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<!DOCTYPE html>

<title>Computersimulation</title>

</head>

<h1 id="firstHeading" class="firstHeading mw-first-heading"><span class="mw-page-title-main">Computersimulation</span></h1>

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</div>

<p>Unter <b>Computersimulation</b> bzw. <b>Rechnersimulation</b> versteht man die Durchführung einer <a href="Simulation" title="Simulation">Simulation</a> mit Hilfe eines Computers, genauer: eines <a href="Computerprogramm" title="Computerprogramm">Computerprogrammes</a>. Dieses Programm beschreibt bzw. definiert das Simulations<a href="Modell" title="Modell">modell</a>.

</p><p>Zu den ersten Computersimulationen zählt die Simulation eines zweidimensionalen <a href="Modell_harter_Kugeln" title="Modell harter Kugeln">Harte-Kugel-Modells</a> mittels des <a href="Metropolisalgorithmus" class="mw-redirect" title="Metropolisalgorithmus">Metropolisalgorithmus</a> und das <a href="Fermi-Pasta-Ulam-Experiment" class="mw-redirect" title="Fermi-Pasta-Ulam-Experiment">Fermi-Pasta-Ulam-Experiment</a>.<sup id="cite_ref-1" class="reference"><a href="#cite_note-1"><span class="cite-bracket">[</span>1<span class="cite-bracket">]</span></a></sup><sup id="cite_ref-2" class="reference"><a href="#cite_note-2"><span class="cite-bracket">[</span>2<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>

</p>

<div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Arten_der_Simulation">Arten der Simulation</h2></div>

<div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Unterscheidung_nach_Statik_und_Dynamik">Unterscheidung nach Statik und Dynamik</h3></div>

<div class="mw-heading mw-heading4"><h4 id="Statische_Simulation">Statische Simulation</h4></div>

<p>In der statischen Simulation spielt die Zeit keine Rolle. Das Modell ist statisch, d. h., es betrachtet nur einen Zeitpunkt, ist also quasi eine Momentaufnahme.

</p>

<div class="mw-heading mw-heading4"><h4 id="Dynamische_Simulation">Dynamische Simulation</h4></div>

<p>Für die Modelle der dynamischen Simulation spielt die Zeit immer eine wesentliche Rolle. Die dynamische Simulation betrachtet Prozesse bzw. Abläufe.

</p>

<div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Unterscheidung_nach_kontinuierlich_und_diskret">Unterscheidung nach kontinuierlich und diskret</h3></div>

<div class="mw-heading mw-heading4"><h4 id="Diskrete_Simulation">Diskrete Simulation</h4></div>

<p>Die diskrete Simulation benutzt die Zeit, um nach statistisch oder zufällig bemessenen Zeitintervallen bestimmte Ereignisse hervorzurufen, welche ihrerseits den (nächsten) Systemzustand bestimmen.

</p><p>Auch als Ablaufsimulation oder ereignisgesteuerte Simulation bezeichnet, findet die diskrete Simulation im Produktions- und logistischen Bereich ihre hauptsächliche Anwendung. Der weit überwiegende Teil der Praxisprobleme liegt in diesem Bereich. Die Modelle dieser Simulation sind im Gegensatz zu den kontinuierlichen gut mit standardisierten Elementen (z. B. <a href="Zufallszahlen" class="mw-redirect" title="Zufallszahlen">Zufallszahlen</a>, <a href="Warteschlange_(Datenstruktur)" title="Warteschlange (Datenstruktur)">Warteschlangen</a>, <a href="Wahrscheinlichkeit" title="Wahrscheinlichkeit">Wahrscheinlichkeitsverteilungen</a> usw.) darstellbar. Einen weiteren leistungsfähigen Ansatz zur Entwicklung diskreter, ereignisgesteuerter Modelle bietet die <a href="Petri-Netz" title="Petri-Netz">Petri-Netz</a>-Theorie.

