¿Por qué la simulación de Montecarlo es una excelente herramienta para modelar problemas como los analizados?

1. ¿Por qué la simulación de Montecarlo es una excelente herramienta para modelar problemas como los analizados?

Cuando una persona tiene la responsabilidad de dirigir una empresa de cualquier tipo se enfrenta a tomar decisiones de las acciones que ejecutara en su plan estratégico, estas decisiones deben ser viables que deben satisfacer los objetivos planteados.

La simulación es conveniente cuando:

No existe una formulación matemática analíticamente resoluble. Muchos sistemas reales no pueden ser modelados matemáticamente con las herramientas actualmente disponibles, por ejemplo la conducta de un cliente de un banco.

Existe una formulación matemática, pero es difícil obtener una solución analítica. Los modelos matemáticos utilizados para modelar un reactor nuclear o una planta química son imposibles de resolver en forma analítica sin realizar serias simplificaciones.

2. ¿Cuáles son las dificultades a las que usted cree se debieron enfrentar los autores que realizaron la investigación de cada uno de los modelos, a la luz de la metodología que se requiere para llevar a cabo un estudio de simulación?

La invención del método de Monte Carlo se asigna a Stanislaw Ulam y a John von Neumann. Ulam ha explicado cómo se le ocurrió la idea mientras jugaba un solitario durante una enfermedad en 1946. Advirtió que resulta mucho más simple tener una idea del resultado general del solitario haciendo pruebas múltiples con las cartas y contando las proporciones de los resultados que computar todas las posibilidades de combinación formalmente.

Los autores del modelo de Montecarlo debieron Probar muchas veces con experimentos mentales las miles de posibilidades, y en cada etapa, determinar por casualidad, un número aleatorio distribuido según las probabilidades, qué sucedería y totalizar todas las posibilidades y tener una idea de la conducta del proceso físico.

3. ¿Cómo cree que se podría solucionar el problema al que se enfrentan en la aplicación real?

Cuando se simula se experimenta con un modelo para obtener ciertos resultados. Un modelo es también un sistema, y de acuerdo al tipo de variables de salida del modelo el modo de simulación.

Durante el proceso de modelado se debe:

Alcanzar un equilibrio entre el grado de detalle y el riesgo de falta de exactitud. El mejor modelo, es el modelo más simple que puede resolver el problema con el grado de exactitud requerido.

Un modelo debe ser:

 Fácil de entender por parte del usuario.

 Dirigido a metas u objetivos.

 Sensato, en cuanto no

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