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Nachahmung der Funktionsweise eines realen Prozesses oder Systems im Laufe der Zeit, um entweder reale Ereignisse in vielen Kontexten oder die Auswirkungen alternativer Bedingungen und Vorgehensweisen zu untersuchen
A simulation is an imitative representation of a real-world process or system that allows you to see how it behaves and changes over time. Simulations matter because they let you experiment with models of complex systems—whether natural, technological, or social—without having to test them in the real world, which can be costly, dangerous, or impractical.
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Die Simulation oder Simulierung bezeichnet die Nachbildung von realen Szenarien zum Zwecke der Ausbildung (Flugsimulator, Patientensimulator), Unterhaltung (Flugsimulator, Zugsimulator) oder der Analyse von Systemen, deren Verhalten für die theoretische, formelmäßige Behandlung zu komplex sind. Simulationen werden für viele Problemstellungen der Praxis eingesetzt. Bekannte Einsatzfelder sind die Strömungs-, Verkehrs-, Wetter- und Klimasimulation, technische Systeme, biophysikalische- und chemische Abläufe aber auch das Üben von Fähigkeiten (Skills) oder Team Arbeit (Crisis Resource Management CRM, Crew Resource Management) sowie der Finanzmarkt. Bei der Simulation werden Experimente oder Trainings an einem Modell durchgeführt, um Erkenntnisse über das reale System zu gewinnen. Dabei wird das Modell unterschiedlichen Einflussgrößen ausgesetzt; z. B. Bedienereingaben, Umwelteinflüsse, Fehlerfälle und die angedachten Anwendungsfälle (use cases). Im Zusammenhang mit Simulation spricht man von dem zu simulierenden System und von einem Simulator als Implementierung oder Realisierung eines Simulationsmodells. Letzteres stellt eine Abstraktion des zu simulierenden Systems dar (Struktur, Funktion, Verhalten). Der Ablauf des Simulators mit konkreten Werten (Parametrierung) wird als Simulationsexperiment bezeichnet. Dessen Ergebnisse können dann interpretiert und auf das zu simulierende System übertragen werden. Der erste Schritt bei einer Simulation ist stets die Modellfindung. Wird ein neues Modell entwickelt, spricht man von Modellierung. Ist ein vorhandenes Modell geeignet, um Aussagen über die zu lösende Problemstellung zu machen, müssen lediglich die Parameter des Modells eingestellt werden. Die Simulationsergebnisse können dann für Rückschlüsse auf das Problem und mögliche Lösungen genutzt werden. Daran können sich – sofern stochastische Prozesse simuliert wurden – statistische Auswertungen anschließen.
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Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).