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CONCEPTOS BÁSICOS DEL ANÁLISIS DE SISTEMAS Y SIMULACIÓN

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CONCEPTOS BÁSICOS DEL ANÁLISIS DE SISTEMAS Y SIMULACIÓN. SISTEMA. Definiciones Es un conjunto de componentes interrelacionados que poseen un límite y funcionan como una unidad. Conjunto de materiales y procesos que se comunican para realizar una serie de funciones.

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Presentation Transcript
sistema
SISTEMA
  • Definiciones
  • Es un conjunto de componentes interrelacionados que poseen un límite y funcionan como una unidad.
  • Conjunto de materiales y procesos que se comunican para realizar una serie de funciones.
  • Conjunto de procesos interconectados caracterizado por muchas vías recíprocas de causa y efecto.
propiedades de un sistema
PROPIEDADES DE UN SISTEMA
  • Los sistemas pueden estar anidados.
  • Los sistemas con la misma escala y con el mismo nivel de detalle se pueden sobreponer.
sistema4
sistema
  • Análisis de Sistemas. Es un conjunto de teorías y técnicas que sirve para estudiar, describir y hacer predicciones acerca de sistemas complejos.
  • Modelo. Es una descripción formal de los elementos más esenciales de un problema (física, matemática o verbal). 4
clasificaci n de los modelos
CLASIFICACIÓN DE LOS MODELOS
  • 1) Físicos vs abstractos
  • 2) Dinámicos vs estáticos
  • 3) Correlacionales vs explicativos
  • 4) Determinísticos vs estocástios
  • 5) Simulación vs analíticos
modelos f scos vs abstractos
MODELOS FÍSCOS VS ABSTRACTOS
  • Modelos físcos son réplicas físicas a menor escala del objeto en estudio.
  • Modelos abstractos son aquellos que usan símbolos en lugar de réplicas (ejemplo: modelos matemáticos).
  • Un individuo A requiere 100 kcal/día
  • Temperatura es 0°C
  • Aumenta 2 kcal/día
  • Y=100-2x
modelos est ticos vs din micos
MODELOS ESTÁTICOS VS DINÁMICOS
  • Modelos estáticos son aquellos que describen la relación o conjunto de relaciones que no cambian en el tiempo.
  • Modelos dinámicos son los que describen una relación que varía en el tiempo (toma encuenta el tiempo como una variable).
modelos correlacionales vs explicativos
MODELOS CORRELACIONALES VS EXPLICATIVOS
  • Los modelos correlacionales son los que describen y resumen un conjunto de relaciones que operan en el sistema, en síntesis su objetivo es predecir y no explicar.
  • Los modelos explicativos representan la dinámica interna del sistema de interés, su objetivo es explicar el comportamiento del sistema por medio de una representación de los mecanismos causales.
modelos determin sticos vs estoc sticos
MODELOS DETERMINÍSTICOS VS ESTOCÁSTICOS
  • Un modelo determinístico es aque que no contiene variables aleatorias (predicciones idénticas).
  • Descripción de los requerimientos energéticos de un individuo(Y, kcal/día) en función de la temperatura ambiental (X, en °C).
  • Y=100-2x
  • Sí la temperatura ambiental es 0°C este predicirá que 100 kcal/día de energía es requerida.
  • Sí la temperatrua ambiental es –10°C este predicirá que 120kcal/día de energía es requerida.
modelos de simulaci n vs anal ticos
MODELOS DE SIMULACIÓN VS ANALÍTICOS
  • Los modelos analíticos son aquellos que se pueden resolver matemáticamente en forma cerrada.
  • El modelo que representa el crecimiento poblacional en un ambiente con recursos ilimitados.
  • Nt=Noe rt
  • Donde
  • Nt=tamaño de la población en el momento t
  • No=tamaño inicial de la población
  • r=tasa intrínseca de crecimiento poblacional
  • t=tiempo
modelos de simulaci n vs anal ticos11
MODELOS DE SIMULACIÓN VS ANALÍTICOS
  • Donde se puede dar cualquier valor a t, así;
  • N5=100e 0.1(5)=164.9
  • N8=100e 0.1(8)=226.6
  • Los modelos de simulación y ecológicos son aquellos que no se pueden resolver numéricamente.
  • Nt+1=f(Nt,Et)
  • Nt+1=tamaño de la población en el momento t+1
  • F(Nt,Et)=función compleja del tamaño poblacional y las condiciones ambientales en el momento(t).
simulaci n
SIMULACIÓN
  • Es un modelo para imitar o describir paso a paso, el comportamiento del sistema que se está estudiando.
  • Compuesto de una serie de operaciones aritméticas y lógicas que, en conjunto representan estructura y el comportamiento del sistema de interés.
  • Sí se escogen variables apropiadas para describir el sistema y se representan adecuadamente las reglas que gobiernan el cambio, se puede predecir los cambios en el estado del sistema a través del tiempo.
modelos determin sticos vs estoc sticos15
MODELOS DETERMINÍSTICOS VS ESTOCÁSTICOS
  • Un modelo estocástico es aquel que contiene una o más variables aleatorias(predicciones diferentes).
  • Requerimiento energético
  • Y=a-bX
  • Donde a y b son constantes (a=100 y b=2)
  • Y=100-2.0(-10)=120
  • Y=100-2.5(-10)=125
etapas te ricas en el an lisis de sistemas
ETAPAS TEÓRICAS EN EL ANÁLISIS DE SISTEMAS
  • Desarrollo del modelo conceptual. Se hace en base a los objetivos del proyecto.
  • Desarrollo del modelo cuantitativo. Cuando se traduce el modelo conceptual mediante ecuaciones matemáticas.
  • Evaluación del modelo. Consiste en determinar si el modelo es apropiado o para cumplir con nuestros objetivos
  • Uso del modelo. Implica diseñar y simular con el modelo experimentos que posteriormentes se realizarán en la naturaleza.