</p><p>Die Stärke der diskreten Simulation liegt darin, dass sie den <i>Zufall</i> bzw. die <i>Wahrscheinlichkeit</i> in das Modell mit einbezieht und bei genügend häufiger Durchrechnung eine Aussage über die zu erwartende Wahrscheinlichkeit der verschiedenen Systemzustände liefert. Das Anwendungsfeld für diese Art der Simulation ist daher entsprechend groß:

</p>

<ul><li>Arbeitsabläufe in der Produktion (alle Automobilhersteller sind große Simulationsanwender)</li>

<li>Prozesse der Logistik (Supply-Chains, Container-Umschlag usw.)</li>

<li>Abläufe mit großem Personen- oder Güter-Aufkommen (Flughäfen, Großbahnhöfe, aber auch Autobahn-Mautstellen, öffentliche Verkehrssysteme, Post-Verteilzentralen, Verschiebebahnhöfe usw.)</li></ul>

<div class="mw-heading mw-heading5"><h5 id="Multi-Agenten-Simulation">Multi-Agenten-Simulation</h5></div>

<p>Die <a href="Multi-Agenten-Simulation" title="Multi-Agenten-Simulation">Multi-Agenten-Simulation</a>, die als Spezialfall der diskreten Simulation gesehen werden kann, erlaubt, emergente Phänomene und dynamische Wechselwirkungen zu modellieren.

</p>

<div class="mw-heading mw-heading4"><h4 id="Kontinuierliche_Simulation">Kontinuierliche Simulation</h4></div>

<p>Bei der kontinuierlichen Simulation werden stetige Prozesse abgebildet. Diese Art der Simulation nutzt Differentialgleichungen zur Darstellung physikalischer oder biologischer Gesetzmäßigkeiten, welche dem zu simulierenden Prozess zugrunde liegen.

</p>

<div class="mw-heading mw-heading4"><h4 id="Hybride_Simulation">Hybride Simulation</h4></div>

<p>Von <i>hybrider Simulation</i> spricht man dann, wenn das Modell sowohl Eigenschaften der kontinuierlichen als auch der diskreten Simulation aufweist. Derartige Modelle finden sich beispielsweise in medizinischen Simulationen – insbesondere zu Ausbildungszwecken – wieder, bei denen die zu simulierende Biologie nicht hinreichend bekannt ist, um ein ausreichend detailliertes, kontinuierliches Modell erstellen zu können.

</p>

<div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Weitere_Arten">Weitere Arten</h3></div>

<div class="mw-heading mw-heading4"><h4 id="Monte-Carlo-Simulation">Monte-Carlo-Simulation</h4></div>

<p>Fußt die Simulation auf <a href="Zufallszahl" title="Zufallszahl">Zufallszahlen</a> und/oder <a href="Stochastik" title="Stochastik">Stochastik</a> (Wahrscheinlichkeitsmathematik), so spricht man wegen der begrifflichen Nähe zum Glücksspiel von <a href="Monte-Carlo-Simulation" title="Monte-Carlo-Simulation">Monte-Carlo-Simulation</a>. Diese Methode hat besonders in der <a href="Physik" title="Physik">Physik</a> wichtige Anwendungen gefunden, und zwei Bücher des Physikers <a href="Kurt_Binder" title="Kurt Binder">Kurt Binder</a> gehören zu den meistzitierten Veröffentlichungen in dieser Wissenschaftssparte.<sup id="cite_ref-3" class="reference"><a href="#cite_note-3"><span class="cite-bracket">[</span>3<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>

</p>

<div class="mw-heading mw-heading4"><h4 id="System_Dynamics">System Dynamics</h4></div>

<p>Unter <a href="Systemdynamik" class="mw-redirect" title="Systemdynamik">Systemdynamik</a> wird die Simulation komplexer, zeitdiskreter, nicht-linearer, dynamischer und <i>rückgekoppelter</i> Systeme verstanden. Unter solchen Simulatoren werden u. a.

</p>

<ul><li>das Rückkopplungsverhalten sozioökonomischer Systeme („Industrial Dynamics“),</li>

<li>die Entwicklung von Ballungszentren („Urban Dynamics“) und</li>

<li>Weltmodelle, wie z. B. für den Club of Rome („World Dynamics“)</li></ul>

<p>subsumiert. Die Arbeitsweisen und Werkzeuge entsprechen nahezu zur Gänze denen der <a href="Regelungstechnik" title="Regelungstechnik">Regelungstechnik</a> bzw. der <a href="Kybernetik" title="Kybernetik">Kybernetik</a>.

</p>

<div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Simulationssprachen">Simulationssprachen</h2></div>

<p>Obwohl ein Simulationsprogramm (Simulator) prinzipiell mit jeder allgemeinen <a href="Programmiersprache" title="Programmiersprache">Programmiersprache</a> – in einfachen Fällen sogar mit Standardwerkzeugen wie z. B. einer <a href="Tabellenkalkulation" title="Tabellenkalkulation">Tabellenkalkulation</a> – erstellt werden kann, wurden seit den 1960er Jahren – nach der erstmaligen Verfügbarkeit hinreichend schneller Rechner – auch besondere Simulationssprachen entwickelt.

