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title: "रक्षा और संघर्ष · सिमुलेशन · सिमुलेशन परिकल्पना"
url: https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/defence-conflict
description: "युद्ध-खेल, लड़ाई के मॉडल, सैन्य प्रशिक्षक और हथियारों की भौतिकी: इस वर्गीकरण की कई विधियों की उत्पत्ति।"
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
credit: "Ross Allan Dahl, सिमुलेशन परिकल्पना (simulation-hypothesis.com)"
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[सिमुलेशन](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations)18 में से क्षेत्र 16

# रक्षा और संघर्ष

युद्ध-खेल, लड़ाई के मॉडल, सैन्य प्रशिक्षक और हथियारों की भौतिकी: इस वर्गीकरण की कई विधियों की उत्पत्ति।

सेनाएँ सिमुलेशन के शुरुआती और सबसे बड़े उपयोगकर्ताओं में रही हैं, और यहाँ के बहुत-से औज़ारों की शुरुआत उन्हीं से हुई। मॉन्टे कार्लो हथियार-भौतिकी के लिए बना, ऑपरेशंस रिसर्च युद्धकालीन रसद के लिए, और फ़्लाइट सिमुलेटर पायलट प्रशिक्षण के लिए। युद्ध-खेल इससे भी पुराने हैं। अधिकारी उन्नीसवीं सदी की शुरुआत से मेज़ पर खेले जाने वाले खेलों से प्रशिक्षण लेते आए हैं। रक्षा मंत्रालय, विश्वविद्यालय और शोध संस्थान अब इन्हीं तरीक़ों से रणनीति, तनाव-वृद्धि और युद्ध की मानवीय क़ीमत का अध्ययन करते हैं।

## युद्ध खेल और विश्लेषण

### पेशेवर युद्ध-खेल

अधिकारी और विश्लेषक किसी परिदृश्य के विरोधी पक्ष बनकर चाल-दर-चाल खेलते हैं, और निर्णायक नतीजे तय करते हैं। इनका उपयोग योजनाओं को परखने के लिए होता है, नतीजे बताने के लिए नहीं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: जब कोई सोचने वाला विरोधी पलटवार करता है तो योजना कहाँ टूटती है?

छोड़ता है: किसी कुशल अंपायर का विवेक छूटी भौतिकी की जगह लेता है, वैधता के पक्ष या विपक्ष में।

इस पर चलता है: कोई कंप्यूटर नहीं। अंपायर, नक़्शे और लोग; कंप्यूटर केवल अंक देने में मदद करते हैं तब से: 1812 Kriegsspiel, बड़े Reisswitz की युद्ध-खेल मेज़ (1811–12) से; उनके बेटे के 1824 के नियम प्रशिया के अफ़सरों ने अपनाए [स्रोत](https://en.wikipedia.org/wiki/Kriegsspiel) सिमुलेशन वृक्ष में: [Kriegsspiel](https://simulation-hypothesis.com/hi/trees/simulations?n=soc-kriegs)

[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)न्यूनतम परत: नियम

### राजनीतिक-सैन्य संकट खेल

टीमें बढ़ते अंतरराष्ट्रीय संकट में सरकारों की भूमिका निभाती हैं, जिन्हें मंत्रालयों के साथ विश्वविद्यालय और शोध संस्थान चलाते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: संकट कैसे बढ़ते हैं, और नेता पीछे कैसे हट पाते हैं?

छोड़ता है: खिलाड़ी आम तौर पर असली दबाव में असली नेताओं से ज़्यादा तर्कसंगत बरताव करते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान सरकारों की भूमिका निभाते लोग; बहुत कम या कोई कंप्यूटिंग नहीं तब से: 1958 1958 तक, रक्षा शोध संस्थानों द्वारा चलाए गए शुरुआती राजनीतिक-सैन्य खेल

[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)[खेल सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-game-theory)न्यूनतम परत: नियम

### ऐतिहासिक युद्ध खेल

अतीत की लड़ाइयाँ और अभियान उनकी मूल स्थितियों में दोबारा लड़े जाते हैं, इतिहासकारों और सैन्य अकादमियों द्वारा इस्तेमाल किए जाते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या नतीजा संभावित था, या वह आसानी से उलटा भी जा सकता था?

