iok2u.com แหล่งรวมข้อมูลข่าวสารเรื่องราวน่าสนใจเพื่อการศึกษาแลกเปลี่ยนและเรียนรู้

มิสเตอร์เรน (Mr. Rain) และมิสเตอร์เชน (Mr. Chain)
Mr. Rain และ Mr. Chain สองพี่น้องในโลกออฟไลน์และออนไลน์ที่จะมาร่วมมือกันสร้างสื่อสารสนเทศ เพื่อเผยแพร่ให้ความรู้ในเรื่องราวต่างๆ มากมายสร้างสังคมในการเรียนรู้ หากใครคิดว่ามันมีประโยชน์ก็สามารถนำไปเผยแพร่ต่อได้เลยโดยไม่ต้องตอบแทนกลับมา
ยืนหยัด เข้มแข็ง และกล้าหาญ (Stay Strong & Be Brave)
ขอเป็นกำลังใจให้คนดีทุกคนในการต่อสู้ความอยุติธรรม ในยุคสังคมที่คดโกงยึดถึงประโยชน์ส่วนตนและพวกฟ้องมากกว่าผลประโยชน์ส่วนรวม จนหลายคนคิดว่าพวกด้านได้อายอดมักได้ดี แต่หากยึดคำในหลวงสอนไว้ในเรื่องการทำความดีเราจะมีความสุขครับ
Pay It Forward เป้าหมายเล็ก ๆ ในการส่งมอบความดีต่อ ๆ ไป
เว็ปไซต์นี้เกิดจากแรงบันดาลใจในภาพยนต์เรื่อง Pay It Forward ที่เล่าถึงการมีเป้าหมายเล็ก ๆ กำหนดไว้ให้ส่งมอบความดีต่อไปอีก 3 คน หากใครคิดว่ามันมีประโยชน์ก็สามารถนำไปเผยแพร่ต่อได้เลยโดยไม่ต้องตอบแทนกลับมา อยากให้ส่งต่อเพื่อถ่ายทอดต่อไป

sim การจำลอง (Simulation) ข้อจำกัดที่มีในงาน

 

การจำลอง (Simulation) มีความท้าทายและข้อจำกัดหลายประการที่เกี่ยวข้อง ในการนำมาใช้

- ความแม่นยำของโมเดล (accuracy) ความแม่นยำที่ได้จากทำงานสร้างแบบจำลองมีความสำคัญมาก ความแม่นยำของโมเดลที่แตกต่างกันก็มีแตกต่างกัน  ขึ้นอยู่กับการเลือกแบบจำลองว่าใช้โมเดลใดในการทำงาน และการแสดงระบบและกระบวนการที่ซับซ้อนอย่างถูกต้องอาจเป็นเรื่องยาก

- คุณภาพของข้อมูล (data quality) หากต้องการความถูกต้องที่สูง การสร้างแบบจำลองต้องใช้ข้อมูลที่มีคุณภาพดีมีความถูกต้องแม่นยำสูง เพื่อตรวจสอบแบบจำลองและรับรองความถูกต้องของผลลัพธ์ การได้รับข้อมูลที่ถูกต้องอาจเป็นเรื่องที่ท้าทายในบางกรณี

- ทรัพยากรในงานประมวลผลหรือคำนวณ (computing resources) การจำลองระบบบางครั้งมีความซับซ้อน หรือใช้ตัวแปรที่มาก อาจต้องการทรัพยากรที่สูงในการทำการคำนวณ เกิดการใช้ทุนในการประมวลผลจำนวนมาก เช่น การใช้เครื่องคอมพิวเตอร์ประมวลผลที่มีประสิทธิภาพสูง หรือการใช้โปรแกรมซอฟต์แวร์เฉพาะทางในงานแบบจำลองที่มีราคาสูง

- เวลาและค่าใช้จ่าย (time and cost) การสร้างและการเรียกใช้การจำลองอาจใช้เวลานานและมีค่าใช้จ่ายสูง และค่าใช้จ่ายอาจเพิ่มขึ้นตามความซับซ้อนของแบบจำลองที่เพิ่มขึ้น

- ความไม่แน่นอน (uncertainty) ผลการจำลองขึ้นอยู่กับแหล่งที่มาของความไม่แน่นอนต่างๆ รวมถึงข้อผิดพลาดในการวัด ข้อผิดพลาดของแบบจำลอง และกระบวนการสโทแคสติก การหาปริมาณและบัญชีแหล่งที่มาของความไม่แน่นอนเหล่านี้อาจเป็นเรื่องยาก

- ขอบเขตที่จำกัด (limited scope) การสร้างแบบจำลองบางครั้งอาจมีข้อจำกัดในการทำงาน หลายครั้งอาจไม่สามารถแสดงผลได้ทุกแง่มุมของระบบ หรือกระบวนการในแบบจำลองมีความซับซ้อนจะต้องทีละหลายแบบจำลองร่วมกัน จึงจะได้ผลที่ดี

- การตรวจสอบความถูกต้อง (Validation) การตรวจสอบผลลัพธ์ของการจำลองอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อระบบหรือกระบวนการในโลกแห่งความจริงที่กำลังจำลองมีความซับซ้อนหรือเข้าถึงได้ยาก

โดยสรุป การจำลอง (Simulation) เป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง แต่ก็ใช่ว่าจะปราศจากความท้าทายและข้อจำกัด สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาข้อจำกัดเหล่านี้อย่างรอบคอบ และเลือกวิธีการและเครื่องมือที่เหมาะสมที่สุดเพื่อให้มั่นใจถึงความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์

 

ที่มาข้อมูล 

ที่มาภาพและรวบรวมโดย www.iok2u.com

---------------------------------

สนใจเรื่องราวเพิ่มเติมคลิกที่นี่

การจำลอง (Simulation) รวมข้อมูล
---------------------------------
 

ขอต้อนรับเข้าสู่เว็บไซต์
www.iok2u.com
แหล่งข้อมูลสารสนเทศเพื่อคุณ

เว็บไซต์ www.iok2u.com นี้เกิดมาจาก แรงบันดาลใจในภาพยนต์เรื่อง Pay It Forward โดยมีเป้าหมายเล็ก ๆ ที่กำหนดไว้ว่า ทุกครั้งที่เข้าเรียนสัมมนาหรืออบรมในแต่ละครั้ง จะนำความรู้มาจัดทำเป็นบทความอย่างน้อย 3 เรื่อง เพื่อมาลงในเว็บนี้
ความตั้งใจที่จะถ่ายทอดความรู้ที่ได้รับมาทำการถ่ายทอดต่อไป และหวังว่าจะมีคนมาอ่านแล้วเห็นว่ามีประโยชน์นำเอาไปใช้ได้ หากใครคิดว่ามันมีประโยชน์ก็สามารถนำไปเผยแพร่ต่อได้เลย โดยอาจไม่ต้องอ้างอิงที่มาหรือมาตอบแทนผู้จัด แต่ขอให้ส่งต่อหากคิดว่ามันดีหรือมีประโยชน์ เพื่อถ่ายทอดความรู้และสิ่งดี ๆ ต่อไปข้างหน้าต่อไป Pay It Forward