-
La aguja de Buffon
Se podría considerar que la simulación nace en 1777 con el planteamiento del problema "la aguja de buffon", un método matemático sencillo para ir aproximando el valor del número ∏ a partir de sucesivos intentos. -
Orígen
El origen de esta técnica se remonta a la década de 1940 y hace referencia al Casino de Monte Carlo, considerada tradicionalmente la capital “del azar”. En 1940, los matemáticos Neuman y Ulam aplicaron el método de simulación aleatoria al campo de experimentación de las armas nucleares. -
Metodo montecarlo
Se usa para aproximar expresiones matemáticas, a partir de números aleatorios. El trabajo de Stanislaw Ulam, John Von Neumann y otros científicos para usar el método de Montercarlo en computadores modernos y solucionar problemas de difusión de neutrones en el diseño y desarrollo de la bomba de hidrógeno. -
Stanislaw Ulam- Practica
Stanislaw Ulam explica cómo se le ocurrió la idea mientras jugaba un solitario durante una enfermedad en 1946. Advirtió que resulta mucho más simple tener una idea del resultado general del solitario haciendo pruebas múltiples con las cartas y contando las proporciones de los resultados que computar todas las posibilidades de combinación formalmente. -
Eniac
A mediados de los años 40 dos hechos sentaron las bases para la rápida evolución del campo de la simulación: La construcción de los primeros computadores de propósito general como el ENIAC. -
HARRIS Y HERMAN KAHN - Trabajo sistematico
En la primera etapa de estas investigaciones, John Von Neumann y Stanislaw Ulam refinaron esta ruleta y los métodos "de división" de tareas. Sin embargo, el desarrollo sistemático de estas ideas tuvo que esperar al trabajo de Harris y Herman Kahn en 1948. Aproximadamente en el mismo año, -
Ernico Fermi, Nicholas Metropolis - Método π en neutrones
Enrico Fermi, Nicholas Metropolis y Ulam obtuvieron estimadores para los valores característicos de la ecuación de Schrödinger para la captura de neutrones a nivel nuclear usando este método. -
Definición
El método de Montecarlo proporciona soluciones aproximadas a una gran variedad de problemas matemáticos posibilitando la realización de experimentos con muestreos de números pseudoaleatorios en una computadora. El método es aplicable a cualquier tipo de problema, ya sea estocástico o determinista. -
Keith Douglas Tocher
Keith Douglas Tocher desarrolló un programa de simulación general cuya principal tarea era la de simular el funcionamiento de una planta de producción donde las máquinas ciclaban por estados.