छोड़ता है: ज्ञात स्थितियों में कोई युद्ध दोबारा लड़ना अब भी सचमुच नए फ़ैसलों को नहीं परख सकता।

इस पर चलता है: लगभग 10^11 FLOPS मोटा अनुमान किसी शौकिया या अकादमिक शोधकर्ता का डेस्कटॉप, प्रति रन कुछ सेकंड से कुछ मिनट तब से: 1913 एच. जी. वेल्स ने Little Wars प्रकाशित की, जिसमें खिलौना सैनिकों से युद्ध दोबारा लड़ने के नियम थे

[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)न्यूनतम परत: शरीर

### युद्ध और अभियान के मॉडल

समय के साथ एक-दूसरे के विरुद्ध घिसती शक्तियाँ, लैंचेस्टर के क्षय-समीकरणों से लेकर बड़े सांख्यिकीय अभियान मॉडलों तक।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: बलों का संतुलन अभियान की दिशा और लागत को कैसे बदलता है?

छोड़ता है: असली युद्ध-प्रभावशीलता उस मनोबल और नेतृत्व पर निर्भर है जिसे समीकरण नहीं पकड़ते।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान एक डेस्कटॉप, समीकरण चलाने में प्रति रन कुछ सेकंड तब से: 1916 फ़्रेडरिक लैंचेस्टर ने अपने युद्ध-क्षय समीकरण प्रकाशित किए

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### एजेंट-आधारित युद्ध मॉडल

अपने सेंसर, आदेश और निर्णयों वाली अलग-अलग इकाइयाँ, जो सिमुलेटेड भूभाग पर अंतःक्रिया करती हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: संचार, मनोबल और स्थानीय निर्णय नतीजे को कितना बदलते हैं?

छोड़ता है: हर इकाई के लिए सरल निर्णय-नियम असली सैनिकों के विवेक को शायद ही पकड़ते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान एक शोध क्लस्टर, प्रति लड़ाई-रन कुछ मिनट तब से: 1997 1997 तक, सैन्य शोध संस्थानों के लिए बने शुरुआती एजेंट-आधारित युद्ध मॉडल

[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)न्यूनतम परत: शरीर

### सैन्य रसद

ईंधन, भोजन, गोला-बारूद, अतिरिक्त पुर्ज़े और परिवहन, जो संचालन-क्षेत्र में चलते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या सैन्य बल को रसद पहुँचाई जा सकती है, और सबसे पहले कहाँ कमी पड़ेगी?

छोड़ता है: असली दुनिया का घर्षण, मौसम और ख़राबियाँ केवल आंशिक रूप से दर्शाए जाते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान किसी रसद कमान का सर्वर, प्रति परिदृश्य कुछ मिनट तब से: 1955 1955 तक, सैन्य आपूर्ति शृंखलाओं के शुरुआती संक्रिया-अनुसंधान अध्ययन

[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)[तंत्र गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-system-dynamics)न्यूनतम परत: शरीर

### निवारण (डेटरेंस) और हथियारों की होड़

प्रतिद्वंद्वी राज्य एक-दूसरे के जवाब में हथियार बनाते और घटाते हैं, फ़ीडबैक समीकरणों या दोहराए गए खेलों के रूप में।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: हथियारों की होड़ कब स्थिर रहती है, और कब बेक़ाबू होती है?

छोड़ता है: तर्कसंगत, सरल राज्य-व्यवहार मानता है। असली राजनीति ज़्यादा उलझी है।

इस पर चलता है: लगभग 10^11 FLOPS मोटा अनुमान एक डेस्कटॉप, समीकरण या खेल चलाने में कुछ सेकंड तब से: 1939 लुईस फ्राई रिचर्डसन का हथियारों की होड़ का गणितीय मॉडल

[खेल सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-game-theory)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### नागरिक संघर्ष के मॉडल

असंतोष, वैधता और पुलिसिंग के आपसी असर से अशांति या गृहयुद्ध कैसे पैदा होता है, इसके समाज-विज्ञान मॉडल।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: हिंसा कुछ जगहों पर क्यों फूटती है और दूसरी जगहों पर नहीं?

