8. Symulacje komputerowe. Cel i realizacja.

Symulacja - przybliżone odtwarzanie zjawiska lub zachowania danego obiektu za pomocą jego modelu. Szczególnym rodzajem modelu jest model matematyczny, często zapisany w postaci programu komputerowego, ale czasem niezastąpione jest wykorzystanie modelu fizycznego w zmniejszonej skali np. do badań aerodynamicznych. Symulacja znajduje szerokie zastosowanie w każdej dziedzinie nauki i techniki. Wykorzystywana jest też do celów wojskowych jak i czystej rozrywki np. w grach komputerowych.

symulacja komputerowa - metoda odtwarzania zjawisk zachodzących w świecie rzeczywistym (lub ich niektórych właściwości i parametrów) za pomocą ich zmatematyzowanych modeli, definiowanych i obsługiwanych przy użyciu programów komputerowych; wykorzystywana do wnioskowania o przebiegu tych zjawisk i procesów (np. przyrodniczych, technologicznych, ekonomicznych), których bezpośrednia obserwacja jest niemożliwa lub zbyt kosztowna.

Celem symulacji komputerowej jest odtworzenie przebiegu badanego procesu na podstawie jego modelu matematycznego za pomocą techniki komputerowej i zbadanie wpływu otoczenia (sygnały wejściowe) i wewnętrznych właściwości obiektu (parametry procesu) na charakterystykę obiektu.

Symulacja polega na badaniu zachowania się modelu tak, że działając w zmienionej skali czasu i przestrzeni możliwe jest uchwycenie oddziaływań i zachowań, które w rzeczywistej czasoprzestrzeni byłyby trudne do zauważenia i analizy.

Rodzaje symulacji komputerowych, podział ze względu na:

• formę danych wyjściowych

  • statyczne - wynikiem jest zbiór danych, statyczny obraz, itp.

  • dynamiczne - wynikiem jest proces przebiegający w czasie np. animacja.

    • interaktywne - reagują na sygnały ze świata zewnętrznego np. operatora.

    • nieinteraktywne

• przewidywalność zdarzeń

  • stochastyczne - korzystają z generatora liczb pseudolosowych lub (bardzo rzadko) losowych (szczególnie popularna jest Metoda Monte Carlo).

  • deterministyczne - wynik jest powtarzalny i zależy tylko od danych wejściowych
    i ewentualnych interakcji ze światem zewnętrznym.

Zastosowanie:

- w biologii molekularnej:

• Przewidywanie konformacji makromolekuł:

• modelowanie struktury białek

  • modelowanie kwasów nukleinowych

• Modelowanie interakcji białek głównego układu zgodności tkankowej i peptydów

• Symulacje dynamiki molekularnej peptydów

- w naukach przyrodniczych:

• Meteorologia

• Analiza rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń

- w naukach inżynieryjnych:

• Budownictwo - wytrzymałość konstrukcji

• Lotnictwo - wytrzymałość konstrukcji

• Elektronika – analiza obwodów elektrycznych

- matematyka;

- medycyna;

- komputerowe gry symulacyjne;

- w naukach społecznych;

- w ekonomii i biznesie;

- symulatory statków powietrznych, okrętów podwodnych, czołgów.

Teoria koalescentu

Zajmuje się przeszłością próby sekwencji (kopii genu) określonego locus; różne części genomu u osobników rozmnażających się płciowo mają różne historie.

Czas biegnie „do tyłu” – do ostatniego wspólnego przodka próby.

Koalescent jest niezastąpiony w symulacjach:

• symuluje się tylko genealogię próby, nie zaś całą populację;

• wystarczy mała próba (5-10 sekwencji na populacje);

• można symulować wiele sytuacji i sprawdzać, która jest bardziej prawdopodobna – testowanie hipotez;

Za jego pomocą można uzyskać informacje:

• o demograficznych aspektach specjacji;

• o historycznym i współczesnym przepływie genów między populacjami i gatunkami;

• o tempie migracji lub rekombinacji.

Symulacje komputerowe pozwalają nam poznać historię ewolucji danej populacji. Służą do śledzenia losów pojedynczych genów, jak również śledzenia utrwalenia lub zanikania mutacji.