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出典：フリー百科事典
この記事は、コンピュータのモデルについての科学的な文脈の中でです。芸術的な使用方法については、三次元モデリングしてください。コンピュータ上で、エミュレータを参照してコンピュータをシミュレートしてください。

この記事が、その源は不明であるので、不足しているインラインの引用を参照または外部リンクのリストが含まれます。詳しく正確な引用は、適切な導入により、この資料を向上させるために役立ちます。 （2008年5月）


スモッグのカールマルクスシュタット（ケムニッツ）、ドイツ：1990年におけるコンピュータシミュレーションを回避
コンピュータシミュレーションでは、コンピュータのモデルや、計算モデルは、コンピュータプログラム、またはコンピュータのネットワークでは、それには、特定のシステムの抽象モデルをシミュレートする試みです。コンピュータシミュレーション物理（計算物理学）、天体物理学、化学、生物学、経済学、心理学における人間のシステムでは、多くの自然システムの数学的モデリングの有用な一部であり、社会科学となっているとエンジニアリングの過程で、新しい技術への洞察を得るためにこれらの操作。 [1]
コンピュータシミュレーション、コンピュータプログラムでは、数分で実行するから、ネットワークへの異なるコンピュータで時間を実行している団体、継続的なシミュレーションをするために日を実行します。イベントをシミュレートした、コンピュータシミュレーションによってされるの規模ははるかに（あるいは偶数）想像し、別の侵略と鉛筆の数学的モデリング：10年以上も前に強制的には、砂漠の戦闘シミュレーションは、従来の紙を使用して、何か可能性を超えて関与66239、戦車、トラックなどの車両のクウェートの周りをシミュレート地形上に、米国防総省の高性能コンピュータの近代化プログラムに複数のスーパーコンピュータを使用してモデリング、材料の変形（2002）; 2.64万原子[2] 1億の原子模型2005リボソーム内のすべての生物で、タンパク質の複雑なメーカーのモデルは、スイス連邦工科大学（スイス）[3]とブルー脳プロジェクトは、2005年5月、全体の人間の脳の最初のコンピュータシミュレーション、右下の作成を開始分子レベルに。 [4]
目次[非表示]
モデリング対1のシミュレーション
2歴史
3データの準備
4種類
5 CGIのコンピュータシミュレーション
科学の6コンピュータシミュレーション
物理学と工学のための6.1シミュレーション環境
実用的な文脈で7計算機シミュレーション
8落とし穴
9も参照してください
10参考文献
11注意事項
12外部リンク
12.1団体
12.2教育
12.3例
12.4技術、コンピュータシミュレーションを分析する
[編集]シミュレーション対モデリング

伝統的に形成する大規模なモデル（アメリカ英語でスペルト小麦'モデリング'）システムは、それによって問題を分析解決策を見つけるためのパラメータと初期条件の設定から、システムの挙動の予測を有効にしようとする数理モデルを介してされている。
一方、コンピュータシミュレーション、純粋数学的モデルからいくつかのアルゴリズムを使用するかもしれないが、コンピュータの現実や実際のイベントでこのような入力レスポンスを生成するようにシミュレーションを組み合わせることができます人はもはや存在している試験の試験科目をシミュレートします。一方、不足している被験者をモデル化されている/シミュレーション、彼らは、実際の機器性能の制限や長期の使用に欠陥が、これらのシミュレートされたユーザーによって明らかにされる可能性が使用するシステムです。
という用語は、コンピュータシミュレーションでは、すべての側面は、コンピュータ表現でモデル化されていることを意味コンピュータモデリング、より広範なよりも注意してください。モデル化されてしかし、コンピュータシミュレーションは、シミュレートされたユーザーからの実際のコンピュータのソフトウェアや機器を実行するには、システムの一部だけを入力生成含まれています：例では、同様に、実際の飛行ソフトウェアマシンを実行することができますフライトシミュレータとなる。
コンピュータシミュレーションは多くの分野では、科学など、テクノロジー、エンターテイメント、ビジネスの計画やスケジューリングに使用されます。
[編集]歴史

