SIMULADORES PARA LA CIENCIA

ISTP “ARGENTINA”

COMPUTACIÓN E INFORMATICA

INSTITUTO DE EDUCACIÓN SUPERIOR TECNOLÓGICO PÚBLICO “ARGENTINA”

Monografía:

SIMULADORES PARA LA CIENCIA

Curso:

Organización y Administración del Soporte Tecnológico

Docente:

Luis Eduardo Sanz Signori

Apellidos:

Huaman Garcia

Nombre:

Anabel

Semestre:

2019- I

Sección:

“B”

Lima, Julio 2019

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EPÍGRAFE “La tecnología es sólo una herramienta. En términos de motivar a los niños y lograr que trabajen juntos, el profesor es el recurso más importante”.

Bill Gates

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DEDICATORIA El presente trabajo de investigación se lo dedico a Dios por ser mi guía espiritual y a mis padres por el amor que me brindan cada día, el cual me han podido guiarme en mi camino y por darme el ejemplo de vida de seguir adelante.

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AGRADECIMIENTO

“Mi agradecimiento se dirige a quien ha forjado mi camino y me ha dirigido por el sendero correcto, a Dios, el cual me ayuda en aprender de mis errores y a no cometerlos otra vez.”

“Agradezco a mi maestro, quien se ha tomado el arduo trabajo de transmitirnos sus diversos conocimientos, especialmente en el tema que corresponde a mi profesión.”

“Agradezco al Instituto de Educación Superior Tecnológico Público “Argentina” por permitir que este proyecto sea público.”

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PRESENTACIÓN

Este trabajo se ha realizado con el motivo de dar a conocer la amplia información de los Simuladores que existen en para la ciencia, el cual se estudiará la teoría, clasificación, las características y el modo en donde lo utilizamos los modelos de simulación.

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INDÍCE

Epígrafe …………………………………………………………………………………………………………

2

Dedicatoria ……………………………………………………………………………………………………

3

Agradecimiento …………………………………………………………………………………………….

4

Presentación ………………………………………………………………………………………………….

5

Introducción ………………………………………………………………………………………………….

8

Capítulo I ………………………………………………………………………………………………………

9

1La Ciencia ……………………………………………………………………………………………………

9

1.1

Ramas de la ciencia……………………………………………………………………………

9

1.1.1

Ciencias formales……………………………………………………………………………….

10

1.1.2

Ciencias naturales……………………………………………………………………………….

11

1.1.3

Ciencias humanas……………………………………………………………………………….

12

1.1.4

Ciencias sociales………………………………………………………………………………….

13

1.1.5

Ciencias aplicadas……………………………………………………………………………….

14

Capitulo II……………………………………………………………………………………………………….

15

2 La Simulación………………………………………………………………………………………………

15

2.1 Concepto………………………………………………………………………………………………….

15

2.2 Historia…………………………………………………………………………………………………….

15

Capitulo III……………………………………………………………………………………………………..

18

3 Etapas para realizar un estudio en simulación…………………………………….......

18

3.1

Definición del sistema……………………………………………………………………….

18

3.2

Formulación del modelo…………………………………………………………………

18

3.3

Colección de datos………………………………………………………………………….

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3.4 Implementación del modelo en la computadora…………………………………

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3.5 Verificación……………………………………………………………………………………………

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3.6 Validación del sistema………………………………………………………………………….

19

3.7 Experimentación……………………………………………………………………………………

19

3.8 Interpretación………………………………………………………………………………………..

20

3.9 Documentación……………………………………………………………………………………..

20

Capitulo IV…………………………………………………………………………………………………..

21

4 Modelos de Simulación……………………………………………………………………………

21

4.1 Modelo teórico……………………………………………………………………………………....

21

4.2 Modelo conceptual…………………………………………………………………………………

21

4.3 Modelo sistémico 22 Capítulo V……………………………………………………………………………………………………...

23

5 Simulación por Computadora……………………………………………………………………

23

6 Simulación en Informática…………………………………………………………………………

24

7 Simulación en la preparación…………………………………………………………………….

25

8 Simulación en la educación……………………………………………………………………….

25

9 Simulación en las ciencias naturales………………………………………………………….

26

10 Simulación médica…………………………………………………………………………………...

27

Conclusiones………………………………………………………………………………………………….

28

Referencias Bibliográficas……………………………………………………………………………….

