C1. Modul
Miért szimuláció ?
Az előző szekvenciákban egyszerű matematikai modelleket vezettünk be és tanulmányoztunk, amelyek lehetővé teszik egy komplex rendszer valószínűségi evolúciójának előrejelzését az idő múlásával, a cél az, hogy minden esetben megfelelő döntést hozzunk, amikor csak választásra van szükség. Megfelelő matematikai modell kidolgozása mélyreható tanulmányt igényel, hogy nagyon pontos elemzési eredményeket nyújtson a rendszer fejlődéséről.
Sajnos a teljes matematikai felbontás gyakran nem elérhető, és az ismert módszerek csak nagyon egyszerű esetekben adják meg a valószínűség-eloszlás explicit jellemzését az idő múlásával. Például nehéz megoldani a differenciálegyenlet-rendszer megoldását. A nagyon egyszerű eseteket leszámítva tartózkodtunk a felbontási módszer megadásától, és csak az álló eloszlás tanulmányozására szorítkoztunk. Azonban a kezdeti eloszlásról az erre való átmenet tanulmányozása sok esetben kívánatosnak tűnik.
A numerikus módszerek közelíthetik a keresett megoldásokat. Ezek a megközelítések a modellben érdekelt paraméterek hozzávetőleges kiszámításához vezethetnek. Ugyanakkor számos belső nehézséggel küzdenek. A numerikus eredményeket nehéz értelmezni, tekintettel a hibák súlyára, amelyek fontosságát gyakran nem ismerik fel. Ezenkívül a számítások gyakran összetettek, és vannak olyan matematikai modellek, amelyeknél az ismert matematikai algoritmusok továbbra sem hatékonyak.
Egy másik számítási megközelítés a szimuláció . Ez a technika teljesen felhagy minden matematikai elemzéssel, és csak a vizsgált rendszer "utánzására" korlátozódik. Ezt az eszközt hívják szimulációs modell . Számtalan esetben egy szimulációs modell fogalmilag nagyon egyszerű, és kvantitatív információkat nyújthat, ha a matematikai módszerek kudarcot vallanak.
Azt is meg kell jegyezni, hogy a szimulációs technika nem korlátozódik a várakozó rendszerek vizsgálatára, hanem az analitikai vizsgálatokra alkalmatlan jelenségekre vonatkozik, legyenek azok determinisztikus vagy véletlenszerű jelenségek. Mindazonáltal a várakozó rendszerek modellezése biztosítja a technika prototípus alkalmazását.
A szimulációnak viszont számos hátránya van. Különösen nagy mennyiségű eredményt hoz, amelyeket az értelmezéshez összefoglalni kell. Ezek, ellentétben egy analitikai tanulmányból levont tulajdonságokkal, amelyek valamilyen módon univerzálisak, szorosan alkalmazhatók a modellezett rendszerben. Ezek az eredmények a statisztikai és ezért egyértelműen értelmezhető. E hátrányok ellenére a szimuláció továbbra is kiváltságos eszköz a komplex rendszerek viselkedésének vizsgálatában, és az ebből származó előrejelzések mind a tudósok, mind az iparosok körében nagy bizalommal bírnak.