resumidas 3 de 7 clases

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+#+title: resumen.parcial
+#+author: fede
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+* Clase 1 - Modelizacion de sistemas
+Esta estudia conjuntos de elementos interrelacionados que trabajan para un objetivo común. Los sistemas tienen caracteristicas como totalidad (funcionan como un todo), equilibrio, objetivo definido y entropia.
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+Existen dos tipos principales:
+- Sistemas Abiertos: \\
+  ~Intercambian materia energiao informacion con el entorno (ej, empresas, ecosistemas, ciudades).~
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+- Sistemas Cerrados: \\
+  ~Estan aislados o tienen intercambios minimos con el exterior (ej, termo hermetico. experimento sellado).~
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+  Para poder modelizar un sistma abierto es necesario "cerrarlo", definiendo limites y simplificando variables externas. Esto Permite analizarlo matematicamente.
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+  1. identificar limites.
+  2. Fijar Fronteras
+  3. Definir que esta dentro.
+  4. Ignorar lo externo
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+** Caracteristicas de los sistemas
+*** Totalidad
+El sistema funciona como un todo integrado. el comportamiento del sistema completo no puede entenderse simplemento sumando las partes individuales.
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+*** Equilibrio
+Los sistemas tienden a adaptarse y mantener un estado estable mediante mecanismos de retroalimentacion.
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+*** Objetividad
+Todo sistema tiene un proposito o funcion definida.
+* Clase 2 - Modelos
+** Modelos
+Es una representacion simbolica y simplificada de un sistema.
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+- Simbolica: usa simbolos para representar la realidad.
+- Simplificada: elimina los detalles innecesarios para facilitar el analisis.
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+** Clasificacion de modelos
+*** Modelos Concretos
+Son tangibles.
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+Segun la forma:
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+- Iconicos: pierden dimensiones (mapas, fotos, planos).
+- No Iconicos: conservan dimensiones (maquetas, globos terráqueos).
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+Segun comportamiento:
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+- Analogicos: represetnan la dinamica o comportamiento (termometro, relog de arena).
+- No analogicos: representan la forma, no la dinamica.
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+*** Modelos Abstractos
+Son intangibles.
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+Segun la forma:
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+- Coloquiales: descripciones o manuales.
+- Matematios: formulas o programas.
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+Segun comportamiento:
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+- Analiticos: formulas matematicas.
+- Numericos: simulaciones o software.
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+Además existen estas clasificaciones:
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+- Estaticos: No dependen del tiempo.
+- Dinamicos: dependen del tiempo.
+- Deterministicos: Sin Azar.
+- Estocasticos: usan probabilidades.
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+** Teoria de la informacion
+La informacion es una reduccion de incertidumbre de un receptor. Depende de cuanto se esperaba un dato:
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+- Evento Improbable → mucha informacion
+- Evento seguro → poca o nula informacion.
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+$I_r (s) = log_r (\frac{1}{P(s)})$
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+Es un modelo abstracto, matemático, analítico, estático y estocástico.
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+** Pasos para Desarrollar un Modelo
+- Conocer el sistema.
+- Fijar límites y cerrar el sistema.
+- Reducir variables importantes.
+- Desarrollar el modelo.
+- Probarlo:
+  - si funciona → se acepta,
+  - si falla parcialmente → se corrige,
+  - si falla mucho → se rehace.
+- Documentarlo.
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+* Clase 3 - Simuladores
+Un simulador es la reproduccion del comportamiento dinamico de un sistema usando un modelo. Es un modelo numerico procesado por computadora y representado como software.
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+** Caracteristicas
+- Permiten experimentar y modificar sistemas facilmente.
+- Buscan soluciones particulares.
+- Son utiles cuando el sistema es muy complejo para resolverse con formulas analiticas.
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+** Tecnica de montecarlo
+Metodo de simulacion que usa numeros aleatorio o pseudoaleatorios como datos de entrada.
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+*** Idea Principal
+Generar muchos escenarios aleatorios para aproximar resultados reales.
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+*** Cuándo usarlo
+- Sistemas con incertidumbre.
+- Riesgo financiero.
+- Colas y esperas.
+- Meteorología.
+*** Cuándo NO usarlo
+- Problemas simples y determinísticos.
+- Casos donde se necesita exactitud total.
+*** Ventajas
+- Flexible.
+- Maneja sistemas complejos.
+- Permite visualizar incertidumbre.
+*** Desventajas
+- No da resultados exactos.
+- Cada simulación puede variar.
+- Alto costo computacional.
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+** Números Aleatorios y Pseudoaleatorios
+*** Aleatorios
+- Generados por fenómenos físicos.
+- Verdaderamente impredecibles.
+- No reproducibles.
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+*** Pseudoaleatorios
+- Generados por algoritmos y semillas.
+- Tienen período finito.
+- Reproducibles usando la misma semilla.
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+*** Ventajas de pseudoaleatorios
+- Permiten debugging.
+- Comparación justa de modelos.
+- Son rápidos y prácticos para simulación.
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+** Lenguajes de Simulación
+*** Propósito General
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+Lenguajes comunes como Python, C++, Java o R.
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+- Más flexibles y baratos.
+- Desarrollo más largo.
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+*** Propósito Específico
+Diseñados para simulación, como GPSS, Simula o Arena.
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+- Desarrollo más rápido.
+- Herramientas integradas.
+- Más costosos y especializados.
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+*** Tipos de simulación
+- Discreta: cambios por eventos.
+- Continua: cambios continuos mediante ecuaciones diferenciales.
+- Mixta: combina ambas.