29

Anexos……………………………………………………………………………………………………………...

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INTRODUCCIÓN

Debido a que el término “simulación” tiene diferentes acepciones, el objetivo de este trabajo es distinguir entre aquellas que se utilizan de manera generalizada, que podríamos llamar “popular”, y la que nos interesa destacar, que es la que la inscribe como técnica científica. Comenzamos por decir que, entre las distintas definiciones que existen del término “simulación”, desafortunadamente la más difundida y generalizada, es la que se relaciona con la idea de que “simular” es sinónimo de fingir, disimular, pretender, asumir o tomar la apariencia, forma o características que no se tienen, se disimula, y se imita lo genuino. Por su parte, la “Simulación”, como técnica científica, se utiliza principalmente para el análisis y diseño de sistemas complejos y dinámicos de la realidad, ya que, con sus principios, fundamentalmente intuitivos, permite la creación de escenarios de los sistemas, en los que se pueden explorar y experimentar diversas situaciones sin tener que afectar de manera directa la realidad sobre la que se busca actuar para mejorarla. El uso de otros procedimientos o técnicas para abordar tales situaciones, en general es más difícil, y a veces resulta poco factible; por el contrario, la aplicación de la simulación permite ahorrar tiempo y recursos. Es por ello que insistimos en que el uso de la “simulación”, como técnica científica, puede contribuir a la búsqueda de soluciones a problemas complejos que se presentan, entre otros campos.

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CAPITULO I

1. LA CIENCIA La ciencia (del latín scientĭa, de conocimientos

‘conocimiento’)

estructurados

que

es

estudia,

un sistema ordenado investiga

e

interpreta

los fenómenos naturales, sociales y artificiales. El conocimiento científico se obtiene mediante observación y experimentación en ámbitos específicos.

Dicho conocimiento es organizado y clasificado sobre la base de principios explicativos, ya sean de forma teórica o práctica. A partir de estos se generan preguntas

y razonamientos,

deducen principios y leyes

se

científicas,

formulan hipótesis, y

se

se

construyen modelos

científicos, teorías científicas y sistemas de conocimientos por medio de un método científico.

La ciencia considera y tiene como fundamento

la observación experimental. Este tipo de observación se organiza por medio de métodos, modelos y teorías con el fin de generar nuevo conocimiento.

Para ello se establecen previamente unos criterios de verdad y un método de investigación. La aplicación de esos métodos y conocimientos conduce a la generación de nuevos conocimientos en forma de predicciones concretas, cuantitativas y comprobables referidas a observaciones pasadas, presentes y futuras. Con frecuencia esas predicciones se pueden formular mediante razonamientos y estructurar como reglas o leyes generales, que dan cuenta del comportamiento de un sistema y predicen cómo actuará dicho sistema en determinadas circunstancias.

Desde la revolución científica, el conocimiento científico ha aumentado tanto que los científicos se han vuelto especialistas y sus publicaciones se han vuelto muy difíciles de leer para los no especialistas. 3 Esto ha dado lugar a diversos esfuerzos de divulgación científica, tanto para acercar la ciencia al gran público, como para facilitar la compresión y colaboración entre científicos de distintos campos.

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1.1 Ramas de la ciencia Las ramas de la ciencia, disciplinas científicas, o simplemente ciencias, se suelen dividir en tres grupos: ciencias formales, ciencias naturales, y ciencias humanas o ciencias sociales. Estas conforman las ciencias básicas, sobre las que se apoyan las ciencias aplicadas como la ingeniería y la medicina.

A lo largo de los siglos, se han propuesto y utilizado varias clasificaciones distintas de las ciencias. Algunas incluyen un componente de jerarquía entre las ciencias que da lugar a una estructura de árbol, de ahí la noción de ramas de la ciencia. Hasta el Renacimiento, todo el saber que no fuera técnico o artístico se situaba en el ámbito de la filosofía. El conocimiento de la naturaleza era sobre la totalidad: una ciencia universal. Con la revolución científica se impuso la separación entre ciencia y filosofía, y surgieron las principales ciencias modernas, entre ellas la física, química, astronomía, geología y biología.