コンピュータシミュレーションで手をコンピュータの急速な成長を遂げ、世界第二次大戦では、マンハッタンプロジェクトの中に、初の大規模な展開、次の核爆発のプロセスモデルに手を開発した。それは12のハード球のシミュレーションでは、モンテカルロ法のアルゴリズムを使っていた。コンピュータシミュレーションは多くの場合には、補助または代替として、これ用のシンプルな分析ソリューションは不可能なフォームを閉じたシステムのモデリングに使用されます。がコンピュータシミュレーションの多くの種類が、一般的な機能は、すべての共有の試みは、モデルのすべての可能な状態の完全な列挙禁止されるか、不可能なことはモデルの代表的なシナリオのサンプルを生成することです。コンピュータのモデルは当初、他の引数の補完としては、その使用はかなり広範な保存となった使用された。
[編集]データの準備

主な記事：シミュレーション言語
データ入力/シミュレーションのための出力はフォーマットされたテキストファイルや中古とポストプロセッサをすることができます。
データ準備の可能性があるコンピュータシミュレーションの中で最も重要な側面です。以来、シミュレーション/切り捨て四捨五入による誤差の固有の必要性を、元のデータでも、小さなエラーがデジタル化され実質的なエラーに遭遇した後のシミュレーションに蓄積することができます。一方、すべてのコンピュータ分析では、"GIGO"（ゴミをゴミに使用制限）、これは特にデジタルシミュレーションに該当する場合があります。実際のところ、この本質的な、累積誤差の観測は、デジタルシステムは、カオス理論の起源はされました。
[編集] Types

コンピュータのモデルを含む属性のいくつかの独立したペアに応じて分類することができます：
確率的決定論的か（と、決定論的カオス） - 推量対決定論的シミュレーションの例については、下記の外部リンクを参照しての特別なケースとして
定常状態または動的
連続またはディスクリート（離散、離散事象またはDEモデルの重要な特殊なケースとして）
ローカルまたは分散。
方程式のモデル化システムとの試みは、システムの平衡状態にされている状態を見つけるための要素間の関係を定義します。このようなモデルはしばしば物理的なシステムのシミュレーションでは、動的シミュレーションをする前に、単純なモデルケースとして使用されて試行されます。
（通常）入力信号の変化に応答してシステムの動的シミュレーションモデルを変更します。
確率モデルのモデルの可能性、またはランダムなイベントへのランダム番号ジェネレータを使用します。
離散事象シミュレーション（DES）は、時間内のイベントを管理します。ほとんどのコンピュータで、ロジックをテストし、フォールトツリーのシミュレーションは、このタイプのです。シミュレーションは、このタイプでは、シミュレータのイベントが発生した場合、シミュレートされた時間順に並べ替えのキューを保持します。シミュレータは、キューを読み取って、新しいイベントとして、各イベントの処理がトリガされます。これは、リアルタイムでシミュレーションを実行することが重要ではありません。これは多くの場合、データはシミュレーションによって生成さアクセスできるようにするには、デザインのロジックの欠陥を発見するか、またはイベントの順序は重要です。
連続的な動的シミュレーション（いずれかの部分的または普通）の差の数値解法代数方程式や微分方程式を実行します。定期的に、シミュレーションプログラムは、すべての方程式を解くと、国家とは、シミュレーションの出力を変更する番号を使用します。アプリケーションは、フライトシミュレーター、建設、経営シミュレーションゲーム、化学プロセスのモデリング、および電気回路のシミュレーションをしています。もともと、シミュレーション、これらの種類の実際のアナログコンピュータでは、ここで微分方程式を直接オペアンプなど、さまざまな電気的なコンポーネントアンプによって表されることができる上に実装された。 1980年代後半には、しかし、ほとんどの"アナログ"のシミュレーション、従来のデジタルコンピュータでは、アナログコンピュータの動作をエミュレート実行されました。
これはモデルを基礎方程式と依存しない離散的シミュレーションの特殊なタイプが、それでも正式に表すことができますが、エージェントがシミュレーションに基づく。エージェントベースのシミュレーションは、個々のエンティティ（のような分子、細胞、木々や消費者）は、モデル内で直接表現されます（むしろそれらの密度や濃度）よりも内部の状態を所有し、行動やルールを決定する設定方法状態を1時間から更新されるエージェントは、次へのステップ。
インターネットを介して分散型モデルの相互接続されたコンピュータのネットワーク上で実行すると、可能性がある。シミュレーションを複数のホストコンピュータは、このような間で頻繁に"としてシミュレーションを分散呼ばれています"に分散。ようこそ集計レベルのシミュレーションプロトコル（ALSP）、インタラクティブなシミュレーション（DIS）の分散などの分散シミュレーションのため、いくつかの基準は、高レベルのアーキテクチャ（シミュレーション）（HLA）とし、テストとトレーニングを有効にするアーキテクチャ（テナ）。
[編集] CGIのコンピュータシミュレーション