छोड़ता है: शिकायत और वैधता को मापना कठिन है, इसलिए नतीजे मान्यताओं पर बहुत निर्भर करते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान एक शोध क्लस्टर, प्रति रन कुछ मिनट तब से: 2002 जोशुआ एपस्टीन के नागरिक हिंसा के एजेंट-आधारित मॉडल

[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)न्यूनतम परत: शरीर

### भाषा-मॉडल वॉरगेम एजेंट

भाषा मॉडल बारी-बारी वाले संकट खेल में राष्ट्रीय नेताओं की भूमिका निभाते हैं और कूटनीतिक व सैन्य कार्रवाइयाँ चुनते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: सिमुलेटेड संकट में मॉडल एजेंट तनाव कैसे बढ़ाते या घटाते हैं?

छोड़ता है: मॉडल के चुनाव प्रॉम्प्ट पर निर्भर करते हैं और असली नेताओं से मेल नहीं खाते।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान हर खेल के लिए कई मॉडल कॉल तब से: 2024 Escalation risks from language models in military and diplomatic decision-making (2024) [स्रोत](https://arxiv.org/abs/2401.03408)

[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)[सीखे हुए इमुलेटर](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-learned)[खेल सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-game-theory)न्यूनतम परत: नियम

### झुंड युद्ध सिमुलेशन

कई सरल मानवरहित विमान या नावें स्थानीय नियमों से हमला या बचाव करती हैं, और सिमुलेशन परखता है कि झुंड किसी सुरक्षित लक्ष्य के सामने कैसा टिकता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या कोई झुंड सुरक्षित निशाने की रक्षा पर भारी पड़ सकता है?

छोड़ता है: संचार, जैमिंग और भिड़ंत के नियम सरल किए गए हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान वर्कस्टेशन पर हज़ारों एजेंट। तब से: 2002 लिन और सहयोगी, मानवरहित युद्धक वायु वाहनों के झुंड का सिमुलेशन। [स्रोत](https://doi.org/10.21236/ada403633)

[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)[कण और N-पिंड](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-particles)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### कंप्यूटर वायरस और मैलवेयर की महामारियाँ

कंप्यूटर नोड हैं जो अपने पड़ोसियों को प्रोग्राम से संक्रमित करते हैं, और एंटीवायरस इलाज देते हैं, ताकि फैलाव महामारी-मॉडलों के अनुसार चले।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: मैलवेयर कितनी तेज़ी से फैलता है, और कौन-सी पैचिंग दर उसे रोकती है?

छोड़ता है: हमलावर का अनुकूलन और असली नेटवर्क-संरचनाएँ सरल की गई हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^5 FLOPS मोटा अनुमान लैपटॉप पर महामारी-समीकरण या नेटवर्क सिमुलेशन। तब से: 1991 केफ़र्ट और व्हाइट, कंप्यूटर वायरसों के दिशायुक्त-ग्राफ़ महामारी-विज्ञान मॉडल। [स्रोत](https://doi.org/10.1109/risp.1991.130801)

[नेटवर्क मॉडल](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-network)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### खोज और बचाव बहाव योजना

खोई हुई वस्तु या व्यक्ति के बहाव के हज़ारों संभावित रास्ते धाराओं और हवाओं के साथ सिमुलेट किए जाते हैं, ताकि पता चले कहाँ खोजना है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: सबसे पहले खोजने की सबसे संभावित जगह कौन-सी है?

छोड़ता है: धाराएँ और हवा अनिश्चित हैं और वस्तु मॉडल से अलग बर्ताव कर सकती है।

इस पर चलता है: लगभग 10^8 FLOPS मोटा अनुमान वर्कस्टेशन पर कई कणों का मॉन्टे कार्लो बहाव। तब से: 1980 रिचर्डसन और डिसेंज़ा, तटरक्षक कंप्यूटर-सहायता प्राप्त खोज योजना प्रणाली। [स्रोत](https://doi.org/10.1002/nav.3800270413)

[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)[कण और N-पिंड](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-particles)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### नौसैनिक बौछार-विनिमय मॉडल

जहाज़ों के बीच मिसाइल बौछारों को आक्रमण-शक्ति और रक्षात्मक मार-गिराने की क्षमता के सरल समीकरणों से मॉडल किया जाता है, ताकि देखा जाए कि कौन-सा पक्ष बचता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कौन-सा बेड़ा डिज़ाइन मिसाइल आदान-प्रदान जीतता है?