1.1.1 Ciencias formales Las ciencias formales son conjuntos sistemáticos de conocimientos racionales y coherentes. Si bien su objeto de estudio no es el mundo físiconatural, sino objetos puramente abstractos, sus conocimientos pueden ser aplicados a dicha realidad físico-natural. El método propio de la ciencia formal es la deducción; y a diferencia de la ciencia empírica, no admite la inducción ni la abducción.1 Es aquella que trabaja con formas, es decir, con objetos ideales que existen en la mente y son obtenidos por abstracción. La verdad en las ciencias formales es entendida como verdad lógica: consecuencias que siguen necesariamente de considerar todas las posibilidades o "formas" en las que podrían combinarse los hechos preestablecidos.

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Ejemplos de ciencias formales son las matemáticas, la lógica y las ciencias de la computación.

Las ciencias formales son las ramas de la ciencia que estudian sistemas formales. Las ciencias formales validan sus teorías con base en proposiciones, definiciones, axiomas y reglas de inferencia. Todas ellas son analíticas, a diferencia de las ciencias sociales y las ciencias naturales, que se argumentan de manera empírica; es decir, observando el mundo real para encontrar más o menos evidencia a favor de una hipótesis. Los conocimientos de la ciencia formal suelen llamarse "teoremas", que a su vez provienen de demostraciones matemáticas.

1.1.2 Ciencias naturales Las ciencias naturales buscan entender el funcionamiento del universo y el mundo que nos rodea. Se pueden distinguir cinco ramas principales: Física, Química, Astronomía, Geología y Biología.

Las ciencias naturales, ciencias de la naturaleza, ciencias físico-naturales o ciencias experimentales son aquellas ciencias que tienen por objeto el estudio de la naturaleza, siguiendo la modalidad del método científico conocida como método experimental. Estudian los aspectos físicos e intentando no incluir aspectos relativos a las acciones humanas. Así, como grupo, las ciencias naturales se distinguen de las ciencias sociales o ciencias humanas (cuya identificación o diferenciación de las humanidades y artes y de otro tipo de saberes es un problema epistemológico diferente).

Las ciencias naturales, por su parte, se apoyan en el razonamiento lógico y el aparato metodológico de las ciencias formales, especialmente de la matemática y la lógica, cuya relación con la realidad de la naturaleza es indirecta. A diferencia de las ciencias aplicadas, las ciencias naturales son parte de la ciencia básica, pero tienen en ellas sus desarrollos prácticos, e

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interactúan con ellas y con el sistema productivo en los sistemas denominados de investigación y desarrollo o investigación, desarrollo e innovación (I+D e I+D+I).2 No se deben confundir con el concepto más restringido de ciencias de la Tierra o geociencias.

1.1.3 Ciencias humanas Ciencias humanas es un concepto epistemológico que designa a un extenso grupo de ciencias y disciplinas cuyo objeto es el ser humano en el aspecto de sus manifestaciones inherentemente humanas, esto es el lenguaje verbal en primer término,3 el arte y el pensamiento y, en general, la cultura y sus formaciones históricas. El término de Ciencias humanas se opone y, por otra parte, complementa al de Ciencias naturales o físiconaturales.4 El término de Humanidades no es en realidad sino una abreviatura, de preferencia anglosajona, frente al uso más tradicional germánico y románico de Ciencias humanas, directamente establecido sobre la tradición humanística.

Las modernamente denominadas Ciencias humanas constituyen una entidad

fundada

en

la

antigüedad

clásica,

con

posterioridad

humanísticamente delimitada, tras el régimen medieval del Trivium et Quadrivium, mediante la designación secular de Studia humanitatis (es decir, característica y centralmente Gramática, Retórica, Dialéctica, Poética, Poesía o Literatura como disciplina y lectura del canon clásico, Historia, Filosofía, especialmente Ética o Filosofía moral). A finales del siglo XIX y comienzos del XX surgieron las denominaciones de Ciencia de la Cultura y Ciencias del Espíritu, esta última preconizada por Wilhelm Dilthey, el más importante teórico moderno sobre la materia, las cuales designan teorías fundamentales de la epistemología de las

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Ciencias humanas y,

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generalizada y permanentemente, han sido consideradas como términos equivalentes al de estas.

