Symulacja komputerowa

Symulacji komputerowej lub cyfrowe środki prowadzące programu komputerowego na komputerze lub sieci symulować prawdziwe zjawisko fizyczne i złożone (na przykład spadek od korpusu na miękkiej powierzchni, odporność na pęcznienie platformy wiertniczej, zmęczenie materiału pod działaniem naprężenia wibracyjnego, zużycie łożyska kulkowego itp.). Naukowe symulacje numeryczne opierają się na implementacji modeli teoretycznych, często z wykorzystaniem techniki elementów skończonych . Stanowią zatem adaptację do cyfrowych środków modelowania matematycznego i służą do badania działania i właściwości modelowanego systemu, a także do przewidywania jego ewolucji. Mówimy także o obliczeniach numerycznych . Graficzne interfejsy pozwalają na wizualizację wyników obliczeń za pomocą syntetycznych obrazów .

Te symulacje komputerowe szybko stały się niezbędne do modelowania systemów naturalnych w fizyce , chemii i biologii , ale także systemów ludzkich w ekonomii i naukach społecznych . Pozwalają na ograniczenie ryzyka i uniknięcie kosztów serii rzeczywistych testów (np. Testów pojazdów). Mogą one zapewnić wgląd w rozwój systemu, który jest zbyt złożony, aby można go było symulować za pomocą prostych wzorów matematycznych (np. Huragan).

Symulacja numeryczna służy do:

W naukach społecznych symulacja komputerowa jest częścią jednego z pięciu kątów zbierania danych w bardziej ogólnej metodzie znanej jako perkolacja danych, która łącznie obejmuje również metody ilościowe i ilościowe, przegląd literatury (w tym literatury naukowej).), i wywiady z ekspertami. Pod tym względem perkolacja danych zapewnia pełniejszą wizję i metodę niż triangulacja danych podczas analizy obserwowanych zjawisk.

Krytyka epistemologiczna

Symulacji numerycznej nie należy oczywiście mylić - jak sugeruje termin symulacja - z rzeczywistością . To, że komputer mówi, że tak się stanie, nie oznacza, że ​​faktycznie zachowuje się tak, jak w rzeczywistości (np. Numeryczne symulacje prognoz pogody). Symulacja numeryczna jest jedynie reprezentacją rzeczywistości opartą na podstawowym modelu teoretycznym . Jeśli model teoretyczny skomputeryzowany w ten sposób jest błędny, obliczone wyniki są fałszywe i mogą prowadzić do decyzji, które same w sobie są błędne. W szczególności model jest budowany dla danego zastosowania, a jego użycie w innym kontekście ma duże szanse na wygenerowanie fałszywych wyników (patrz walidacja symulacji ).

Najlepszym sposobem podsumowania tej epistemologicznej krytyki jest: „mapa to nie terytorium! ”.

Dlatego symulacja cyfrowa - która z reguły staje się podstawowym narzędziem do projektowania złożonych obiektów przemysłowych ze względu na szybkość realizacji (na przykład: symulacja wypadków samochodowych, eksploracja stref lotów lotniczych, symulacja bomb atomowych itp.) - nie powinna być stosowane bez naukowej wiedzy lub profesjonalnej ostrożności.

Krytyczna analiza wyników, weryfikacja poprawności zastosowanych modeli teoretycznych , porównanie przewidywanych wyników z eksperymentem … to tyle odruchów inżyniera, które mają być nawet częścią etyki profesjonalnego użytkownika, to w szczególności, aby nie podejmować nieprzemyślanego ryzyka w logistyce i decyzjach projektowych (na przykład: patrz katastrofa nieodłączna od pieczęci wzmacniacza amerykańskiego promu kosmicznego, której symulacja numeryczna nie wykryła słabości strukturalnej ) i / lub inwestycje (na przykład: patrz niepowodzenia finansowe na początku przychodów w dużym paryskim parku rozrywki ze względu na słabe symulacje numeryczne częstych i prognozowanych wydatków konsumenckich ).

Historia

Symulacja komputerowa pojawiła się w tym samym czasie, co informatyka na potrzeby Projektu Manhattan w czasie II wojny światowej , w celu zamodelowania procesu wybuchu jądrowego. Pierwszą „cywilną” symulacją numeryczną w fizyce teoretycznej był eksperyment Fermi-Pasta-Ulam (1953). Od tego czasu ewoluował wraz z IT.

Kategorie symulacji komputerowych

Możemy wyróżnić trzy kategorie symulacji:

Metody symulacyjne

Przykłady symulacji

Uwagi i odniesienia

  1. (w) John Brockman i Steven Pinker (wprowadzenie) ( pref.  Richard Dawkins) Jaki jest Twój niebezpieczny pomysł? : dzisiejsi czołowi myśliciele o nie do pomyślenia , Nowym Jorku, Harper Perennial,2007, 300  pkt. ( ISBN  978-0-061-21495-0 , OCLC  1030009771 )
  2. (en) Olivier Mesly , Tworzenie modeli psychologicznych w badaniach , Cham, Szwajcaria Springer al.  „SpringerBriefs in psychology”,2015, 126  str. ( ISBN  978-3-319-15752-8 , OCLC  908117636 )

Zobacz też

Powiązane artykuły

Link zewnętrzny

Bibliografia