छोड़ता है: जहाज़ों को एक-से इकाइयाँ मानता है और सेंसर और रणनीतियाँ अनदेखी करता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^3 FLOPS मोटा अनुमान लैपटॉप पर बंद-रूप समीकरण। तब से: 1995 ह्यूज़, युद्धपोतों की मिसाइल लड़ाई का सैल्वो मॉडल, जिससे उनके टिकाऊपन का मूल्यांकन किया गया। [स्रोत](https://doi.org/10.1002/1520-6750%28199503%2942:2<267::aid-nav3220420209>3.0.co;2-y)

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: नियम

### पनडुब्बी-रोधी खोज सिद्धांत

छिपी पनडुब्बी मिलने की संभावना खोजियों के रास्तों, लक्ष्य की गति और उस दूरी से निकाली जाती है जहाँ से उसे पहचाना जा सकता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: पनडुब्बी को जल्द से जल्द ढूँढने के लिए जहाज़ और विमान कहाँ और कैसे खोजें?

छोड़ता है: पहचान की दूरी महासागर की स्थितियों और शोर पर निर्भर करती है जो अच्छी तरह ज्ञात नहीं हैं, और निशाना बच निकल सकता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^6 FLOPS मोटा अनुमान लैपटॉप पर कुछ सेकंड से मिनट। तब से: 1956 कूपमैन का खोज का सिद्धांत, गतिक आधार, Operations Research में। [स्रोत](https://doi.org/10.1287/opre.4.3.324)

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: आबादियाँ

## सैन्य प्रशिक्षण

### सैन्य उड़ान और मिशन सिमुलेटर

नेटवर्क वाले कॉकपिट जिनमें दल कंप्यूटर-निर्मित विरोधियों के विरुद्ध मिलकर मिशन उड़ाते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या दल दबाव में ऐसे अभियान में साथ काम कर सकते हैं जिसका असली रिहर्सल बहुत महँगा या जोखिम भरा है?

छोड़ता है: कंप्यूटर से बने प्रतिद्वंद्वी असली प्रतिद्वंद्वियों की तुलना में अनुमानित ढंग से लड़ते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान नेटवर्क वाले सिमुलेटर कंप्यूटर, रीयल-टाइम तब से: 1985 1985 तक, SIMNET, DARPA का एक कार्यक्रम जो लड़ाकू सिमुलेटरों को नेटवर्क से जोड़ता है

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)न्यूनतम परत: शरीर

### वाहन और चालक-दल प्रशिक्षक

टैंक बुर्जों की प्रतिकृतियाँ, जहाज़ के संचालन कक्ष, पनडुब्बी के नियंत्रण कक्ष और हेलिकॉप्टर के केबिन।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या हर चालक-दल सदस्य जानता है कि ख़राबी होने पर उसकी भूमिका क्या है?

छोड़ता है: सीमित नक़ली ढाँचे असली वाहन की गति और प्रतिबल को पूरी तरह नहीं दोहरा सकते।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान सिमुलेटर का अपना कंप्यूटर, वास्तविक समय तब से: 1954 1954 तक, बख़्तरबंद वाहन दलों के लिए गनरी (निशानेबाज़ी) प्रशिक्षक के शुरुआती रूप

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)न्यूनतम परत: शरीर

### नेटवर्क प्रशिक्षण अभ्यास

असली इकाइयाँ, चालक-दल वाले सिमुलेटर और कंप्यूटर-निर्मित बल, जो कई स्थलों पर एक साझा अभ्यास में जोड़े गए।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या बड़े दस्ते सेवाओं और देशों के पार तालमेल बैठा सकते हैं?