以前は、コンピュータシミュレーションからの出力データがあるテーブル、またはマトリックスでは、どのようにデータのシミュレーションパラメータの多数の変更によって影響を受けた中発表された。行列の形式を使用する数学的モデルでは行列の概念の伝統的な使用に関連していたが、心理学者らは、人間がすぐにグラフで、または探しても、移動画像や動きの写真データなどから生成された別動向を感知可能性が指摘コンピュータによって表示される、生成された画像（CGI）のアニメーションです。ただし、オブザーバーは、必ずしも番号を読み取ることができませんでしたまたは数式口、動いている天気図を観察から、彼らのイベントを予測する（そして"は、雨を参照して彼らの方法"向かっていた）、はるかに速く、雨のテーブルをスキャンするよりことができる可能性がある雲の座標です。これもまた、グリッド、または省略されたタイムスタンプを調整欠けて出力になった数字や数式の世界を超越したような強烈なグラフィカルな表示、あたかも遠くの数値データが表示されますから迷う。今日では、気象予測モデルの雨の移動は、ビューのバランスをとる/数値を使用して地図に対する雪の雲やイベントの数値のタイムスタンプを座標傾向がある。
同様に、CATスキャンのCGIコンピュータシミュレーションをどのように腫瘍を小さくしたり、変更すると、治療の延長期間中には、目に見える人間の頭の回転のビューとして、時間の経過を提示をシミュレートすることができますは、腫瘍の変化に応じ。
などの変更は、シミュレーションの実行中に発生するCGIのコンピュータシミュレーションの他のアプリケーションをグラフィカルに大量のデータを表示するには、運動では、開発されている。
[編集]科学の計算機シミュレーション

科学では、基礎となる数学的記述から派生しているコンピュータシミュレーションのタイプの一般的な例：
は、解析的、理論は、物理的な宇宙の現象、流体力学などの連続的なシステムの関与を解決することはできません微分方程式の数値シミュレーション（道路のノイズモデルは、道路大気拡散モデル）、連続体力学と化学反応速度は、このカテゴリーに入るの気候モデルの例。
確率的シミュレーションは、通常はイベントの確率が発生する離散システム、およびこれを直接微分方程式で記述できない場合に使用される（これは、上記の意味で離散的シミュレーション）です。このカテゴリには現象の遺伝的ドリフトは、生化学や遺伝子の分子の小さな数字で規制の網が含まれます。 （また、参照してください：モンテカルロ法）。
コンピュータシミュレーションの具体的な例です：
統計的シミュレーションの入力プロファイルの多数の集積により水域の平衡温度の予測などをもとに、気象データの色域の入力は、特定のロケールにすることができます。この手法は、熱汚染予測のために開発されました。
エージェントベースのシミュレーションを効果的に生態系、ここではしばしば、個々のベースのモデリングと呼ばれるで使用されているのは、エージェントの個々のばらつき、サケ、マスの個体群動態など、無視できない状況で使用されている（最も純粋な数学的モデルの仮定トラウト同じように動作します）。
時間の動的なモデルを辞任した。の文学がSWMMとDSSAMモデルなど、いくつかのような文学輸送モデルは、米国環境保護庁による河川の水質予測のために開発されます。
コンピュータシミュレーションは、人間の認知とパフォーマンスを、例えば、正式モデル理論のために使用されているのACT -研究
コンピュータシミュレーション創薬のための分子モデリングを使用して
計算流体力学シミュレーション、空気、水などの流体の流れの動作をシミュレートする使用されます。 1つ、2つの次元と3次元モデルを使用します。一次元モデルは、パイプ内の水撃の影響をシミュレートすることがあります。二次元モデルには十字架の上をドラッグ軍飛行機の翼のセクションをシミュレートすることがあります。三次元シミュレーションでは、加熱の推定かもしれないと大きな建物の冷却要件。
統計熱力学的分子理論の理解を分子ソリューションの鑑賞のための基本です。開発電位分布定理（分）の下には、この複雑な問題を簡素化する1つのできる分子理論の地球をプレゼンテーションする。
主な、そして時には物議を醸す、コンピュータシミュレーションを科学で使用されるなど：Donellaメドウズ'World3制限の成長は、ジェームスラブロックのデイジーワールドとThomas RayのTierraのに使用されます。
[編集]物理学や工学のためのシミュレーション環境
グラフィカルな環境で開発されているシミュレーションを設計します。スペシャルケアでは、シミュレーションの方程式が有効でないと変更する必要があります（状況を）イベントを処理するために撮影された。開いているプロジェクトオープンソースの物理Javaでのシミュレーションのための再利用可能なライブラリの開発を合わせて、簡単にJavaのシミュレーションは、これらのライブラリに基づいてコードを生成する完全なグラフィカル環境を開始されました。
[編集]コンピュータシミュレーションの実用的な文脈で

