Moć računarske simulacije

Kombinacija mogućnosti generisanja slučajnih brojeva sa programskim jezicima dovodi nas do veoma moćnih analitičkog alata.
Razmotrimo model reda čekanja u banci, gde klijenti dolaze, bivaju usluženi i odlaze. Znamo da matematički rešivi problemi zahtevaju vrlo precizne pretpostavke: vremena dolazaka i usluga moraju biti bez memorije (nezavisna jedna od drugih), red mora biti beskonačnog kapaciteta, klijent ne sme da se preskoči ili da odustane i tako dalje. Pored toga, možemo da analiziramo samo dugoročno ponašanje sistema, a ne bilo kakvo ponašanje u prelaznom režimu.
U stvarnosti, ni jedna od ovih pretpostavki nije potpuno ispunjena. Više ljudi dolazi u banku u vreme pauze za ručak, nego u druga vremena. Red čekanja je na početku, u trenutku otvaranja banke, prazan, a isto tako mora i da se izprazni na kraju radnog vremena, klijenti se preskaču ili odustaju sve vreme, često bez nekog razloga koji bi se mogao identifikovati, a gotovo je nemoguće imati servere koji ne pamte.
Simulacija može sve ovo da modeluje, pa i mnogo više. Ona je ograničena jedino u vremenu koje želite da potrošite da biste došli do potrebnih podataka i da biste ih programirali u simu-latoru. Da li se Vaš službenik na šalteru zamori u jedan popodne? Simulirajte! Da li klijenti manje odustaju u podne (pre ručka) nego u pet do jedan (posle ručka) ? Simulirajte! Možete u Vaš model sveta uključiti sve što hoćete. Vaši troškovi prikupljanja podataka mogu da budu ogromni, ali zato možete lepo da spakujete u model sve štoVam se dopada.
Suočeni sa takvom moći, zašto bi radili bilo šta drugo osim simulacije? Mnogi će reći: "I ne-mojte. Koristite simulaciju za sve." Medjutim, bolji odgovor je: "Nemojte koristiti simulaciju za sve." Problemi sa simulacijama, posebno sa onim velikim i složenim, su sledeći:
Validacija: Kako možete utvrditi da je simulacija korektan model stvarnosti? Greške mogu da se uvuku na mnogo mesta. Napisani program može da ne odražava model. Modeli za slučajne promenljive mogu da budu pogrešni. Svaki statistički test ima ugradjene pretpostavke koje mogu, ali ne moraju biti ispunjene.
Rasplinutost izlaza: U analitičkom modelu možemo da utvrdimo takve stvari kao što je da ako je brzina opsluživanja jednaka brzini dolazaka klijenata, tada je red čekanja nestabilan (i teži beskonačnoj dužini). Simulacija ne bi bila u stanju da utvrdi te rezultate sa takvom tač-nošću. Statistička priroda izlaza čini teškim donošenje bilo kakvih čvrstih zaključaka.
Specifičnost rezultata: Simulacije obično važe za jedan sistem iz realnog sveta. Rezultati koji važe za jednu simulaciju često ne važe za druge, slične probleme.
Računarsko vreme: Količina računarskog vremena koja je potrebna da bi se dobili statistički pouzdani rezultati obično se veoma potcenjuje. Simulacija bez dobre statističke analize pred-stavlja čisto rasipanje ciklusa centralne procesorske jedinice.
Uopšteno govoreći, evo pravila za upotrebu simulacije:
Simulaciju bi trebalo upotrebiti kad god preovladjuje jedan ili oba od sledećih uslova:
• realni sistem ne zadovoljava dovoljno dobro pretpostavke koje zahtevaju odgovarajući analitički modeli ili
• odgovarajuće formulisani model nema analitičko rešenje.
Ukoliko se zaposlite u oblasti operacionih istraživanja, velike su šanse da će Vam već u prvoj godini tražiti da uradite neki simulacioni projekat, zato što je računarska simulacija tehnika operacionih istraživanja koja se najčešće koristi u praksi. Tu do punog izražaja dolazi i neop-hodno znanje iz statistike. U sledećim odeljcima, pozabavićemo se uobičajenim problemima koji se javljaju u simulaciji. Oni obuhvataju izbor ulazne raspodele i analizu izlaza simulacije.

