Haciendo Experimentos con el Ordenador: Simulación Monte Carlo

Resumen

La realización de experimentos en muchas disciplinas científicas puede ser muy costosa. Construir prototipos que permitan garantizar que el funcionamiento de los dispositivos diseñados va a ser el previsto suele conllevar el desembolso de importantes sumas de dinero. La simulación es una herramienta matemática que permite “llevar a cabo” experimentos, construir prototipos, etc., en el ordenador, eludiendo el gasto económico antes indicado. Por otro lado, la simulación permite “diseñar” experimentos sin necesidad de estar in situ en las instalaciones en las que se realizarán finalmente. Y también permite, a investigadores que no disponen de los medios necesarios, estudiar situaciones experimentales que no podrían abordar de otra forma.
La simulación Monte Carlo es un tipo concreto de ténica de simulación que utiliza números aleatorios para estudiar los problemas. Sus características son particularmente útiles para su desarrollo en el ordenador y presenta la ventaja de que permite abordar problemas de muy distinta índole, desde el transporte de radiación en medios materiales, hasta el estudio del comportamiento de los mercados bursátiles, el crecimiento de tumores o la mejora del flujo de tráfico en una ciudad. El potencial de esta herramienta es inmenso y la disponibilidad de ordenares cada vez más potentes y rápidos hace que haya dado lugar en los últimos veinte años al desarrollo de un ámbito de investigación nuevo a caballo entre la teoría y el experimento.

Valor para la sociedad

La simulación Monte Carlo permite encontrar soluciones a problemas que, de otra forma, serían insolubles, muchos de ellos de interés social inmediato.

Actividad Complementaria

Para completar la actividad, los participantes realizarán una serie de prácticas de problemas concretos en las que se podrán apreciar algunos de los aspectos señalados en la exposición.

Lugar de realización

Facultad de Ciencias

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Responsables

Antonio M. Lallena Rojo
Marta Anguiano Millán
J. Ignacio Porras Sánchez
Ana Guijarro Román

Más información

Método de Montecarlo