छोड़ता है: नेटवर्क की देरी और सरलीकरण का मतलब है कि हर इकाई वैसा बरताव नहीं करती जैसा लाइव करती।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान कई जुड़े हुए सिमुलेटर और कंप्यूटर नोड, रीयल-टाइम तब से: 1983 SIMNET, 1980 के दशक का एक रक्षा कार्यक्रम, जिसने पहली बार साझा अभ्यासों के लिए सिमुलेटरों को नेटवर्क से जोड़ा

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)न्यूनतम परत: शरीर

### निशानेबाज़ी और बल-प्रयोग प्रशिक्षक

स्क्रीन- और लेज़र-आधारित रेंज, शाखित परिदृश्यों के साथ, सशस्त्र बलों और पुलिस द्वारा इस्तेमाल की जाती हैं, तनाव घटाने के अभ्यास समेत।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या प्रशिक्षु सही फ़ैसला लेता है, गोली न चलाने का फ़ैसला भी?

छोड़ता है: स्क्रीन पर अभिनेता पटकथा के हिसाब से प्रतिक्रिया करते हैं, किसी असली व्यक्ति की अप्रत्याशितता के साथ नहीं।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान प्रोजेक्शन और सेंसरों वाला डेस्कटॉप, रियल टाइम तब से: 1985 1985 तक, पुलिस और सेना के फ़ैसलों के लिए शुरुआती शाखाओं वाले परिदृश्य प्रशिक्षक

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)न्यूनतम परत: शरीर

### साइबर रेंज

पूरे सिमुलेटेड कंप्यूटर नेटवर्क, जहाँ रक्षक हमलों को पहचानना और रोकना सीखते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या दल घुसपैठ को समय रहते पहचानकर रोक सकता है?

छोड़ता है: रेंज में स्क्रिप्ट किए हुए हमले असली दृढ़ प्रतिद्वंद्वी के हमलों से कम गंभीर होते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान वर्चुअल मशीनों का एक क्लस्टर, रियल टाइम तब से: 2009 2009 तक, साइबर हमले और बचाव के अभ्यास की शुरुआती समर्पित रेंज

[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)न्यूनतम परत: नियम

### युद्ध-चिकित्सक प्रशिक्षक

पुतले जो खून बहाते हैं, साँस लेते हैं और युद्धक्षेत्र की प्राथमिक चिकित्सा पर प्रतिक्रिया देते हैं, ताकि सिमुलेटेड गोलीबारी में ट्रॉमा देखभाल का अभ्यास हो सके।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या चिकित्सक दबाव में रक्तस्राव रोककर घायल को जीवित रख सकता है?

छोड़ता है: युद्ध में असली डर और थकावट को प्रशिक्षण अभ्यास में दोहराना कठिन है।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान पुतले के भीतर का एक अंतःस्थापित नियंत्रक, रियल टाइम तब से: 1997 1997 तक, युद्ध-चिकित्सक प्रशिक्षण के लिए शुरुआती उच्च-निष्ठा आघात-पुतले

[भौतिक एनालॉग](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-analogue)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: शरीर

### स्वायत्त साइबर-रक्षा अखाड़े

एक सिमुलेटेड नेटवर्क, जिसमें सीखने वाले हमले और बचाव के एजेंट काम करते हैं और अंक पाते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या एजेंट हमलावर के विरुद्ध नेटवर्क की रक्षा करना सीख सकते हैं?

छोड़ता है: नेटवर्क की संरचना और हमले असली से कहीं सरल हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^11 FLOPS मोटा अनुमान सस्ता, कई-प्रसंगों वाला प्रशिक्षण तब से: 2021 CybORG: a gym for the development of autonomous cyber agents (2021) [स्रोत](https://arxiv.org/abs/2108.09118)

[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)[खेल सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-game-theory)न्यूनतम परत: नियम

## हथियार भौतिकी और सुरक्षा

### परमाणु भंडार सिमुलेशन

परमाणु परीक्षण-प्रतिबंधों के बाद, पुराने होते वारहेडों का आकलन परीक्षण की जगह उनकी भौतिकी के सिमुलेशन से होता है। इस काम ने दुनिया के कुछ सबसे बड़े सुपरकंप्यूटर बनाए।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या विस्फोटक परीक्षण के बिना भंडार अब भी सुरक्षित और भरोसेमंद है?

