مشاهده تصاویر بیشتر ...
GoldSim یک نرم‌افزار قدرتمند و انعطاف‌پذیر برای شبیه‌سازی به روش مونت کارلو (Monte Carlo Simulation) و شبیه‌سازی‌های دینامیکی (پویا) و احتمالاتی سیستم‌های پیچیده در زمینه‌های مهندسی، علوم و کسب‌وکار است.
GoldSim به‌نوعی مانند یک «صفحه‌گستردهٔ بصری» است که به شما امکان می‌دهد داده‌ها و معادلات را به‌صورت گرافیکی ایجاد و دستکاری کنید. با این حال، GoldSim فراتر از این‌ها می‌رود و به شما امکان می‌دهد که به‌راحتی ارزیابی کنید که چگونه سیستم‌ها در طول زمان تکامل می‌یابند و بتوانید رفتار آیندهٔ آنها را پیش‌بینی نمایید.
ویژگی‌های کلیدی
توانایی شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده: این نرم‌افزار می‌تواند طیف گسترده‌ای از سیستم‌های پیچیده را شبیه‌سازی کند؛ از سیستم‌های مهندسی مانند سیستم‌های حمل‌ونقل، سیستم‌های تولید و سیستم‌های انرژی گرفته تا سیستم‌های علمی مانند مدل‌های آب‌وهوایی، مدل‌های زیست‌محیطی و مدل‌های اقتصادی.
قابل اطمینان بودن: این نرم‌افزار یک پلتفرم قابل اعتماد و پایدار است که می‌توان از آن با خیال راحت و بدون خطاهای رایج، برای شبیه‌سازی سیستم‌های بزرگ و پیچیده استفاده کرد.
انعطاف‌پذیری: این نرم‌افزار یک پلتفرم انعطاف‌پذیر است که می‌تواند برای نیازهای مختلف کاربران سفارشی شود.
مزایای استفاده از GoldSim
تصمیم‌گیری بهتر: GoldSim می‌تواند به شما کمک کند که تصمیم‌های بهتری درمورد سیستم‌های پیچیده بگیرید. با شبیه‌سازی رفتار آیندهٔ سیستم‌ها، می‌توانید تأثیرات بالقوهٔ تصمیم‌های خود را ارزیابی کنید.
بهبود کارایی: GoldSim می‌تواند به شما کمک کند که کارایی سیستم‌های خود را به بهترین نحو بهبود بخبشید. با شناسایی نقاط ضعف و بهبود عملکرد سیستم‌ها، می‌توانید هزینه‌ها را کاهش داده و متعاقب آن نیز سودآوری را افزایش دهید.
کاهش ریسک: GoldSim می‌تواند به شما کمک کند که ریسک‌های مرتبط با سیستم‌های خود را کاهش دهید. با ارزیابی تأثیرات احتمالی عوامل ناشناخته، می‌توانید از بروز خسارت‌های مختلف جلوگیری کنید.
روش مونت کارلو چیست؟
روش مونت کارلو (Monte Carlo Method) یک الگوریتم محاسباتی است که از نمونه‌گیری تصادفی برای محاسبهٔ نتایج استفاده می‌کند. روش‌های مونت‌کارلو معمولاً برای شبیه‌سازی سیستم‌های فیزیکی، ریاضیاتی و اقتصادی استفاده می‌شوند؛ در علوم کامپیوتر نیز روشی است که با پیمایش تمام فضای مسئله، جواب را می‌یابد.
از طرف دیگر روش مونت کارلو یک طبقه از الگوریتم‌های محاسبه‌گر است که برای محاسبهٔ نتایج خود بر نمونه‌گیری‌های تکرارشوندهٔ تصادفی اتکا می‌کنند. روش‌های مونت‌کارلو اغلب در زمان انجام شبیه‌سازی یک سامانهٔ ریاضیاتی یا فیزیکی استفاده می‌شوند. به دلیل اتکای آنها بر محاسبات تکراری و اعداد تصادفی یا تصادفیِ کاذب، روش‌های مونت کارلو اغلب به گونه‌ای تنظیم می‌شوند که توسط رایانه اجرا گردند. گرایش به استفاده از روش‌های مونت کارلو زمانی بیشتر می‌شود که محاسبهٔ پاسخ دقیق با کمک الگوریتم‌های قطعی، ناممکن یا ناموجه باشد. روش‌های شبیه‌سازی مونت کارلو مخصوصاً در مطالعه سیستم‌هایی که در آن تعداد زیادی متغیر با درجه آزادی‌های دوبه‌دوی مرتبط وجود دارد مفید است؛ از جملهٔ این سیستم‌ها می‌توان به سیالات، جامداتی که به شدت کوپل شده‌اند، مواد بی‌نظم و ساختارهای سلولی (مدل سلولی پاتز) اشاره کرد. از آن گذشته، روش‌های مونت کارلو برای شبیه‌سازی پدیده‌هایی که عدم قطعیت زیادی در ورودی‌های آنها وجود دارند نیز مفید هستند، مثلاً محاسبه ریسک در تجارت. همچنین این روش‌ها به‌طور گسترده‌ای در ریاضیات مورداستفاده قرار می‌گیرند؛ یک نمونهٔ استفاده سنتی کاربرد این روش‌ها در برآورد انتگرال‌های معین است، به خصوص انتگرال‌های چندبُعدی با محدوده‌های مرزی پیچیده. واژه مونت کارلو در دههٔ ۱۹۴۰ میلادی (دههٔ ۱۳۱۰ شمسی) به‌وسیلهٔ فیزیکدانانی که روی پروژهٔ ساخت یک سلاح اتمی در آزمایشگاه ملی لوس آلاموس آمریکا کار می‌کردند رایج شده است.
نکات:
برای اطلاع از نحوهٔ نصب و فعال‌سازی این نرم‌افزار، به فایل متنی موجود در فولدر حاوی فایلهای نصبی این نرم‌افزار مراجعه کنید.