コンピュータシミュレーションを実用的な文脈の多様などとして使用されます：
空気の分析汚染物質拡散大気拡散モデルを使用して
航空機にも物流システムなどの複雑なシステムの設計。
効果車道ノイズを軽減するノイズの壁の設計
フライトシミュレータパイロット養成に
天気予報
金融市場での価格の予測（例えば、適応Modelerの）
構造条件の建物や工業用部品（など）、ストレスや他の下などの動作
化学処理プラントなどの工業用プロセスの設計
戦略的経営と組織研究
石油工学のための貯水池シミュレーションでは、地下貯水池をモデル化する
プロセス工学シミュレーションツール。
ロボットとロボット制御アルゴリズムの設計のためのロボットシミュレータ
その政策、都市開発と都市の土地利用と交通機関への応答のダイナミックなパターンをシミュレートする都市シミュレーションモデル
トラフィックエンジニアリングを計画したり、国家高速道路ネットワークへの都市に1つの接合部からの通り、ネットワークの部品の再設計は、例えばVISSIMしてください。
新車種の安全性のメカニズムをテストするため、自動車事故のモデリング
信頼性と信頼できる人たちのコンピュータシミュレーションをシミュレーションモデルの妥当性のための検証と検証の重要な重要性をコンピュータシミュレーションの開発に異なります。コンピュータシミュレーションのもう一つの重要な側面は、結果の再現性は、シミュレーションモデルを実行するたびに別の答えを提供してはならないという意味。これは明らかに思えるかもしれないが、この確率論的シミュレーションでの注目はランダムな数字が実際に準乱数をする必要があります特別なポイントです。例外への再現性は、ループのシミュレーションは、フライトシミュレーションやコンピュータゲームのような人間です。ここでは、人間のシミュレーションの一部であり、このような方法では不可能ではない正確に再現することは難しいの結果に影響します。
自動車メーカーは、コンピュータシミュレーションを使用する新しいデザインでは、安全機能をテストしてください。物理シミュレーション環境での車のコピーを構築することによって、彼らは何千ドルものは、それ以外のユニークなプロトタイプを構築し、それをテストが必要となる数百人を保存することができます。エンジニアは、シミュレーションをミリ秒までの時間では、プロトタイプの各セクションに置かれてストレスを正確に決定するためにステップ実行できます。[5]
コンピュータグラフィックスコンピュータシミュレーションの結果を表示するために使用することができます。アニメーション、リアルタイムの例でシミュレーションを体験するために使用することができます訓練をシミュレーションします。いくつかの例のアニメーションでも速く実際よりも有用である可能性があります時間、あるいは、リアルタイムのモードよりも遅くなります。たとえば、より速く、リアルタイムのアニメーションは人間の建物、避難のシミュレーションでは、キューの蓄積を可視化するのに役立つことができるより。また、シミュレーション結果は、しばしば、静止画の科学的可視化の様々な方法を使用して集計されます。
デバッグでは、テストの下でプログラムを実行される（ではなく、ネイティブ実行）よりもシミュレート自体を検出することができると同時に、このような命令は、メモリの変更や命令数のトレースとして有用なデバッグ情報をログには、ハードウェアよりもはるかに多くのエラーを検出することができます。このテクニックは、"だけでなく、パフォーマンス情報およびチューニングのデータを生成する"エラーを検出するのは難しいのバッファオーバーフローと同様に検出することができます。
[編集]落とし穴

ただし、時にはコンピュータシミュレーションでは無視され、非常には、結果の精度を正しく理解されるように感度分析を実行することが重要です。たとえば、さまざまな要因油田探査プログラムの成功を決定する確率的リスク分析の統計的分布をモンテカルロ法を使用してさまざまなサンプルの組み合わせが含まれます。場合、例えば、1つのキーパラメータを（）の石油の純率層軸受すなわち、1つだけ大きな数字にして複数の有効数字正確されないかもしれないが、ただし、それかもしれない（誤解を招くのシミュレーションの結果が知られている）4桁の数字を持つものとして提示される。