{"id":783,"date":"2025-11-13T17:31:59","date_gmt":"2025-11-13T17:31:59","guid":{"rendered":"https:\/\/com-proff.com\/?p=783"},"modified":"2025-11-17T17:33:26","modified_gmt":"2025-11-17T17:33:26","slug":"la-simulacion-como-fuente-de-nuevo-conocimiento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/com-proff.com\/en\/aprendizaje\/la-simulacion-como-fuente-de-nuevo-conocimiento\/","title":{"rendered":"La simulaci\u00f3n como fuente de nuevo conocimiento"},"content":{"rendered":"
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Esto me lleva a la cr\u00edtica pregunta relacionada con la simulaci\u00f3n: \u00bfC\u00f3mo puede la simulaci\u00f3n informarnos de algo que no supi\u00e9ramos ya? La respuesta corriente a la pregunta es que no puede. A prop\u00f3sito de ello, existe un importante paralelismo, del que pienso sacar partido en este momento, entre dos aserciones relacionadas con las computadoras y la simulaci\u00f3n que se escuchan con frecuencia:<\/p>\n\n\n\n

1. Una simulaci\u00f3n no es mejor que los supuestos que entra\u00f1a.<\/p>\n\n\n\n

2. Una computadora no puede hacer m\u00e1s que lo que tiene programado hacer. <\/p>\n\n\n\n

No pienso negar ninguna de las dos afirmaciones, porque las tengo a ambas por ciertas. Pero, a pesar de ambas afirmaciones, la simulaci\u00f3n puede decirnos cosas que no sabemos.<\/p>\n\n\n\n

Existen dos formas vinculadas en que la simulaci\u00f3n es capaz de aportar un nuevo conocimiento: una, obvia; la otra, un tanto sutil. El detalle obvio es que, incluso cuando contamos con premisas correctas, puede resultar dif\u00edcil descubrir lo que suponen. Todo razonamiento correcto consiste en un gran sistema de tautolog\u00edas, pero s\u00f3lo Dios es capaz de hacer un uso directo de aquel hecho. Al resto de nosotros no nos queda sino rastrillar laboriosa y faliblemente las consecuencias de nuestras afirmaciones. As\u00ed pues, cabr\u00eda esperar que la simulaci\u00f3n fuera una poderosa t\u00e9cnica capaz de deducir de nuestros conocimientos acerca de los mecanismos que gobiernan el comportamiento de los gases, una teor\u00eda sobre el tiempo atmosf\u00e9rico y un medio de predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica. <\/p>\n\n\n\n

De hecho, como consta a muchas personas, a lo largo de varios a\u00f1os se han venido realizando intentos para aplicar esta t\u00e9cnica. Enormemente simplificada, la idea es que ya conocemos las afirmaciones b\u00e1sicas correctas, las ecuaciones atmosf\u00e9ricas locales; sin embargo, necesitamos la computadora para elaborar las deducciones de las acciones cruzadas de un gran n\u00famero de variables que arrancan de unas condiciones iniciales complicadas. <\/p>\n\n\n\n

Esto no es sino una extrapolaci\u00f3n a la escala de las computadoras modernas de la idea de que echamos mano al resolver, en \u00e1lgebra, dos ecuaciones simult\u00e1neas. Este enfoque de la simulaci\u00f3n tiene numerosas aplicaciones en el dise\u00f1o propio de la ingenier\u00eda. Es caracter\u00edstico de muchos tipos de problemas de dise\u00f1o que el sistema interior consiste en componentes cuyas leyes fundamentales de comportamiento mec\u00e1nicas, el\u00e9ctricas o qu\u00edmicas son bien conocidas. La dificultad que entra\u00f1a el problema del dise\u00f1o suele estribar en predecir c\u00f3mo se comportar\u00e1 un grupo de tales componentes.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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