Simulasi komputer
Simulasi komputer adalah proses pemodelan matematis, yang dilakukan di komputer, yang dirancang untuk memprediksi perilaku, atau hasil dari, dunia nyata atau sistem fisik. Keandalan beberapa model matematika dapat ditentukan dengan membandingkan hasilnya dengan hasil dunia nyata yang ingin diprediksi. Simulasi komputer telah menjadi alat yang berguna untuk pemodelan matematis dari banyak sistem alam dalam fisika (fisika komputasi), astrofisika, klimatologi, kimia, biologi, dan manufaktur, serta sistem manusia di bidang ekonomi, psikologi, ilmu pengetahuan sosial, kesehatan, dan teknik. Simulasi suatu sistem direpresentasikan sebagai menjalankan model sistem. Simulasi dapat digunakan untuk mengeksplorasi dan mendapatkan wawasan baru tentang teknologi baru dan untuk memperkirakan kinerja sistem yang terlalu kompleks untuk solusi analitis.
Simulasi komputer diwujudkan dengan menjalankan program komputer yang dapat berupa program kecil, yang berjalan hampir seketika di perangkat kecil, atau program berskala besar yang berjalan berjam-jam atau berhari-hari di kelompok komputer berbasis jaringan. Skala peristiwa yang disimulasikan oleh simulasi komputer telah jauh melampaui apa pun yang mungkin (atau bahkan mungkin dapat dibayangkan) menggunakan pemodelan matematika kertas dan pensil tradisional.
Pada tahun, simulasi pertempuran gurun dari satu pasukan yang menyerang pasukan lain melibatkan pemodelan tank, truk, dan kendaraan lain di medan simulasi di sekitar Kuwait, menggunakan beberapa superkomputer dalam Program Modernisasi Komputer Kinerja Tinggi DoD. Contoh lainnya termasuk model atom dari deformasi material; model atom dari organel penghasil protein kompleks dari semua organisme hidup, ribosom, di; simulasi lengkap siklus hidup Mycoplasma genitalium di; dan proyek Blue Brain di EPFL (Swiss), yang dimulai pada bulan Mei untuk membuat simulasi komputer pertama dari seluruh otak manusia, hingga ke tingkat molekuler. Karena biaya komputasi dari simulasi, eksperimen komputer digunakan untuk melakukan inferensi seperti kuantifikasi ketidakpastian.
Simulation vs Model
Sebuah model terdiri dari persamaan-persamaan yang digunakan untuk menangkap perilaku suatu sistem. Sebaliknya, simulasi komputer adalah menjalankan program yang sebenarnya yang menjalankan algoritme yang memecahkan persamaan-persamaan tersebut, seringkali dengan cara perkiraan. Oleh karena itu, simulasi adalah proses menjalankan sebuah model. Dengan demikian, seseorang tidak akan "membuat simulasi"; sebaliknya, seseorang akan "membuat model (atau simulator)", dan kemudian "menjalankan model" atau secara ekuivalen "menjalankan simulasi".
Sejarah
Simulasi komputer berkembang seiring dengan pesatnya pertumbuhan komputer, setelah penggunaan skala besar pertamanya selama Proyek Manhattan pada Perang Dunia II untuk memodelkan proses peledakan nuklir. Itu adalah simulasi 12 bola keras menggunakan algoritma Monte Carlo. Simulasi komputer sering digunakan sebagai tambahan, atau pengganti, sistem pemodelan yang tidak dapat diselesaikan dengan solusi analitik bentuk tertutup yang sederhana. Ada banyak jenis simulasi komputer; fitur umum mereka adalah upaya untuk menghasilkan sampel skenario representatif untuk sebuah model di mana penghitungan lengkap dari semua keadaan yang mungkin terjadi pada model tersebut akan menjadi penghalang atau tidak mungkin dilakukan.
Persiapan data
Kebutuhan data eksternal untuk simulasi dan model sangat bervariasi. Bagi sebagian orang, input mungkin hanya berupa beberapa angka (misalnya, simulasi bentuk gelombang listrik AC pada kabel), sementara yang lain mungkin memerlukan informasi terabyte (seperti model cuaca dan iklim).
Sumber masukan juga sangat bervariasi:
- Sensor dan perangkat fisik lainnya yang terhubung ke model;
- Permukaan kontrol yang digunakan untuk mengarahkan kemajuan simulasi dengan cara tertentu;
- Data saat ini atau data historis yang dimasukkan dengan tangan;
- Nilai yang diekstrak sebagai produk sampingan dari proses lain;
- Nilai yang dihasilkan untuk tujuan simulasi, model, atau proses lain.