</p><p>Zunächst beschränkten sich diese Sprachen noch auf die rein mathematische bzw. numerische Ermittlung und Darstellung der Simulationsverläufe und -ergebnisse. Mit dem Aufkommen immer leistungsfähiger PCs in den 1980er Jahren trat jedoch mehr und mehr die graphische Repräsentation und in jüngerer Zeit auch die <a href="Animation" title="Animation">Animation</a> hinzu.

</p><p>In der diskreten Simulation gibt es derzeit Bestrebungen zur Implementierung optimierender Verfahren, wie z. B. <a href="K%C3%BCnstliches_neuronales_Netz" title="Künstliches neuronales Netz">Künstliche neuronale Netze</a>, <a href="Genetische_Algorithmen" class="mw-redirect" title="Genetische Algorithmen">Genetische Algorithmen</a> oder <a href="Fuzzylogik" title="Fuzzylogik">Fuzzy Logic</a>. Diese Komponenten sollen den klassischen Simulatoren, welche an sich nicht optimierend wirken, die Eigenschaft der selbständigen Suche nach optimalen Lösungen hinzufügen.

</p><p>Unter dem Begriff „<a href="Digitale_Fabrik" title="Digitale Fabrik">Digitale Fabrik</a>“ versuchen große Unternehmen – besonders des Fahrzeug- und Flugzeugbaues – die (vorwiegend animierte) Ablaufsimulation mit Verfahren zur Kostenermittlung, zur automatisierten Erstellung technischer Dokumentation und Planungssystemen für Produktionsstätten und -anlagen zu koppeln, um so Entwicklungszeiten und -kosten sowie Qualitätsprüfungs- und Wartungsaufwendungen zu minimieren.

</p>

<div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Ontologische_Verortung">Ontologische Verortung</h2></div>

<p>Simulationsgestütztes Vorgehen in den Wissenschaften hat sich seit Aufkommen häufig in spezifischen Teildisziplinen (bspw. <a href="Computer-aided_engineering" class="mw-redirect" title="Computer-aided engineering">Computer-Aided Engineering</a>, <a href="Computational_Sciences" class="mw-redirect" title="Computational Sciences">Computational Sciences</a>, <a href="Computational_Social_Science" title="Computational Social Science">Computational Social Science</a>) konzentriert. Neuere Interventionen plädieren dagegen für die Wahrnehmung von Computersimulationen als wissenschaftliche Instrumente, um diese mittelfristig als disziplinweit akzeptierte Formen des <a href="Erkenntnisgewinn" class="mw-redirect" title="Erkenntnisgewinn">Erkenntnisgewinns</a> zu akzeptieren.<sup id="cite_ref-4" class="reference"><a href="#cite_note-4"><span class="cite-bracket">[</span>4<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>

</p>

<div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Literatur">Literatur</h2></div>

<ul><li><a href="Kurt_Binder" title="Kurt Binder">Kurt Binder</a>: <i>Computersimulationen</i>. In: <i>Physik Journal</i>, 2004, 3 (5), S. 25–30; <a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.pro-physik.de/restricted-files/102246">pro-physik.de</a></li>

<li>Gabriele Gramelsberger: <i>Computersimulationen – neue Instrumente der Wissensproduktion.</i> In: Renate Mayntz, Friedhelm Neidhardt, Peter Weingart, Ulrich Wengenroth (Hrsg.): <i>Wissensproduktion und Wissenstransfer: Wissen im Spannungsfeld von Wissenschaft, Politik und Öffentlichkeit.</i> transcript Verlag, Bielefeld 2008, ISBN 978-3-89942-834-6, S. 75–96 (= Science studies).</li>

<li><a href="Valentin_Braitenberg" title="Valentin Braitenberg">Valentin Braitenberg</a>: <i>Computer zwischen Experiment und Theorie.</i> Rowohlt, 1995, ISBN 3-499-19927-0.</li>

<li><a href="Michael_Sipser" title="Michael Sipser">Michael Gipser</a>: <i>Systemdynamik und Simulation.</i> Teubner, 1999, ISBN 3-519-02743-7.</li>

<li>Reuven Y. Rubinstein, Benjamin Melamed: <i>Modern Simulation and Modeling.</i> John Wiley & Sons, 1998, ISBN 0-471-17077-1.</li>

<li>Bodo Runzheimer: <i>Operations Research.</i> 7. Auflage. Th. Gabler, 2005, ISBN 3-409-30717-6.</li>