Entre las Ciencias humanas y las Ciencias naturales existe, a partir del siglo XIX, tras la crisis de la metafísica idealista y la irrupción de la Sociología, la serie intermedia ya estable designada Ciencias sociales, de definición sin duda menos nítida en virtud de su carácter interrelacionado. Fuera de los campos humanísticos, existe en nuestro tiempo la frecuente tendencia a omitir o aminorar la presencia de las Ciencias humanas en favor de una sobrexposición de las Ciencias sociales como consecuencia, entre otros factores, del incremento de la tendencia occidental, ahora también extendida a Asia, de predominio de las razones económicas de mercado frente a las clásicas y actualmente secundarias de cultura humanística, así como de la extraordinaria influencia desempeñada por los medios de comunicación y sus potentes capacidades de inserción política y social.8 1.1.4 Ciencias sociales Las ciencias sociales son las ramas de la ciencia relacionadas con la sociedad y el comportamiento humano. Se las distingue de las ciencias naturales y de las ciencias formales. Además, es una denominación genérica para las disciplinas o campos del saber, que analizan y tratan distintos aspectos de las relaciones sociales y los grupos de personas que componen la sociedad. Estas se ocupan tanto de sus manifestaciones materiales como de las inmateriales. Otras denominaciones confluyentes o diferenciadas, según la intención de quien las utiliza, son las de ciencias humanas,

humanidades

o

letras.

También

se

utilizan

distintas

combinaciones de esos términos, como la de ciencias humanas y sociales.

Las ciencias sociales estudian el origen del comportamiento individual y colectivo, buscando comprender y explicar regularidades y particularidades que se expresan en el conjunto de las instituciones humanas.

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1.1.5 Ciencias aplicadas Las ciencias aplicadas aplican el conocimiento científico de una o varias ramas de la ciencia para resolver problemas prácticos. Los campos de la ingeniería, por ejemplo, se acercan a lo que es la ciencia aplicada. Estas áreas prácticas del saber son vitales para el desarrollo de la tecnología. Su utilización en campos industriales se refiere generalmente desarrollo y uso.

Es decir, la ciencia aplicada es un cuerpo de conocimiento en el que la investigación y el descubrimiento tienen su orientación directa a la práctica; esto son las ciencias que proporcionan el desarrollo de nuevas tecnologías, a saber: los algoritmos de acción para obtener el producto deseado.

Aplicada es la disciplina científica que aplica el conocimiento científico existente para desarrollar sistemas más prácticos aplicados, como la tecnología o la invención.

Las ciencias aplicadas son orientadas a la práctica del conocimiento obtenido en las ciencias fundamentales; estos conocimientos sirven directamente a las necesidades de la sociedad.

Como resultado,

proporciona una amplia gama de funcionamiento de las ciencias aplicadas.

Debido al desarrollo de las disciplinas de las ciencias naturales en la ciencia fundamental, surge una colección de nuevos datos e información que permite ver, predecir y en algunos casos explicar y entender los fenómenos en el mundo, en particular, la ciencia aplicada puede aplicar la ciencia formal, como las estadísticas, las matemáticas y la medicina, lo que condujo a la formación de tales disciplinas como estadística aplicada, matemáticas aplicadas, medicina aplicada, etc. Junto con esto, el curso de formación y desarrollo de áreas relacionadas de la ciencia aplicada fue históricamente determinado, como, por ejemplo, psicología aplicada, ética aplicada, biomecánica aplicada, hasta la educación preescolar aplicada.

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CAPITULO II

2. LA SIMULACION 2.1 Concepto En las ciencias, la simulación es el artificio contextual que referencia la investigación de

una

hipótesis

o

un

conjunto

de hipótesis

de

trabajo utilizando modelos un método perfecto para la enseñanza y aprendizaje. Thomas T. Goldsmith Jr. y Estle Ray Mann la definen así: "Simulación es una técnica numérica para conducir experimentos en una computadora digital. Estos experimentos comprenden ciertos tipos de relaciones matemáticas y lógicas, las cuales son necesarias para describir el comportamiento y la estructura de sistemas complejos del mundo real a través de largos períodos".

Una definición más formal, formulada por R. E. Shannon,1 es: "La simulación es el proceso de diseñar un modelo de un sistema real y llevar a término experiencias con él, con la finalidad de comprender el comportamiento del sistema o evaluar nuevas estrategias -dentro de los límites impuestos por un cierto criterio o un conjunto de ellos - para el funcionamiento del sistema".

2.2 Historia La simulación por ordenador intenta modelizar sistemas reales o hipotéticos por ordenador de forma que su funcionamiento puede ser estudiado y podemos predecir su comportamiento.