Kompjuterske simulacije

Računarska simulacija, kompjuterski model, ili računarski model je program računara ili mreže računara, koji ima zadatak da simulira apstraktni model određenog sistema. Kompjuterske simulacije su postale koristan deo matematičkog modelovanja mnogih prirodnih sistema u fizici, kvantnoj mehanici, hemiji i biologiji, zatim u ekonomskim sistemima, psihologiji i društvenim naukama, kao i u procesu inženjeringa novih tehnologija, sa ciljem da se stekne bolji uvid u rad istih.

Računarske simulacije se razlikuju od računarskih programa koji se pokreću nekoliko minuta, dok simulacije mogu da se izvršavaju na nivoulokalne mreže, tj. na grupi računara i da traje satima ili kod zahtevnijih simulacija čak i danima. Skala događaja koje su simulirane kompjuterskim simulacijama su već sada premašile moguće (ili možda čak i zamislive) metode koje se mogu rešavati koristeći tradicionalno papir i olovku. Pre više od 10 godina, rađena je simulacija pustinjske bitke, borba dveju vojski u koju su uključeni modeli 66.239 tenkova, kamiona i drugih vozila na simuliranim terenu oko Kuvajta, pri simulaciji je korišćeno više superkompjutera (računara visokih performansi) u Ministarstvu odbrane (engl. United States Department of Defense); Model sa milijardu atoma za ispitivanje deformisanja materijala (2002), Model proizvođača složenih proteina u organizmu sa 2,64 miliona atoma, ribozoma 2005. godine; ^[3] Plavi Mozak (engl. Blue Brain Project) projekta na EPFL-u (Švajcarska), počelo je u maju 2005, za stvaranje prve računarske simulacije celog ljudskog mozga na molekularnom nivou.

Kompjuterske simulacije i njihova primena u nastavi

Računar – zamena za nastavnika

Gotovi programi pružaju mogućnost učenja kod kuće bez prisustva nastavnika. Ovakvi program moraju biti sa što manje grešaka i, ukoliko je to moguće, interaktivnog karaktera. Potreba za ovim je jasna, student ne sme da nauči pogrešno interpretirane sadržaje i kada mu je potrebna pomoć za razumevanje određene materije računar „mora biti spreman“ da pruži traženu pomoć. Ovakav vid nastave gde računar ima ulogu nastavnika zastupljen je u svetu, a trebalo bi ga koristiti samo ukoliko prisustvo nastavnika nije moguće.

Neke prednosti korišćenja računara u nastavi

Prednosti su sledeće:

a) Interaktivnost

Računar omogućava svakom student da ima aktivnu ulogu u procesu učenja, za razliku od pasivne uloge knjige. Student više nije posmatrač već aktivni učesnik u procesu učenja.

b) Individualna pažnja

Nastavnici znaju da su studenti različiti, tj. nemaju svi isto predznanje i ne uče na isti način. Međutim, mnogi od naših konvencionalnih prilaza obrazovanju koriste rigidne procedure iste za sve student i ne dozvoljavaju uzimanje u obzir ovih razlika. Prednost računara je u tome da se dobrim softverom može individualizovati podučavanje. Štaviše, pošto svi student ne uče istom brzinom, tj. potrebno im je različito vreme da prođu kroz gradivo, računar im to takođe omogućava. Sledeći

važan faktor u napredovanju upotrebe kompjutera u obrazovanju je povećanje snage kompjutera, i prikladnosti za implementiranje novih načina učenja.