Scholar Hub/Chủ đề/#mô phỏng/
Mô phỏng là quá trình tạo ra một phiên bản giả định của một hệ thống, một quá trình hay một hiện tượng từ thực tế bằng cách sử dụng các mô hình toán học hoặc má...
Mô phỏng là quá trình tạo ra một phiên bản giả định của một hệ thống, một quá trình hay một hiện tượng từ thực tế bằng cách sử dụng các mô hình toán học hoặc máy tính. Mô phỏng có thể được sử dụng để hiểu và dự đoán diễn biến của một hệ thống, kiểm tra và cải tiến các mô hình, hoặc huấn luyện và kiểm tra các hệ thống điều khiển tự động hay các thuật toán.
Mô phỏng là quá trình tạo ra một phiên bản ảo hoặc giả định của một hệ thống thực tế, một quá trình hoặc một hiện tượng. Nó sử dụng các mô hình toán học hoặc các thuật toán máy tính để tái tạo và tái hiện các thông tin và thuật toán trong hệ thống thực tế.
Mô phỏng có thể được thực hiện bằng cách xây dựng các mô hình toán học phức tạp và áp dụng các quy tắc hoặc thuật toán để mô phỏng các hành vi và tương tác giữa các phần tử trong hệ thống. Đối với mô phỏng máy tính, các phần tử trong hệ thống thực tế được biểu diễn bằng các đối tượng và thuật toán trong mô phỏng.
Mô phỏng có thể được sử dụng cho nhiều mục đích. Một trong những mục đích chính là hiểu và dự đoán diễn biến của một hệ thống. Bằng cách mô phỏng hệ thống, người ta có thể nắm bắt và phân tích các quy luật và tương tác phức tạp trong hệ thống để dự đoán các kết quả và hành vi trong tương lai.
Mô phỏng cũng được sử dụng để kiểm tra và cải tiến các mô hình. Bằng cách so sánh kết quả từ mô phỏng với dữ liệu thực tế hoặc tiến hành các thí nghiệm, người ta có thể đánh giá và cải tiến mô hình của hệ thống, đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của chúng.
Hơn nữa, mô phỏng có thể được sử dụng để huấn luyện và kiểm tra các hệ thống điều khiển tự động hoặc các thuật toán trong các lĩnh vực như truyền thông, mạng máy tính, robot học, và nhiều lĩnh vực khác. Bằng cách áp dụng các mô hình và thuật toán trong mô phỏng, người ta có thể nắm bắt được các khía cạnh quan trọng cần thiết để huấn luyện và kiểm tra hiệu suất của các hệ thống tự động hóa.
Trong tổng quát, mô phỏng là một công cụ hữu ích để nghiên cứu, phân tích và kiểm tra các hệ thống phức tạp. Nó mang lại khả năng hiểu và dự đoán hành vi của các quá trình thực tế một cách chính xác và tin cậy.
So sánh các hàm tiềm năng đơn giản trong mô phỏng nước lỏng Dịch bởi AI Journal of Chemical Physics - Tập 79 Số 2 - Trang 926-935 - 1983
Các mô phỏng Monte Carlo cổ điển đã được thực hiện cho nước lỏng trong tập hợp NPT ở nhiệt độ 25 °C và áp suất 1 atm, sử dụng sáu hàm tiềm năng giữa các phân tử đơn giản cho dimmer nước: Bernal–Fowler (BF), SPC, ST2, TIPS2, TIP3P và TIP4P. Các so sánh được thực hiện với dữ liệu nhiệt động lực học và cấu trúc thực nghiệm, bao gồm cả kết quả nhiễu xạ neutron gần đây của Thiessen và Narten. C...... hiện toàn bộ Phát hiện số cụm cá thể bằng phần mềm structure: một nghiên cứu mô phỏng Dịch bởi AI Molecular Ecology - Tập 14 Số 8 - Trang 2611-2620 - 2005
