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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.

Existen dos tipos principales:
- Sistemas Abiertos: \\
  ~Intercambian materia energiao informacion con el entorno (ej, empresas, ecosistemas, ciudades).~

- Sistemas Cerrados: \\
  ~Estan aislados o tienen intercambios minimos con el exterior (ej, termo hermetico. experimento sellado).~

  Para poder modelizar un sistma abierto es necesario "cerrarlo", definiendo limites y simplificando variables externas. Esto Permite analizarlo matematicamente.

  1. identificar limites.
  2. Fijar Fronteras
  3. Definir que esta dentro.
  4. Ignorar lo externo

** 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.

*** Equilibrio
Los sistemas tienden a adaptarse y mantener un estado estable mediante mecanismos de retroalimentacion.

*** Objetividad
Todo sistema tiene un proposito o funcion definida.
* Clase 2 - Modelos
** Modelos
Es una representacion simbolica y simplificada de un sistema.

- Simbolica: usa simbolos para representar la realidad.
- Simplificada: elimina los detalles innecesarios para facilitar el analisis.

** Clasificacion de modelos
*** Modelos Concretos
Son tangibles.

Segun la forma:

- Iconicos: pierden dimensiones (mapas, fotos, planos).
- No Iconicos: conservan dimensiones (maquetas, globos terráqueos).

Segun comportamiento:

- Analogicos: represetnan la dinamica o comportamiento (termometro, relog de arena).
- No analogicos: representan la forma, no la dinamica.

*** Modelos Abstractos
Son intangibles.

Segun la forma:

- Coloquiales: descripciones o manuales.
- Matematios: formulas o programas.

Segun comportamiento:

- Analiticos: formulas matematicas.
- Numericos: simulaciones o software.

Además existen estas clasificaciones:

- Estaticos: No dependen del tiempo.
- Dinamicos: dependen del tiempo.
- Deterministicos: Sin Azar.
- Estocasticos: usan probabilidades.

** Teoria de la informacion
La informacion es una reduccion de incertidumbre de un receptor. Depende de cuanto se esperaba un dato:

- Evento Improbable → mucha informacion
- Evento seguro → poca o nula informacion.

$I_r (s) = log_r (\frac{1}{P(s)})$

Es un modelo abstracto, matemático, analítico, estático y estocástico.

** 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.

* 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.

** Caracteristicas
- Permiten experimentar y modificar sistemas facilmente.
- Buscan soluciones particulares.
- Son utiles cuando el sistema es muy complejo para resolverse con formulas analiticas.

** Tecnica de montecarlo
Metodo de simulacion que usa numeros aleatorio o pseudoaleatorios como datos de entrada.

*** Idea Principal
Generar muchos escenarios aleatorios para aproximar resultados reales.

*** 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.

** Números Aleatorios y Pseudoaleatorios
*** Aleatorios
- Generados por fenómenos físicos.
- Verdaderamente impredecibles.
- No reproducibles.

*** Pseudoaleatorios
- Generados por algoritmos y semillas.
- Tienen período finito.
- Reproducibles usando la misma semilla.

*** Ventajas de pseudoaleatorios
- Permiten debugging.
- Comparación justa de modelos.
- Son rápidos y prácticos para simulación.

** Lenguajes de Simulación
*** Propósito General

Lenguajes comunes como Python, C++, Java o R.

- Más flexibles y baratos.
- Desarrollo más largo.

*** Propósito Específico
Diseñados para simulación, como GPSS, Simula o Arena.

- Desarrollo más rápido.
- Herramientas integradas.
- Más costosos y especializados.

*** Tipos de simulación
- Discreta: cambios por eventos.
- Continua: cambios continuos mediante ecuaciones diferenciales.
- Mixta: combina ambas.