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