La historia y la evolución de la simulación por ordenador han ido paralelas a la evolución de la Informática. Sus orígenes los encontramos en la segunda Guerra Mundial cuando dos matemáticos, J.VNeumann y S.Ulam, tenían el reto de resolver un problema complejo relacionado con el Organización y Administración del Soporte Tecnológico

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comportamiento de los neutrones. Los experimentos basados en prueba y error eran muy caros y el problema era demasiado complicado para abordarlo mediante técnicas analíticas. La aproximación que cogieron se basa en la utilización de números aleatorios y distribuciones de probabilidad. El método desarrollado fue llamado "método de Montecarlo" por el paralelismo entre la generación de números aleatorios y el juego de la ruleta.

Durante la Guerra Fría se intensificó el uso de la simulación para resolver problemas de interés militar; trayectorias y dinámicas de satélites artificiales, guiar mísiles, etc. Muchos de estos problemas exigen la resolución de sistemas de ecuaciones diferenciales no lineales. Para abordar estos problemas se utilizaron ordenadores analógicos que usaban elementos electrónicos para resolver las operaciones matemáticas: integración, suma, multiplicación, generación de funciones, etc. En la figura adjunta se observa como estos elementos se conectaban para la creación de modelos de simulación continua.

A partir de la década de los 60 empiezan a aparecer en el mercado programas de simulación de sistemas de acontecimientos discretos que poco a poco se empezaron a utilizar para resolver problemas de ámbito civil. Los más destacables fueron el GPSS de IBM (General Purpose System Simulator) y el SIMSCRIPT. Los modelos de acontecimientos discretos son muy utilizados en la actualidad para estudiar problemas de fabricación de procesos, logística, transporte, comunicaciones y servicios. Estos problemas se caracterizan por centrar su interés en los cambios que hay en el sistema como consecuencia de los acontecimientos y en su capacidad para modelar los aspectos aleatorios del sistema. En el vídeo adjunto se muestra la simulación del movimiento de las personas en la nueva terminal Sur del aeropuerto de Barcelona. Este simulador se utilizó para analizar el diseño de la terminal en lo que respecta a los distintos espacios, el movimiento

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de las personas en situaciones normales y el análisis del plan de evacuación.

La revolución que se produjo en la informática a partir de los años 80, tiene un impacto importante en la simulación por ordenador. El uso de simuladores se generaliza en prácticamente todos los ámbitos de la ciencia y la ingeniería, por ejemplo: Predicción del tiempo: el primer modelo numérico de predicción del tiempo que dio resultados positivos fue desarrollado por J. G. Charney, R. Fjörtoft y J. von Neumann con el ordenador "ENIAC" (Electronic Numerical Integrator and Computer). Desde entonces, y especialmente en las últimas dos décadas, se han popularizado estos simuladores para la predicción a corto y largo plazo del tiempo.

Entrenamiento de pilotos: la necesidad de entrenar los pilotos surge ya en los inicios de la aviación. A falta de ordenadores y programas informáticos de simulación, los primeros pilotos se entrenaban con primitivos simuladores físicos. Actualmente, todos los pilotos están obligados a entrenar-se periódicamente en sofisticados simuladores para estar preparados para resolver cualquier problema que pueda aparecer en el vuelo.

Finalmente, en los últimos años, el uso de la simulación se ha ampliado al sector del ocio y ha entrado en el ámbito familiar con productos de software sofisticado, que utilizan todos los recursos del ordenador: gráficos potentes, bases de datos, computación intensiva, etc. Algunos de los simuladores más populares son MS Flight Simulator, NASCAR Racing, SimCity, Civilization, RollerCoaster Tycoon, y The Sims.

En conclusión, podemos decir que la informática ha estado el instrumento básico que ha permitido y permitirá seguir avanzando en el campo de la simulación por ordenador.

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CAPITULO III 3. Etapas para realizar un estudio en simulación 3.1 Definición del sistema Consiste en estudiar el contexto del problema, identificar los objetivos del proyecto, especificar los índices de medición de la efectividad del sistema, establecer los objetivos específicos del modelamiento y definir el sistema que se va a modelar un sistema de simulación.

3.2 Formulación del modelo Una vez definidos con exactitud los resultados que se espera obtener del estudio, se define y construye el modelo con el cual se obtendrán los resultados deseados. En la formulación del modelo es necesario definir todas las variables que forman parte de él, sus relaciones lógicas y los diagramas de flujo que describan en forma completa el modelo.

