Discussione: Differenze fra modelli "ad equilibrio" e "a sistema"

Ciao a tutti,
per fare le previsioni energetiche ci sono due macro classi di modelli,
quelli che ricercano un equilibrio di una serie di variabili tentando di minimizzare una funzione (costo, emissioni, o altro) e quelli che funzionano nel modo "fai il run ed osserva" ovvero quelli in cui tu modellista crei il sistema e poi quando fai "run" esso evolve (e può incontrare instabilità).

Conoscete documenti, link, studi o altro in cui si parla delle differenze di queste metodologie?

Grazie,
Fabio

Originariamente inviata da fabiodis

ci sono due macro classi di modelli,
quelli che ricercano un equilibrio di una serie di variabili tentando di minimizzare una funzione (costo, emissioni, o altro) e quelli che funzionano nel modo "fai il run ed osserva" ovvero quelli in cui tu modellista crei il sistema e poi quando fai "run" esso evolve (e può incontrare instabilità).

Non ho ben capito la domanda. Ad una prima lettura, avevo capito che distinguevi tra metodo "tradizionale" e rete neurale. Poi rileggendo credo di aver intuito che ti riferisci sempre al metodo tradizionale, di sistemi di equazioni. I sistemi di equazioni possono avere nessuna, tante o infinite soluzioni. Per trovare le soluzioni, o si risolve con metodo diretto oppure con metodi iterativi. L'analisi matematica si occupa di stabile sotto quali condizioni gli algoritmi iterativi forniscono soluzioni, gli errori, etc etc.

Cerca "analisi matematica" o "metodi iterativi".
Ciao!

Ora ho le idee più chiare.
Cerco le differenze fra i modelli SIMULAZIONI ed i modelli AD OTTIMIZZAZIONE.

I primi, sviluppato un sistema, fai il RUN ed osservi i risultati, con i secondi, definisci i vincoli, fai il RUN ed il modello "si muove" cercando di minimizzare una funzione obiettivo.

Originariamente inviata da fabiodis

Cerco le differenze fra i modelli SIMULAZIONI ed i modelli AD OTTIMIZZAZIONE.

Bisogna distinguere tra terminologia e tecniche/teorie utilizzate.

Ogni modello matematico consta di una serie di funzioni, alcune le chiamiamo obiettivo, le altre vincoli.

Esistono dei metodi numerici (mi viene in mente Kramer) che permettono, sotto certe condizioni, di risolvere sistemi lineari, e danno soluzioni esatte.
Esistono altri metodi, ricorsivi, o iterativi, per cui degli algoritmi avvicinano la soluzione (si fermano con scastamento preimpostato).
Esistono infine altri metodi, basati sul caso e la probabilità, che permettono di calcolare i valori di variabili aleatorie, talvolta riportandone la media, talvolta la distribuzione.

A me il termine simulazione ricorda il metodo probabilistico. Il termine ottimizzazione il metodo ricorsivo. Posso sbagliare, naturalmente! Dipende tutto dal motore di calcolo e dalla terminologia usata... facci sapere!

Le simulazioni descrivono un sistema ed il suo funzionamento. Tu descrivi il sistema energetico della Regione Campania (per esempio), e poi fai un "run" ed osservi come si comporta. Ci aggiungi una politica energetica, fai un nuovo run e vedi come !adesso! si comporta e così via.

Le ottimizzazioni invece considerano le equazioni di vioncolo per la Regione Campania e tu dici al software: "trovami la soluzione che minimizza il costi" e fai run.