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SIMULACIÓN DE SISTEMAS

Podemos definirlo como; el proceso de representar un sistema por medio de un modelo simbólico que puede manipularse por medio de un computador digital para queproporcione resultados numéricos.
Este computador permitirá evaluar numéricamente un modelo de simulación durante un intervalo de tiempo significativo para los objetivos del estudio, y recoger durante losmismos datos que posibiliten la estimación de las características deseadas del modelo.
SIMULACIÓN DE SISTEMAS DISCRETOS

En el caso de los sistemas discretos, la simulación se refiere a lamodelización en un computador digital de un sistema cuyos cambios de estado tienen lugar de manera discreta como consecuencia de la ocurrencia de agentes del cambio de estado denominados sucesos.MODELO DE SIMULACIÓN
Los Modelos de simulación y modelos analíticos no deben considerarse siempre como antitéticos, en muchos casos pueden jugar un papel complementario sirviendo la simulación paraverificar la validez de las hipótesis para el modelo analítico, o el modelo analítico para sugerir cuales son las alternativas razonables que hay que investigar por simulación.

VARIABLESESTOCÁSTICAS

Son aquellas de cuyo valor se obtiene incertidumbre y se le asignan funciones de probabilidades empíricas o conocidas.

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GENERACION DE VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS

En todasimulación probabilística se maneja la ocurrencia de eventos. La ocurrencia de eventos debe estar regida por una distribu- ción de probabilidad. Para obtener estos eventos empleando una función dedistribución de probabilidad se emplean los generadores de eventos.

EL MÉTODO DE MONTE CARLO

Es un método numérico empleado en la resolución de problemas en los que se requiere emplearnúmeros aleatorios. Fue creado en el año 1949 por Von Neumann y Ulam y permanece vigente en la actualidad.
El nombre del método proviene de la Ciudad de Monte Carló, muy famosa por su casino
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