छोड़ता है: असली परीक्षणों के बिना पुरानी होती सामग्रियों का सिमुलेशन अब भी कुछ भौतिकी को अनिश्चित छोड़ता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^18 FLOPS पाठ्यपुस्तकीय दुनिया के सबसे बड़े सुपरकंप्यूटरों में से एक, उसका बड़ा हिस्सा, हफ़्तों तक तब से: 1995 परीक्षण पर रोक के बाद US Stockpile Stewardship Program शुरू हुआ

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### प्रक्षेप्य-विज्ञान (बैलिस्टिक्स)

बैरल, हवा और लक्ष्य से गुज़रते प्रक्षेप्य, तीन अलग समस्याओं के रूप में।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: प्रक्षेप्य कहाँ गिरेगा, और टकराने पर क्या होगा?

छोड़ता है: हवा और निर्माण की भिन्नता अब भी अलग-अलग शॉट को औसत से कम पूर्वानुमेय बनाती है।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान एक डेस्कटॉप, सिमुलेट किए प्रति शॉट कुछ सेकंड तब से: 1945 ENIAC, पहले इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटरों में से एक, जिसका पहला काम तोप की फ़ायरिंग सारणियाँ निकालना था

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)न्यूनतम परत: शरीर

### विस्फोट और टक्कर से सुरक्षा

इमारतों, वाहनों और शरीर-कवच से टकराती आघात-तरंगें और टक्करें, सुरक्षा का डिज़ाइन बनाने के लिए इस्तेमाल होती हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या संरचना, और उसके भीतर के लोग, बचेंगे?

छोड़ता है: दरार और टूटन के बारीक ब्योरे अब भी ठीक-ठीक पकड़ना कठिन है।

इस पर चलता है: लगभग 10^15 FLOPS मोटा अनुमान एक विश्वविद्यालय या रक्षा प्रयोगशाला का क्लस्टर, प्रति मामला कुछ घंटे तब से: 1961 1961 तक, राष्ट्रीय प्रयोगशालाओं में शुरुआती हाइड्रोकोड विस्फोट-तरंगों का मॉडल बनाते हैं

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### रडार और सेंसर प्रदर्शन

रडार, सोनार और अवरक्त संकेत जो परिवेश से गुज़रते और लक्ष्यों से टकराकर लौटते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: इस मौसम में सेंसर क्या पकड़ सकता है, किस दूरी पर?

छोड़ता है: असली मौसम और भूभाग का अवरोध पूरी तरह पकड़ना मॉडल की मान्यता से कठिन है।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान किसी रक्षा ठेकेदार का क्लस्टर, प्रति परिदृश्य कुछ मिनट तब से: 1963 1963 तक, रडार संचरण और अव्यवस्था के शुरुआती कंप्यूटर मॉडल

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### निर्देशित-ऊर्जा हथियार सिमुलेशन

हवा में चलती लेज़र या उच्च-शक्ति माइक्रोवेव किरण, जो किसी निशाने को गर्म करती या निष्क्रिय करती है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: लक्ष्य तक कितनी शक्ति पहुँचती है, और असर होने में कितना समय लगता है?

छोड़ता है: असली वायुमंडलीय टर्बुलेंस और धूल किरण को मॉडल की मान्यता से ज़्यादा अप्रत्याशित ढंग से बिखेरते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान रक्षा प्रयोगशाला का क्लस्टर, प्रति परिदृश्य कुछ घंटे तब से: 1974 1974 तक, उच्च-ऊर्जा लेज़र हथियारों के लिए शुरुआती किरण-संचरण मॉडल

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### टॉरपीडो और पानी के नीचे हथियारों का सिमुलेशन

टॉरपीडो या समुद्री बारूदी सुरंग का रास्ता, मार्गदर्शन और विस्फोट पानी में, और ऐसा करते हुए जो आवाज़ वह बनाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या वह लक्ष्य को खोजेगा, उस तक पहुँचेगा और उसे निष्क्रिय करेगा?