3.3 Colección de datos Es importante que se definan con claridad y exactitud los datos que el modelo va a requerir para producir los resultados deseados.

3.4 Implementación del modelo en la computadora Con el modelo definido, el siguiente paso es decidir qué lenguaje de programación (como Fortran, Algol, Lisp,

etc.)

o

qué paquete

de

software se va a utilizar para procesar el modelo en la computadora y obtener los resultados deseados.

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3.5 Verificación El proceso de verificación consiste en comprobar que el modelo simulado cumple con los requisitos de diseño para los que se elaboró.2 Se trata de evaluar que el modelo se comporta de acuerdo a su diseño.

3.6 Validación del sistema A través de esta etapa se valoran las diferencias entre el funcionamiento del simulador y el sistema real que se está tratando de simular. 3 Las formas más comunes de validar un modelo son: La opinión de expertos sobre los resultados de la simulación.

La exactitud con que se predicen datos históricos.

La exactitud en la predicción del futuro.

La comprobación de falla del modelo de simulación al utilizar datos que hacen fallar al sistema real.

La aceptación y confianza en el modelo de la persona que hará uso de los resultados que arroje el experimento de simulación.

3.7 Experimentación La experimentación con el modelo se realiza después que este haya sido validado. La experimentación consiste en comprobar los datos generados como deseados y en realizar un análisis de sensibilidad de los índices requeridos.

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3.8 Interpretación En esta etapa del estudio, se interpretan los resultados que arroja la simulación y con base a esto se toma una decisión. Es obvio que los resultados que se obtienen de un estudio de simulación colabora a soportar decisiones del tipo semi-estructurado.

3.9 Documentación Dos tipos de documentación son requeridos para hacer un mejor uso del modelo de simulación. La primera se refiere a la documentación del tipo técnico y la segunda se refiere al manual del usuario, con el cual se facilita la interacción y el uso del modelo desarrollado.

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CAPITULO IV

4. Modelos de Simulación La experimentación puede ser un trabajo de campo o de laboratorio. El modelo

de

método

usado

para

la

simulación

seria teórico, conceptual o sistémico.

Después de confirmar la hipótesis podemos ya diseñar un teorema.

Finalmente, si este es admitido puede convertirse en una teoría o en una ley.

4.1 Modelo teórico El modelo teórico debe contener los elementos que se precisen para la simulación. Un ejemplo con trabajo de laboratorio es un programa de estadística con ordenador que genere números aleatorios y que contenga los estadísticos de la media y sus diferentes versiones: cuadráticaaritmética-geométrica-armónica. Además, debe ser capaz de determinar la normalidad en términos de probabilidad de las series generadas. La hipótesis de trabajo es que la media y sus versiones también determinan la normalidad de las series. Es un trabajo experimental de laboratorio. Si es cierta la hipótesis podemos establecer un teorema, teoría o ley. Es el modelo principal de toda una investigación científica, gracias a ello podemos definir o concluir la hipótesis, las predicciones, etc.

4.2 Modelo conceptual El modelo conceptual desea establecer por un cuestionario y con trabajo de campo, la importancia de la discriminación o rechazo en una colectividad y hacerlo por medio de un cuestionario en forma de una simulación con una escala de actitud. Después de ver si la población es representativa o adecuada, ahora la simulación es la aplicación del Organización y Administración del Soporte Tecnológico

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cuestionario y el modelo es el cuestionario para confirmar o rechazar la hipótesis de si existe discriminación en la población y hacia que grupo de personas y en que cuestiones. Gran parte de las simulaciones son de este tipo con modelos conceptuales.

4.3 Modelo sistémico El modelo

sistémico se

construye

utilizando

como

metodología

la dinámica de sistemas. Se simula el sistema social en una de sus representaciones totales. El análisis de sistemas es una representación total.

Un plan de desarrollo en el segmento de transportes con un modelo de ecología humana, por ejemplo. El énfasis en la teoría general de sistemas es lo adecuado en este tipo de simulaciones. Este método, que es para un sistema complejo, es sumamente abstracto, y no se limita a la descripción del sistema, sino que debe incluir en la simulación las entradas y salidas de energía y los procesos de homeostasis, de autopoiesisy de retroalimentación.

