
▪ Sirve para : Ayuda para el pensamiento, Ayuda para la experimentación, Ayuda para la
comunicación, Herramienta de predicción, Para entrenamiento e instrucción
MODELAR
SIMULAR
▪ Es la construcción de modelos informáticos que describen la parte que se considera esencial
del comportamiento de un sistema de interés, así como diseñar y realizar experimentos con
este modelo y extraer conclusiones de sus resultados para apoyar la toma de decisiones.
• Permite experimentar con sistemas (reales o propuestos) en casos en los que de otra
manera esto no sería práctico, o bien demasiado costoso o incluso imposible.
• La idea es obtener una representación simplificada de algún aspecto de interés de la
realidad.
• Sirve para responder a preguntas del tipo “qué pasaría si…”
SIMULACION DE SISTEMAS
• La simulación del sistema imita la operación del sistema actual sobre el
tiempo.
• La historia artificial del sistema puede generarse, observarse y analizarse.
• La escala de tiempo puede alterarse según la necesidad.
• Las conclusiones acerca de las características del sistema actual se pueden
inferir.
Estructura de un modelo de simulación
si = f(ci, ni)
ci
ni
ni
si
si
ei
ei
ei
ci: variable exógena controlable
ni: variable exógena no controlable
ei: variable endógena (estado del sistema)
si: variable endógena (salida del sistema)
Simulación probabilística
• En ocasiones se necesitan variables aleatorias en procesos de
simulación:
– Algoritmos de placement & routing, de mapping. . .
• Entre otras técnicas, en Electrónica las más empleadas son:
– Simulación de Montecarlo
– Simulated annealing
– Algoritmos genéticos

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  • 1. DOCENTE : MALCA VICENTE EDDIE CHRISTIAN ALUMNO : PEÑA RAMIREZ JUAN CARLOS TEMAS: - DIFERENCIA ENTRE MODELAR Y SIMULAR - ¿QUÉ ES SIMULACIÓN DE SISTEMAS?
  • 2. MODELAR ▪ Es una representación de la realidad que ayuda a entender su composición y/o funcionamiento. ▪ Es una representación abstracta de la realidad . ▪ Es una construcción intelectual y descriptiva de una entidad en la que un observador tiene interés . ▪ Se construye para transmitirse . ▪ Se emplean supuestos simples para restringirse a lo que se considera relevante y evitar lo que no. ▪ Sirve para : Ayuda para el pensamiento, Ayuda para la experimentación, Ayuda para la comunicación, Herramienta de predicción, Para entrenamiento e instrucción
  • 4. SIMULAR ▪ Es la construcción de modelos informáticos que describen la parte que se considera esencial del comportamiento de un sistema de interés, así como diseñar y realizar experimentos con este modelo y extraer conclusiones de sus resultados para apoyar la toma de decisiones. • Permite experimentar con sistemas (reales o propuestos) en casos en los que de otra manera esto no sería práctico, o bien demasiado costoso o incluso imposible. • La idea es obtener una representación simplificada de algún aspecto de interés de la realidad. • Sirve para responder a preguntas del tipo “qué pasaría si…”
  • 5.
  • 6. SIMULACION DE SISTEMAS • La simulación del sistema imita la operación del sistema actual sobre el tiempo. • La historia artificial del sistema puede generarse, observarse y analizarse. • La escala de tiempo puede alterarse según la necesidad. • Las conclusiones acerca de las características del sistema actual se pueden inferir.
  • 7. Estructura de un modelo de simulación si = f(ci, ni) ci ni ni si si ei ei ei ci: variable exógena controlable ni: variable exógena no controlable ei: variable endógena (estado del sistema) si: variable endógena (salida del sistema)
  • 8. Simulación probabilística • En ocasiones se necesitan variables aleatorias en procesos de simulación: – Algoritmos de placement & routing, de mapping. . . • Entre otras técnicas, en Electrónica las más empleadas son: – Simulación de Montecarlo – Simulated annealing – Algoritmos genéticos