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Historia de la Simulacion

By jpeanio
  • La Aguja de Buffon

    La Aguja de Buffon
    Este modelo matemático se basa en una aguja de una longitud determinada lanzada sobre un plano segmentado por líneas paralelas separadas por unidades. ¿Cuál es la probabilidad que la aguja cruce alguna línea? De esa manera: π = 2 N / A siendo N el número total de intentos y A el número de veces que la aguja ha cruzado alguna línea.
  • Laplace

    Laplace
    En 1812 Laplace mejoró y corrigió la solución de Buffon y desde entonces se conoce como solución Buffon-Laplace.
  • William Sealy Gosset

    William Sealy Gosset
    Posteriormente, el estadístico William Sealy Gosset, que trabajaba en la destilería de Arthur Guinness, ya aplicaba sus conocimientos estadísticos en la destilería y en su propia explotación agrícola. El especial interés de Gosset en el cultivo de la cebada le llevó a especular que el diseño de experimentos debería dirigirse no sólo a mejorar la producción media, sino también a desarrollar variedades de cebada cuya mayor robustez permitiese que la producción no se viese afectada por las variacio
  • Arthur Guinness

    Arthur Guinness
    Para evitar futuras filtraciones de información confidencial, Guinness prohibió a sus empleados la publicación de cualquier tipo de artículo independientemente de su contenido, de ahí el uso que hizo Gosset en sus publicaciones del seudónimo "Student" , para evitar que su empleador lo detectara. Es por esta razón que su logro más famoso se conoce como la "distribución t de Student", que de otra manera hubiera sido conocida como la "distribución t de Gosset".
  • ENIAC

    ENIAC
    La construcción de los primeros computadores de propósito general como el ENIAC
  • John Von Neumann

    John Von Neumann
    El trabajo de Stanislaw Ulam, John Von Neumann y otros científicos para usar el método de Montercarlo en computadores modernos.
  • Proyecto Manhattan

    Proyecto Manhattan
    Solucionar problemas de difusión de neutrones en el diseño y desarrollo de la bomba de hidrógeno. Ulam y Von Neumann ya estuvieron presentes en el proyecto Manhattan.
  • Keith Douglas Tocher

    Keith Douglas Tocher
    En 1960, Keith Douglas Tocher desarrolló un programa de simulación general cuya principal tarea era la de simular el funcionamiento de una planta de producción donde las máquinas ciclaban por estados: Ocupado, Esperando, No disponible y Fallo; de manera que las simulaciones en los cambios de estado de las máquinas marcarán el estado definitivo de la producción de la planta. Este trabajo produjo además el primer libro sobre simulación: The Art of Simulation (1963).
  • IBM 360 - Sistema de Simulación de propósito general o General

    IBM 360 - Sistema de Simulación de propósito general o General
    Para aquel entonces, IBM desarrolló entre 1960 y 1961 el Sistema de Simulación de propósito general o General Purpose Simulation System (GPSS). El GPSS se diseñó para realizar simulaciones de teleprocesos involucrando por ejemplo: control de tráfico urbano, gestión de llamadas telefónicas, reservas de billetes de avión, etc. La sencillez de uso de este sistema lo popularizó como el lenguaje de simulación más usado de la época.
  • IBM 704 - General Purpose Simulation System (GPSS)

    IBM 704 - General Purpose Simulation System (GPSS)
  • SIMSCRIPT - FORTRAN - RAND CORPORATION.

    SIMSCRIPT - FORTRAN - RAND CORPORATION.
    Por otro lado, en 1963 se desarrolló SIMSCRIPT, otra tecnología alternativa al GPSS basada en FORTRAN, más enfocada a usuarios que no tenían porqué ser obligatoriamente expertos informáticos en RAND CORPORATION.
  • Simula 1

    Simula 1
    Complementariamente a los desarrollos llevados a cabo por RAND e IBM, el Royal Norwegian Computing Center inició en 1961 el desarrollo del programa SIMULA con ayuda de Univac. El resultado fue SIMULA I, probablemente el lenguaje de programación más importante de toda la historia. En 1967 se fundó el WSC (Winter Simulation Conference), lugar donde desde entonces y hasta ahora se archivan los lenguajes de simulación y aplicaciones derivadas, siendo en la actualidad el referente en lo que a avance
  • Aplicaciones en múltiples campos

    Aplicaciones en múltiples campos
    Durante este periodo se desarrollaron avanzadas herramientas de modelado y de análisis de resultados. Gracias también a los desarrollos obtenidos en la generación de datos y a las técnicas de optimización y representación de datos, la simulación llega a su fase de expansión donde comienza a aplicarse en múltiples campos.
  • Imagen en Movimiento

    Imagen en Movimiento
    Anteriormente, los datos de salida obtenidos de una simulación por computadora se presentaban en una tabla o matriz, de manera que se mostraba el efecto que los múltiples cambios en los parámetros tenían sobre los datos. El empleo del formato de matriz se debía al uso tradicional que se hacía de la matriz en los modelos matemáticos. Sin embargo, los psicólogos advirtieron que los seres humanos percibían mejor los cambios en el desarrollo de las situaciones si miraban gráficos o incluso imágenes