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# Simulationspipeline
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## 1. Modellierung
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- Model erstellen, das auf eine niedrige Abstrakte Ebene heruntergebrochen wurde.
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- Verienfachung / Formale Abstraktion der Realität -> Dimension wegnehmen
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### Model Erstellen
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Eine Annahme z.B. eine Formel
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3D - Modell
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### Mathematische Modellierung
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Eine Szenario auf einer Karte -> Graphen
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#### Graphen
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Problem: Jeder Pfad auf einem Graphen einmal verwenden. Funktioniert nur bei gerader Anzahl der Pfade an einem Knoten. Bei ungerade Anzahl -> Keine Weg zurück
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#### Herleitung
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- Welche Größen sind wichtig
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- Wie beeinflussen sie sich?
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- Was ist die Aufgabe ?
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#### Analyse
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- Existens und Eindeutigkeit: Gibt es eine Lösung? Welche Lösung ist richtig?
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- Wie beinflussen Ausgangswerte das Ergebnis?
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- Wie genau ist das Modell? Mehrere Modelle sind möglich.
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## 2. Numerische Behandlung
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### Diskretisierung
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Aus Unendlich wird endlich also z.B. 10 Werte.
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h : (Gitterabstand) Abstand zwischen den Punkten.
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![[diskretion.png]]
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### Algorithmen Entwicklung
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- Genauer Ablauf entwickeln
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### Klassifikation von Modellen
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- Diskrete und kontinuierliche Modelle
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#### diskrete Modelle
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- Basieren auf diskrete oder kombinatorischen Beschreibungen
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- z.B. Graphen, (endliche) Automaten
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#### kontinuierliche Modelle
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- basieren auf stetigen Beschreibung
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- in der Regel Gleichungen
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#### Deterministische und Stochastische Modelle
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- Beispiel 1: Würfel
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- Stochastisches Modell
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- Beispiel 2: Crashtest
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- deterministisches Phänomen
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#### Skalen und Hierarchien
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- Wahl der Skala in Abhängigkeit von
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- Ergebnis
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- kosten der Berechnung und Zeit
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- Auflösung der Abstraction: Mensch oder Atom
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#### Inverse Probleme
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- Forward Problem
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- Wetter
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- Inverse Problem
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- Lösung kennt man: Wie kommt man da hin?
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## 3. Implementierung
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- Softwareentwicklung, Parallelisierung
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## 4. Visualisierung
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- An Zielgruppe anpassen
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- Ergenisse Zeigen
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## 5. Validierung
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- Fehlerbetrachtung
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- Was kann es?
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## 6. Einbettung
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- Verkauf und Vertrieb
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