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#+title: resumen.parcial
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#+author: fede
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* Clase 1 - Modelizacion de sistemas
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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:
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- Sistemas Abiertos: \\
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~Intercambian materia energiao informacion con el entorno (ej, empresas, ecosistemas, ciudades).~
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- Sistemas Cerrados: \\
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~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.
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2. Fijar Fronteras
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3. Definir que esta dentro.
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4. Ignorar lo externo
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** Caracteristicas de los sistemas
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*** Totalidad
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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
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Los sistemas tienden a adaptarse y mantener un estado estable mediante mecanismos de retroalimentacion.
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*** Objetividad
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Todo sistema tiene un proposito o funcion definida.
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* Clase 2 - Modelos
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** Modelos
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Es una representacion simbolica y simplificada de un sistema.
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- Simbolica: usa simbolos para representar la realidad.
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- Simplificada: elimina los detalles innecesarios para facilitar el analisis.
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** Clasificacion de modelos
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*** Modelos Concretos
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Son tangibles.
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Segun la forma:
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- Iconicos: pierden dimensiones (mapas, fotos, planos).
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- 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).
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- No analogicos: representan la forma, no la dinamica.
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*** Modelos Abstractos
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Son intangibles.
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Segun la forma:
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- Coloquiales: descripciones o manuales.
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- Matematios: formulas o programas.
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Segun comportamiento:
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- Analiticos: formulas matematicas.
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- Numericos: simulaciones o software.
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Además existen estas clasificaciones:
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- Estaticos: No dependen del tiempo.
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- Dinamicos: dependen del tiempo.
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- Deterministicos: Sin Azar.
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- Estocasticos: usan probabilidades.
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** Teoria de la informacion
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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
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- 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
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- Conocer el sistema.
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- Fijar límites y cerrar el sistema.
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- Reducir variables importantes.
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- Desarrollar el modelo.
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- Probarlo:
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- si funciona → se acepta,
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- si falla parcialmente → se corrige,
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- si falla mucho → se rehace.
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- Documentarlo.
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* Clase 3 - Simuladores
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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
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- Permiten experimentar y modificar sistemas facilmente.
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- Buscan soluciones particulares.
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- Son utiles cuando el sistema es muy complejo para resolverse con formulas analiticas.
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** Tecnica de montecarlo
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Metodo de simulacion que usa numeros aleatorio o pseudoaleatorios como datos de entrada.
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*** Idea Principal
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Generar muchos escenarios aleatorios para aproximar resultados reales.
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*** Cuándo usarlo
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- Sistemas con incertidumbre.
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- Riesgo financiero.
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- Colas y esperas.
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- Meteorología.
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*** Cuándo NO usarlo
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- Problemas simples y determinísticos.
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- Casos donde se necesita exactitud total.
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*** Ventajas
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- Flexible.
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- Maneja sistemas complejos.
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- Permite visualizar incertidumbre.
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*** Desventajas
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- No da resultados exactos.
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- Cada simulación puede variar.
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- Alto costo computacional.
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** Números Aleatorios y Pseudoaleatorios
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*** Aleatorios
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- Generados por fenómenos físicos.
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- Verdaderamente impredecibles.
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- No reproducibles.
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*** Pseudoaleatorios
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- Generados por algoritmos y semillas.
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- Tienen período finito.
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- Reproducibles usando la misma semilla.
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*** Ventajas de pseudoaleatorios
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- Permiten debugging.
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- Comparación justa de modelos.
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- Son rápidos y prácticos para simulación.
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** Lenguajes de Simulación
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*** Propósito General
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Lenguajes comunes como Python, C++, Java o R.
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- Más flexibles y baratos.
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- Desarrollo más largo.
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*** Propósito Específico
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Diseñados para simulación, como GPSS, Simula o Arena.
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- Desarrollo más rápido.
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- Herramientas integradas.
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- Más costosos y especializados.
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*** Tipos de simulación
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- Discreta: cambios por eventos.
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- Continua: cambios continuos mediante ecuaciones diferenciales.
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- Mixta: combina ambas.
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