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claudio rocchini buffon
La simulación nace en 1777 con el planteamiento del problema "la aguja de buffon", un método matemático sencillo para ir aproximando el valor del número ∏ a partir de sucesivos intentos. -
Mejora de solución de Buffon
En 1812 Laplace mejoró y corrigió la solución de Buffon y desde entonces se conoce como solución Buffon-Laplace. 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. -
ENIAC y el método de Montecarlo
A mediados de los años 40 dos hechos sentaron las bases para la rápida evolución del campo de la simulación:
· La construcción de los primeros computadores de propósito general como el ENIAC.
· El trabajo de Stanislaw Ulam, John Von Neumann y otros científicos para usar el método de Montercarlo en computadores modernos y 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. -
The Art of Simulation
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). -
General Purpose Simulation System y SIMSCRIPT
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. -
SIMSCRIPT,
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. -
Aplicaciones en múltiples campos
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
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. -
Modelos Matemáticos
Proporcionar el funcionamiento satisfactorio de un simulador solamente es posible si actúan una serie de Modelos Matemáticos capaces de simular el comportamiento de la máquina real con un nivel de precisión y sofisticación lo suficientemente alto como para generar todos los efectos y matices que permitan identificarla de manera inequívoca. Sólo así las experiencias acumuladas en el simulador pueden proporcionar una experiencia aplicable a la vida real. -
El concepto de inmersión
El objetivo final de toda herramienta de simulación consiste en reproducir unas determinadas condiciones de entorno para generar en el usuario una serie de sensaciones que resulten tan parecidas a la realidad como sea posible. Si existiera un simulador capaz de generar sensaciones tan realistas que el usuario no supiera encontrar diferencias entre la realidad y la experiencia simulada, se diría que dicho simulador es totalmente inmersivo, o que proporciona una inmersión del 100%.