Terakhir, waktu ketersediaan data bervariasi:
- Data "invarian" sering kali dimasukkan ke dalam kode model, baik karena nilainya benar-benar invarian (misalnya, nilai π) atau karena perancang menganggap nilai tersebut invarian untuk semua kasus yang diminati;
- data dapat dimasukkan ke dalam simulasi saat simulasi dimulai, misalnya dengan membaca satu atau lebih file, atau dengan membaca data dari preprocessor;
- data dapat disediakan selama simulasi berjalan, misalnya dengan jaringan sensor.
- Karena keragaman ini, dan karena sistem simulasi yang beragam memiliki banyak elemen umum, ada banyak bahasa simulasi khusus. Yang paling terkenal mungkin Simula. Sekarang ada banyak yang lain.
Sistem yang menerima data dari sumber eksternal harus sangat berhati-hati dalam mengetahui apa yang mereka terima. Meskipun mudah bagi komputer untuk membaca nilai dari teks atau file biner, yang jauh lebih sulit adalah mengetahui keakuratannya (dibandingkan dengan resolusi dan presisi pengukuran) dari nilai tersebut. Sering kali nilai tersebut dinyatakan sebagai "bilah kesalahan", penyimpangan minimum dan maksimum dari rentang nilai di mana nilai yang sebenarnya (diharapkan) berada. Karena matematika komputer digital tidak sempurna, kesalahan pembulatan dan pemotongan melipatgandakan kesalahan ini, sehingga sangat berguna untuk melakukan "analisis kesalahan"[8] untuk memastikan bahwa nilai yang dihasilkan oleh simulasi akan tetap akurat.
Visualization
Sebelumnya, data keluaran dari simulasi komputer terkadang disajikan dalam bentuk tabel atau matriks yang menunjukkan bagaimana data dipengaruhi oleh berbagai perubahan dalam parameter simulasi. Penggunaan format matriks terkait dengan penggunaan tradisional konsep matriks dalam model matematika. Namun, para psikolog dan yang lainnya mencatat bahwa manusia dapat dengan cepat melihat tren dengan melihat grafik atau bahkan gambar bergerak atau gambar bergerak yang dihasilkan dari data, seperti yang ditampilkan oleh animasi yang dibuat oleh komputer (computer-generated-imagery/CGI).
Meskipun pengamat tidak dapat membaca angka atau mengutip rumus matematika, dengan mengamati grafik cuaca yang bergerak, mereka mungkin dapat memprediksi kejadian (dan "melihat bahwa hujan akan turun") lebih cepat dibandingkan dengan memindai tabel koordinat awan hujan. Tampilan grafis yang begitu intens, yang melampaui dunia angka dan rumus, terkadang juga menghasilkan keluaran yang tidak memiliki kisi koordinat atau cap waktu yang dihilangkan, seolah-olah menyimpang terlalu jauh dari tampilan data numerik. Saat ini, model prakiraan cuaca cenderung menyeimbangkan tampilan awan hujan/salju yang bergerak dengan peta yang menggunakan koordinat numerik dan stempel waktu numerik dari peristiwa.
Demikian pula, simulasi komputer CGI dari pemindaian CAT dapat mensimulasikan bagaimana tumor dapat menyusut atau berubah selama periode perawatan medis yang lama, menyajikan perjalanan waktu sebagai tampilan berputar dari kepala manusia yang terlihat, saat tumor berubah.Aplikasi lain dari simulasi komputer CGI sedang dikembangkanuntuk menampilkan data dalam jumlah besar secara grafis, dalam gerakan, saat perubahan terjadi selama simulasi berjalan.
Perangkap
Meskipun terkadang diabaikan dalam simulasi komputer, sangat penting untuk melakukan analisis sensitivitas untuk memastikan keakuratan hasil yang diperoleh. Sebagai contoh, analisis risiko probabilistik terhadap faktor-faktor yang menentukan keberhasilan program eksplorasi ladang minyak melibatkan penggabungan sampel dari berbagai distribusi statistik dengan menggunakan metode Monte Carlo. Jika, misalnya, salah satu parameter kunci (misalnya, rasio bersih strata yang mengandung minyak) diketahui hanya satu angka signifikan, maka hasil simulasi mungkin tidak akan lebih tepat daripada satu angka signifikan, meskipun mungkin (secara menyesatkan) disajikan sebagai memiliki empat angka signifikan.
Disadur dari: en.wikipedia.org