Tanto el programa de estadística como la escala de actitud y el sistema total, son perfectas simulaciones de la realidad y modelizan todos los elementos en sus respectivas hipótesis de trabajo. Son también un microclima

y

el

ambiente

o

el

escenario

en

los

procesos

de

simulación/experimentación. Otras propiedades que deben contener las simulaciones es que sean repetibles indefinidamente. Que eviten el efecto de aprendizaje que incita al encuestador a rellenar él mismo los cuestionarios y que se podrá evitar con algún control, que sean flexibles o mejorables y que no sea invasivo o cambiar la población de las muestras sucesivas.

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CAPITULO V

5. Simulación por Computadora Es un intento de modelar situaciones de la vida real por medio de un programa de computadora, lo que requiere ser estudiado para ver cómo es que trabaja el sistema. Ya sea por cambio de variables, quizás predicciones hechas acerca del comportamiento del sistema.

La simulación por computadora se ha convertido en una parte útil del modelado de muchos sistemas naturales en física, química y biología, y sistemas humanos como la economía y las ciencias sociales (sociología computacional), así como en dirigir para ganar la penetración (profundidad) su comportamiento cambiará cada simulación según el conjunto de parámetros iniciales supuestos por el entorno. Las simulaciones por computadora son a menudo consideradas seres humanos fuera de un loop de simulación.

Tradicionalmente, el modelado formal de sistemas ha sido a través de un modelo matemático, que intenta encontrar soluciones analíticas a problemas que permiten la predicción del comportamiento de un sistema de un conjunto de parámetros y condiciones iniciales. La simulación por computadora es frecuentemente usada como un accesorio para, o sustitución de, sistemas de modelado para los cuales las soluciones analíticas de forma cerrada simple no son posibles. Ahí se encuentran muchos tipos diferentes de simulación por computadora, la característica común que todas ellas comparten

es

el

intento

por

generar

una

muestra

de

escenarios

representativos para un modelo en que una enumeración completa de todos los estados posibles serían prohibitivos o imposibles. Varios paquetes de software existen para modelar por computadora, como Vensim, Stella o Powerim, y así la simulación se hace sin gran esfuerzo (por ejemplo: la Organización y Administración del Soporte Tecnológico

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simulación Montecarlo y el modelado estocástico como el Simulador de Riesgo).

Es cada vez más común escuchar acerca de simulaciones a muchas clases designadas como "ambientes sintéticos". Esta etiqueta ha sido adoptada al ampliar la definición de "simulación", que abarca virtualmente cualquier representación computarizada.

6. Simulación en Informática En informática la

simulación

tiene

todavía

mayor

significado

especializado: Alan Turing usó el término "simulación" para referirse a lo que pasa cuando una computadora digital corre una tabla de estado (corre un programa) que describe las transiciones de estado, las entradas y salidas de una máquina.

En programación, un simulador es a menudo usado para ejecutar un programa que tiene que correr en ciertos tipos de inconvenientes de computadora o en un riguroso controlador de prueba de ambiente. Por ejemplo,

los

simuladores

son

frecuentemente

usados

para depurar un microprograma (microcódigo) o algunas veces programas de aplicación comercial. Dado que, la operación de computadoras es simulada, toda la información acerca de la operación de computadoras es directamente disponible al programador, y la velocidad y ejecución pueda variar a voluntad.

Los simuladores pueden

ser

usados

para

interpretar

la ingeniería

de

seguridad o la prueba de diseño de lógica VLSI, antes de que sean construidos. En informática teórica el término " simulación" representa una relación entre los sistemas de transición de estado. Esto es usado en el estudio de la semántica operacional.

En el área de las ciencias son de gran ayuda ya que los estudiantes relacionan conceptos abstractos con reales (el choque de moléculas) y también ayuda en

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el sentido de los recursos ya que solo se tiene que disponer con un par de computadores y no con todo el aparataje de un laboratorio entero.

7. Simulación en la preparación La simulación es usada en el entrenamiento o preparación tanto del personal civil como militar; esto sucede cuando es prohibitivamente caro o simplemente muy peligroso para permitirle usar equipo real a un aprendiz en el mundo real. En esta última situación ellos aprenderán valiosas lecciones en un ambiente virtual seguro. La conveniencia es permitir errores durante el entrenamiento para un sistema crítico de seguridad.

El entrenamiento simulado típicamente viene en tres categorías: 1. Simulación de "Vida", es cuando las personas reales usan equipo simulado en el mundo real.

