Marco Conceptual De Sistemas

Marcos conceptual de sistemas

Conceptos:

 Sistemas: Un sistema (del latín systēma, proveniente del griego σύστημα) es un objeto complejo cuyos componentes se relacionan con al menos algún otro componente; puede ser material oconceptual.1 Todos los sistemas tienen composición, estructura y entorno, pero sólo los sistemas materiales tienen mecanismo, y sólo algunos sistemas materiales tienen figura (forma). Según el sistemismo, todos los objetos son sistemas o componentes de otro sistema.2 Por ejemplo, un núcleo atómico es un sistema material físico compuesto de protones y neutrones relacionados por la interacción nuclear fuerte; una molécula es un sistema material químico compuesto de átomos relacionados por enlaces químicos; una célula es un sistema material biológico compuesto de orgánulos relacionados por enlaces químicos no-covalentes y rutas metabólicas; una corteza cerebral es un sistema material biológico compuesto de neuronas relacionadas por potenciales de acción y neurotransmisores; un ejército es un sistema material social y parcialmente artificial compuesto de personas y artefactos relacionados por el mando, el abastecimiento, la comunicación y la guerra; el anillo de los números enteros es un sistema conceptual algebraico compuesto de números positivos, negativos y el cero relacionados por la suma y la multiplicación; y una teoría científica es un sistema conceptual lógico compuesto de hipótesis, definiciones y teoremas relacionados por la correferencia y la deducción (implicación).

CONCEPTO DE SISTEMAS

 Un conjunto de elementos

 Dinámicamente relacionados

 Formando una actividad

 Para alcanzar un objetivo

 Operando sobre datos/energía/materia

 Para proveer información/energía/materia

SIMULACION DE SISTEMAS

Estos experimentos requieren de operaciones lógicas y matemáticas necesarias para descubrir el comportamiento y la estructura de sistemascomplejos del mundo real a travez de largo período de tiempo.

La simulación es el diseñar y desarrollar un modelo computarizado de un sistema o proceso y conducir experimentalmente con este modelo con el propósito de entender el comportamiento del sistema del mundo real o evaluar varias estrategias con los cuales puedan operar el sistema.

SHUBIK

Es un modelo, dice que la simulación de un sistema o de un organismo es la operación de un modelo lo cual se va a llamar simulador el cual es una representación del sistema. Este modelo o simulador estará sujeto a diversas manipulaciones, las cuales serían imposibles de realizar, demasiado costosas o imprácticas. La operación de un modelo puede estudiarse y con ello conocer las propiedades concernientes al comportamiento del sistema o subsistema real - costoso.

QUE INTENTA LA SIMULACION

1. Descubrir el comportamiento de un sistema

2. Postular teorías o hipótesis que expliquen el comportamiento observado

3. usar esas teorías para predecir el comportamiento futuro del sistema, es decir mirar los efectos que se producirían en el sistema mediante los cambios dentro de él o en su método de operación (tiempo en minutos)

PROPIEDADES DE LOS MODELOS DE SIMULACION

DEFINICION DE MODELO

Modelo es una representación de un objeto, sistema o idea de forma diferente a la de identidad misma

Por lo general el modelo nos ayuda a entender y mejorar un sistema

El modelo de un objeto puede ser una réplica exacta de este. Con la diferencia del material que lo compone o de su escala, inclusive puede ser una abstracción de las propiedades dominantes del objeto.

FUNCIONES DEL MODELO

- Comparar

- Predecir

Ej: La pintura es una réplica de algo que existe

- Un carro de madera es la réplica de un original.

El proceso de construcción de modelos

Según Couffignal el razonamiento analógico en el que se basa el pensamiento cibernético, comprende cuatro fases:

1. Construcción del modelo.

2. Puesta en funcionamiento del modelo para hacer resaltar sus propiedades.

3. Rectificación de las nuevas propiedades descubiertas en el modelo.

4. Verificación de que las rectificaciones pertenecen al original.

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El modelo permite ir más allá del concepto tradicional de progresión de la ciencia basada en la dualidad teoría-experiencia, y introduce un componente nuevo a dicho dúo, que denomina simulación. “En efecto la simulación puede nutrirse indistintamente de la teoría y de la experiencia...En el primer caso, el resultado puede poner de manifiesto una incompatibilidad con la teoría, es decir enciende la alarma de una denuncia contra cierto modelo teórico. En este caso la simulación juega el papel histórico de la experiencia. En el segundo caso, si la simulación se nutre de datos experimentales, entonces el resultado ofrece predicciones de la globalidad o confirma la viabilidad de las individualidades, y esto puede significar la propuesta de nuevas experiencias o, directamente, la predicción de un lance hasta entonces ignorado. En este caso la simulación juega el papel histórico de la teoría” (Wagensberg J. 1985).

Este proceso de construcción de modelos de fenómenos complejos de la realidad es posible gracias a las herramientas conceptuales y tecnológicas de las que disponemos hoy en día, como los conocimientos de la teoría de los sistemas de información y retroalimentación, la comprensión de los procesos de decisión y acción, el uso de modelos matemáticos para simular sistemas complejos y el desarrollo de computadoras digitales de alta velocidad como base de la simulación de los modelos matemáticos (Maani K.E. y Cavana R.Y. 2000).

En este contexto se entiende el modelo como el elemento clave para la comprensión de los sistemas complejos, ya que ésta es en definitiva la manera en que estructuramos los seres humanos la comprensión de la realidad. “La circunstancia de que la construcción de modelos del mundo siga un proceso autoregulador es fundamental para la comprensión del propio proceso de construcción de modelos”(Pushkin V.N.1974).

El objetivo de la construcción del modelo es simular algún fenómeno del mundo real en el cual el investigador está interesado, con el propósito de crear un modelo que sea más simple de estudiar que el propio objetivo (target). Lo que se desea es que las conclusiones obtenidas a partir del modelo sean también aplicables al target, debido a que ambos son suficientemente similares. Sin embargo, debido a que nuestras habilidades para modelar son limitadas, el modelo siempre será más simple que el target. El modelo se puede representar como una especificación ¾una ecuación matemática, una proposición

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