<li>Detlef Steinhausen: <i>Simulationstechniken.</i> Oldenbourg, 1994, ISBN 3-486-22656-8.</li></ul>

<div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Einzelnachweise">Einzelnachweise</h2></div>

<li id="cite_note-1"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-1">↑</a></span> <span class="reference-text"><a href="Nicholas_Metropolis" title="Nicholas Metropolis">N. Metropolis</a>, A. Rosenbluth, <a href="Marshall_Rosenbluth" title="Marshall Rosenbluth">M. Rosenbluth</a>, A. Teller und <a href="Edward_Teller" title="Edward Teller">E. Teller</a>: <cite style="font-style:italic">Equation of State Calculations by Fast Computing Machines</cite>. In: <cite style="font-style:italic">Journal of Chemical Physics</cite>. <span style="white-space:nowrap">Band<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>21</span>, 1953, <span style="white-space:nowrap">S.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>1087–1092</span>, <a href="Digital_Object_Identifier" title="Digital Object Identifier">doi</a>:<span class="uri-handle" style="white-space:nowrap"><a rel="nofollow" class="external text" href="https://doi.org/10.1063/1.1699114">10.1063/1.1699114</a></span>.<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rfr_id=info:sid/de.wikipedia.org:Computersimulation&rft.atitle=Equation+of+State+Calculations+by+Fast+Computing+Machines&rft.au=N.+Metropolis%2C+A.+Rosenbluth%2C+M.+Rosenbluth%2C+...&rft.btitle=Journal+of+Chemical+Physics&rft.date=1953&rft.doi=10.1063%2F1.1699114&rft.genre=book&rft.pages=1087-1092&rft.volume=21" style="display:none"> </span></span>

</li>

<li id="cite_note-2"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-2">↑</a></span> <span class="reference-text">E. Fermi, J. Pasta, S. Ulam: <a rel="nofollow" class="external text" href="https://web.physics.utah.edu/~detar/phys6720/handouts/fpu/FermiCollectedPapers1965.pdf"><i>Studies of Nonlinear Problems</i>.</a> (PDF; 595 kB). Document LA-1940 (Mai 1955), physics.utah.edu/~detar</span>

</li>

<li id="cite_note-3"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-3">↑</a></span> <span class="reference-text"><a href="Kurt_Binder" title="Kurt Binder">Kurt Binder</a>, <i>Monte Carlo methods in statistical physics</i>, Springer, Berlin [u. a.] 1979, ISBN 3-540-09018-5, und <i>Applications of the Monte Carlo method in statistical physics</i>. Springer, Berlin 1984, ISBN 3-540-12764-X</span>

</li>

<li id="cite_note-4"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-4">↑</a></span> <span class="reference-text">Ramón Alvarado: <cite style="font-style:italic">Computer Simulations as Scientific Instruments</cite>. In: <cite style="font-style:italic">Foundations of Science</cite>. <span style="white-space:nowrap">Band<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>27</span>, <span style="white-space:nowrap">Nr.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>3</span>, September 2022, <a href="Internationale_Standardnummer_f%C3%BCr_fortlaufende_Sammelwerke" title="Internationale Standardnummer für fortlaufende Sammelwerke">ISSN</a> <span style="white-space:nowrap"><a rel="nofollow" class="external text" href="https://zdb-katalog.de/list.xhtml?t=iss%3D%221233-1821%22&key=cql">1233-1821</a></span>, <span style="white-space:nowrap">S.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>1183–1205</span>, <a href="Digital_Object_Identifier" title="Digital Object Identifier">doi</a>:<span class="uri-handle" style="white-space:nowrap"><a rel="nofollow" class="external text" href="https://doi.org/10.1007/s10699-021-09812-2">10.1007/s10699-021-09812-2</a></span>.<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rfr_id=info:sid/de.wikipedia.org:Computersimulation&rft.atitle=Computer+Simulations+as+Scientific+Instruments&rft.au=Ram%C3%B3n+Alvarado&rft.date=2022-09&rft.doi=10.1007%2Fs10699-021-09812-2&rft.genre=journal&rft.issn=1233-1821&rft.issue=3&rft.jtitle=Foundations+of+Science&rft.pages=1183-1205&rft.volume=27" style="display:none"> </span></span>

</li>

</ol>

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Normdaten (Sachbegriff): <a href="Gemeinsame_Normdatei" title="Gemeinsame Normdatei">GND</a>: <span class="-print"><a rel="nofollow" class="external text" href="https://d-nb.info/gnd/4148259-1">4148259-1</a></span> </div>

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