Modelo Optimizador

Modelo Optimizador

El modelo matemático optimizador es una clase de modelo matemático que fue creado para poder realizar la elección de una alternativa entre muchas otras, siempre y cuando se encuentren cumpliendo determinados criterios, entonces es allí que se observa la más conveniente y se elige la más óptima. Entonces es importante tener en claro que los modelos (sea cual sea su clase), debe ser tomado en cuenta sin hacer distinciones por el refinamiento y la exactitud de estos, los modelos matemáticos de este tipo son capaces de poder ser casi nada prácticos, en el caso de que los datos utilizados como respaldo no sean confiables; ya que si estos datos se distorsionan por algún motivo tanto las estimaciones, como la solución obtenida, a pesar de ser óptima en lo que se refiere a la parte matemática, tendrá en verdad una calidad inferior desde el punto de vista del sistema real. Todo esto traería como consecuencia, la disponibilidad de datos puede causar un efecto directo en la efectividad del modelo.  Es importante tener en cuenta como se realiza correctamente la recopilación de datos, debido a que esta parte se considera la más difícil, porque existen complicaciones para determinar un modelo y como no existen reglas para seguir un procedimiento, se tiene que hacer intuitivamente, lo cual no asegura que se cometerán errores. El modelo matemático optimizador es un tipo de modelo que necesita realizar comparaciones basandose en reglas y condiciones, en casos anteriores, valores, todo esto hasta hallar un resultado óptimo de acuerdo al criterio elegido. A continuación un ejemplo de la aplicación del modelo matemático optimizador:

Modelo determinista

Un modelo determinista es un modelo matemático donde las mismas entradas o condiciones iniciales producirán invariablemente las mismas salidas o resultados, no contemplándose la existencia de azar, o incertidumbre en el proceso modelada mediante dicho modelo.

Está estrechamente relacionado con la creación de entornos simulados a través de simuladores para el estudio de situaciones hipotéticas, o para crear sistemas de gestión que permitan disminuir la propagación de errores. Los modelos deterministas sólo pueden ser adecuados para sistemas deterministas no caóticos, para sistemas azarosos (no-determinista) y caóticos (determinista inpredictible a largo plazo) los modelos deterministas no pueden predecir adecuadamente la mayor parte de sus características.

La inclusión de mayor complejidad en las relaciones con una cantidad mayor de variables y elementos ajenos al modelo determinista hará posible que éste se aproxime a un modelo probabilístico o de enfoque estocástico.

• Por ejemplo, la planificación de una línea de producción, en cualquier proceso industrial, es posible realizarla con la implementación de un sistema de gestión de procesos que incluya un modelo determinista en el cual estén cuantificadas las materias primas, la mano de obra, los tiempos de producción y los productos finales asociados a cada proceso.

Modelo Probabilístico

Modelo probabilístico

Modelo probabilístico o estadístico es la forma que pueden tomar un conjunto de datos obtenidos de muestras de datos con comportamiento que se supone aleatorio.

Un modelo estadístico es un tipo de modelo matemático que usa la probabilidad, y que incluye un conjunto de asunciones sobre la generación de algunos datos muestra les, de tal manera que asemejen a los datos de una población mayor.
Un modelo estadístico queda especificada por un conjunto de ecuaciones que relacionan diversas variables aleatroias, y en las que pueden aparecer otras variables no aleatrias. Como tal "un modelo es una representación formal de una teoría"
                    Un Ejemplo seria :
    

¡Aprende cosas nuevas sobre las matemáticas !

                                Matemáticas      

La palabra matemática proviene del griego mathema, que significa ciencia, conocimiento, aprendizaje. De acuerdo a su etimología es la ciencia que estudia las propiedades de entes abstractos (números, figuras geométricas, etc.), así como las relaciones que se establecen entre ellos.

La matemática es una ciencia lógica deductiva, que utiliza símbolos para generar una teoría exacta de deducción e inferencia lógica basada en definiciones, axiomas, postulados y reglas que transforman elementos primitivos en relaciones y teoremas más complejos.

Las matemáticas no nacieron plenamente formadas. Fueron haciéndose gracias a los esfuerzos acumulativos de muchas personas que procedían de muchas culturas y hablaban diferentes lenguas, algunas ideas matemáticas que se siguen usaron hoy en día datan de hace más de 4000 años.

Desde un principio, el ser humano ha tenido la necesidad de contar, medir y determinar la forma de todo aquello que le rodeaba. El progreso de la civilización humana y el progreso de las matemáticas han ido de la mano. Por ejemplo, sin los descubrimientos griegos, árabes e hindúes en la trigonometría, la navegación de océanos abiertos hubiera sido una tarea aun mas aventurada, las rutas comerciales de China a Europa o de Indonesia a las Américas, se mantenían unidas por un invisible hilo matemático.