2. Simulación "Virtual", es cuando las personas reales usan equipo simulado en mundos simulados o ambientes virtuales.

3. Simulación "Constructiva", es cuando personas simuladas, usan equipo simulado, en ambientes simulados.

Véanse también: simulador de vuelo y Realidad virtual.

8. Simulación en la educación Este tipo de simulación es un tanto parecida a la de entrenamiento o preparación. Ellas se enfocan a tareas específicas. En el pasado los vídeos eran usados por maestros para educar alumnos, enseñándoles a observar, solucionar problemas y jugar un rol; sin embargo, se ha visto desplazada por la simulación, puesto que esta incluye viñetas narrativas animadas, pudiendo ser vídeos de caricaturas hipotéticas e historias basadas en la realidad, envolviendo a la clase en la enseñanza y aprendizaje. También se usa para

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evaluar el aprendizaje, resolver problemas de habilidades y disposición de los niños, y el servicio de los profesores.

La simulación en la educación permiten al aprendiz llegar al conocimiento por medio

del

trabajo

exploratorio,

la

inferencia,

el aprendizaje

por

descubrimiento y el desarrollo de habilidades implicadas en la investigación de un fenómeno de naturaleza física o social, desarrollar ciertas acciones, habilidades y hábitos del tema o especialidad y resolución de problemas.

La simulación en la educación consiste en situar a un educando en un contexto que imite algún aspecto de la realidad y en establecer en ese ambiente situaciones, problemáticas o reproductivas, similares a las que podrían producirse en la realidad. Así, la persona que realiza las simulaciones para aprender sobre algún aspecto, está preparada para cuando sucedan en su vida. Por ejemplo: realizar una simulación sobre cómo actuar ante conflictos en el aula, simulaciones sobre primeros auxilios, etc.

9. Simulación en la ciencia naturales Los

experimentos

basados

en

técnicas

como

la espectroscopia

de

RMN proveen datos detallados sobre el comportamiento de la materia. Sin embargo, para interpretar estos experimentos y para obtener una resolución mayor en espacio y tiempo, tenemos que recurrir a modelos teóricos. La resolución analítica de estos modelos es imposible para la mayoría de los sistemas de interés práctico. Por ello, es necesario recurrir a la resolución numérica de estos modelos en forma de simulaciones. Una simulación busca recrear los elementos que se consideran importantes en la reproducción de un

fenómeno

la dinámica

observado

molecular y

empíricamente. la química

Ejemplos

computacional,

importantes ambas

son

utilizadas

ampliamente para estudiar el plegamiento de proteínas en la biofísica y las propiedades mecánicas de polímeros artificiales en la ciencia de materiales.

Véase también: modelado molecular Organización y Administración del Soporte Tecnológico

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10. Simulación medica Este tipo de simulación incrementa cada vez más su desarrollo y se está desplegando cada vez más para enseñar procedimientos terapéuticos y de diagnóstico, así como conceptos y la toma de decisiones al personal en las profesiones médicas. Se han estado desarrollando simuladores para el entrenamiento en una gama de procedimientos básicos tales como la transfusión

de

sangre,

una cirugía

laparoscópica,

cuidados traumatológicos, auscultación pulmonar y cardiaca y otros.

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CONCLUSIONES

Los simuladores son recursos tecnológicos que permiten aprender de manera práctica en un tiempo relativamente corto, que se encargan de recrear entornos reales en entornos virtuales que facilitan realidades simuladas que tienden a producir nuevos aprendizajes. Con éstos recursos los usuarios interactúan con las computadoras a través de un software (simulador); lo que permite el trabajo colaborativo e individual conformando una interacción entre docente, alumno y la problemática a desarrollar en un contexto real.

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BIBLIOGRAFÍA

1. https://es.wikipedia.org/wiki/Ciencia 2. https://es.wikipedia.org/wiki/Ramas_de_la_ciencia 3. https://es.wikipedia.org/wiki/Simulaci%C3%B3n 4. http://simublablog.blogspot.com/2013/04/breve-historia-de-lasimulacion.html 5. https://www.academia.edu/23015712/HISTORIA_DE_LA_SIMULACION 6. https://www.fib.upc.edu/retro-informatica/avui/simulacio.html

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ANEXOS

Anexo1. Neurobot

Anexo2. NeuroTouch

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Anexo3. Simulador de Vuelo, en la 1era Guerra Mundial.

Anexo4. Prepar3D

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