Tóm tắtViệc xác định các nhóm cá thể đồng nhất về di truyền là một vấn đề lâu dài trong di truyền học quần thể. Một thuật toán Bayesian gần đây được triển khai trong phần mềm structure cho phép phát hiện các nhóm như vậy. Tuy nhiên, khả năng của thuật toán này để xác định số lượng cụm thực sự (K) trong một mẫu cá thể kh...... hiện toàn bộ #genetically homogeneous groups #Bayesian algorithm #population genetics #structure software #simulation study #dispersal scenarios #hierarchical structure #genetic markers #AFLP #microsatellite #population samples
CHARMM: Một chương trình cho tính toán năng lượng vĩ mô, tối ưu hóa và động lực học Dịch bởi AI Journal of Computational Chemistry - Tập 4 Số 2 - Trang 187-217 - 1983
Tóm tắtCHARMM (Hóa học tại Harvard Macromolecular Mechanics) là một chương trình máy tính linh hoạt cao sử dụng các hàm năng lượng thực nghiệm để mô phỏng các hệ thống vĩ mô. Chương trình có thể đọc hoặc tạo mô hình cấu trúc, tối ưu hóa năng lượng cho chúng bằng kỹ thuật đạo hàm bậc nhất hoặc bậc hai, thực hiện mô phỏng chế độ bình thường hoặc động lực học phân tử,...... hiện toàn bộ #CHARMM #hóa học vĩ mô #tối ưu hóa năng lượng #động lực học phân tử #mô phỏng hệ thống vĩ mô
GROMACS 4.5: Bộ công cụ mô phỏng phân tử mã nguồn mở có hiệu suất cao và đa luồng Dịch bởi AI Bioinformatics (Oxford, England) - Tập 29 Số 7 - Trang 845-854 - 2013
Tóm tắtĐộng lực: Mô phỏng phân tử từ trước đến nay luôn là một kỹ thuật với thông lượng thấp, nhưng sự phát triển của máy tính nhanh hơn và sự gia tăng dữ liệu gen và cấu trúc đang thay đổi điều này bằng cách cho phép mô phỏng tự động quy mô lớn, ví dụ, nhiều dạng hình dạng hoặc đột biến của các phân tử sinh học với hoặc không có một loạt các phân tử liên kết. Đồng...... hiện toàn bộ Phân Tích Chế Độ Động Của Dữ Liệu Số Học và Thực Nghiệm Dịch bởi AI Journal of Fluid Mechanics - Tập 656 - Trang 5-28 - 2010
Việc mô tả các đặc điểm nhất quán của dòng chảy là cần thiết để hiểu các quá trình động học và vận chuyển chất lỏng. Một phương pháp được giới thiệu có khả năng trích xuất thông tin động lực học từ các trường dòng chảy được tạo ra bởi mô phỏng số trực tiếp (DNS) hoặc được hình ảnh hóa/đo lường trong một thí nghiệm vật lý. Các chế độ động được trích xuất, có thể được hiểu như sự tổng quát h...... hiện toàn bộ #chế độ động #dòng chảy số #mô phỏng #bất ổn cục bộ #cơ chế vật lý #phương pháp phân tích động #miền phụ
Hệ thống mô hình khí tượng toàn diện - RAMS Dịch bởi AI Meteorology and Atmospheric Physics - Tập 49 - Trang 69-91 - 1992
Bài báo này trình bày một loạt ứng dụng của Hệ thống Mô hình Khí quyển Khu vực (RAMS), một hệ thống mô hình khí tượng quy mô trung hoàn chỉnh. Các ứng dụng được thảo luận trong bài báo này bao gồm các mô phỏng dòng xoáy lớn (LES) và các mô phỏng bão, trường mây tích tụ, hệ thống đối lưu quy mô trung, mây cirrus ở vĩ độ giữa, bão mùa đông, các hệ thống quy mô trung bị tác động cơ học và nhiệt, cũng...... hiện toàn bộ #RAMS #mô hình khí tượng #mô phỏng dòng xoáy lớn #bão #môi trường khí quyển
Mô phỏng số trực tiếp dòng chảy rối trong kênh với số Reynolds lên đến Reτ=590 Dịch bởi AI Physics of Fluids - Tập 11 Số 4 - Trang 943-945 - 1999
Các mô phỏng số về dòng chảy rối đã phát triển đầy đủ trong kênh tại ba số Reynolds lên đến Reτ=590 được báo cáo. Đáng lưu ý là các mô phỏng tại số Reynolds cao hơn thể hiện ít ảnh hưởng của số Reynolds thấp hơn so với các mô phỏng trước đó tại Reτ=180. Một tập hợp thống kê toàn diện thu thập từ các mô phỏng có sẵn trên web tại http://www.tam.uiuc.edu/Faculty/Moser/channel.
