SIMULAÇÃO DE SISTEMAS

Disciplina: Simulação Monte Carlo

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INTRODUÇÃO À SIMULAÇÃO DE MONTE CARLO & OTIMIZAÇÃO ESTOCÁSTICA

Aneirson Silva - INTRODUÇÃO À SIMULAÇÃO DE MONTE CARLO & OTIMIZAÇÃO ESTOCÁSTICA.mp4

 

Publicado em 02 de Out de 2012

Vídeo Aulas

OBSERVAÇÕES: Este primeiro Vídeo muito importante porque faz uma Introdução mencionando a História do sugimento da Simulação (Método Monte Carlo), citando os cientistas involvidos! John von Neumann Matemático e Físico inventor do primeiro Computador Digital à Válvulas, naquela época - à esquerda; Albert Einstein à direita; e o que aparece no meio foi um Alemão quem mais contribui para o desenvolvimento da Bomba Atômica.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Alguns Comentários sobre a Aula:

1) A Contextualização no Tempo e Espaços (História) está correta;

 

2) o Autor da Vídeo Aula menciona que as Terminologias "Probabilidade" e "Estocástico" são conceitos iguais: Não, Processos Estocáticos são aqueles onde se evolui de um Estágio ou Estado segundo uma probabilidade e que esta varia com o Tempo - Frequentemente, consideram-se situações em que são feitas observações quanto a um período de tempo, situações essas influenciadas por efeitos aleatórios, não só em um único instante, mas por todo o intervalo de tempo ou sequência de tempos que se está a considerar. Essa situação é denominada um Processo Estocástico.

 

3) O Termo "Monte Carlo" está correto quando o Autor da Vídeo Aula afirma se originar da repercução das aplicações da Probabilidade (Simulações Estatísticas) em Jogos de Azar nos Cassinos da Cidade de Monte Carlo (Capital de Mônaco).

 

4) O Autor da Vídeo Aula classifica dois tipos de saídas em um Modelo de Simulação: Discreta e Contínua e acaba se confundindo que Contínua e Discreta têm o mesmo significado. Não, Modelo Discreto é quando a Variável Aleatória é Discreta (assume valores dentro do Conjunto dos Números Inteiros {...-2,-1,0,1,2...} e Modelo Contínuo é quando a Variavel Aleatória é Contínua (assume valores em um Intervalo de Números Reias [a,b], a e b Números Reais) - Veja mais sobre Tipos de Variáveis Aleatória (Classificação dentro da Estatística)

 

5) Ele autor da Vídeo Aula está certo em esclarecer que sem a Geração de Números Aleatórios é impossivel falar em Simulação pelo Método Monte Carlo - Não tem como dissociar Números Aleatórios (ou Randômicos) do Método Monte Carlo!

 

6) O Autor trata da questão de como Gerar Números Aleatórios. Diz que não podem ser gerados aleatoriamente, mas depois se contradiz dizendo que uma das formas a física seria pela Roleta ou Lançamento de Dados e Moedas que dá origem a Eventos e passíveis de atribuir-se um valor tornando os resultados dos sorteios em Números Aleatórios - Não, estes no máximo seriam Números Pseudo-Aleatórios que ele discute mais tarde!

 

7) Fala sobre a Geração de Números Peseudo-Aleatórios utilizando Cálculos Matemáticos: Muito preocupante esta parte abordada por ele Autor da vídeo Aula, pois, é estremamente complexo determinar (Provar) se um Número é Aleatório ou não - No processo de criação ou geração destes números, por exemplo, não se pode adimitir que haja CICLO (isto negaria a aleatoriedade, pois, depois de um certo tempo CICLO se poderia DETERMINAR (Determinístico) qual número seria gerado depois de uma dada sequência destes números - Não seria mais Aleatório!

 

8) O Autor se utiliza da Ferramenta Computacional Microsoft-Excel para ilustrar a Geração e Emprego de Números Aleatórios.

 

9) O Autor termina sua explanação, de forma excelente, sobre o Método de Simulação Monte Carto com um Exemplo Prático onde foi possível Analisar vários CENÁRIOS com a possibilidade de Risco (Aqui se deve entender que os Modelos Probabilísticos foram elaborados e aceitos para se sair de uma Situação de Incerteza onde não se tem qualquer noção de Probabilidade, para entrar noma Situação de Risco que, ao contrário se sabe precisamente quais são as Probabilidades associadas ao Problema) para Lucro Negativo (isto é, Prejuízo)!

Texto a ser Editado. Aguardem!

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