छोड़ता है: असली समुद्री शोर और परतदार पानी का तापमान मार्गदर्शन को साफ़ मॉडल की मान्यता से ज़्यादा भ्रमित करते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान नौसेना का शोध क्लस्टर, प्रति परिदृश्य कुछ घंटे तब से: 1960 1960 तक, टॉरपीडो मार्गदर्शन और जलगतिकी के शुरुआती डिजिटल मॉडल

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### रासायनिक, जैविक और रेडियोधर्मी ख़तरों के गुबार

किसी ख़तरनाक एजेंट का रिसाव हवा और टर्बुलेंस के साथ पफ़ मॉडल में बहता है, ताकि उसके फैलाव का क्षेत्र और मात्रा का अनुमान लगे।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: रिसाव के बाद कौन प्रभावित है, और उन्हें कहाँ सुरक्षित निकाला जाए?

छोड़ता है: शहरी भूभाग और अनिश्चित हवा की स्थितियाँ सटीकता को सीमित करती हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान वर्कस्टेशन पर पफ़ मॉडल सेकंडों से मिनटों में चलते हैं। तब से: 1996 Sykes and colleagues, SCIPUFF, a generalised dispersion model. [स्रोत](https://doi.org/10.1007/978-1-4615-5841-5%5F45)

[कण और N-पिंड](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-particles)[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: क्षेत्र

## युद्ध के परिणाम

### परमाणु युद्ध के जलवायु प्रभाव

जलते शहरों का धुआँ दिए गए जलवायु मॉडल, ताकि उससे होने वाली ठंडक और फ़सल-विफलताओं का पता लगे।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: परमाणु युद्ध से, जहाँ वह लड़ा गया वहाँ से दूर, कितने लोगों को नुकसान होगा?

छोड़ता है: असल में कितना धुआँ समताप मंडल तक पहुँचता है, इस पर अब भी बहस है।

इस पर चलता है: लगभग 10^16 FLOPS मोटा अनुमान राष्ट्रीय जलवायु-मॉडलिंग सुपरकंप्यूटर, उसका एक हिस्सा कुछ हफ़्तों के लिए तब से: 1983 TTAPS अध्ययन ने जलते शहरों के धुएँ से जलवायु के ठंडा होने का मॉडल बनाया

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### विस्थापन और शरणार्थी प्रवाह

संघर्ष से भागते लोग, रास्ते और गंतव्य चुनते हुए, जिनका उपयोग मानवीय एजेंसियाँ राहत की योजना के लिए करती हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: लोग कहाँ जाएँगे, और मदद कहाँ इंतज़ार में होनी चाहिए?

छोड़ता है: लोग कहाँ भागेंगे, इसके असली फ़ैसले मॉडल की मान्यता से ज़्यादा अप्रत्याशित हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान किसी मानवीय सहायता एजेंसी का सर्वर, प्रति परिदृश्य कुछ मिनट तब से: 2015 2015 तक, युद्धकालीन शरणार्थी-आवाजाही का पूर्वानुमान देते शुरुआती एजेंट-आधारित मॉडल

मॉडल: [इंसान](https://simulation-hypothesis.com/hi/entities/human)

[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)[नेटवर्क मॉडल](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-network)न्यूनतम परत: शरीर

### हताहतों और मानवीय सहायता का जवाब

संघर्ष या आपदा के बाद घायल लोग, चिकित्सा दल, आपूर्ति और निकासी मार्ग।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: उपलब्ध संसाधनों से सबसे ज़्यादा जानें कैसे बचाई जा सकती हैं?

छोड़ता है: मानता है कि आपूर्ति और परिवहन योजना के अनुसार पहुँचते हैं, जो व्यवहार में शायद ही होता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान अस्पताल या सेना के नियोजन का डेस्कटॉप, प्रति परिदृश्य कुछ मिनट तब से: 1996 1996 तक, सामूहिक-हताहत ट्रायज और निकासी के शुरुआती असतत-घटना सिमुलेशन

[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)न्यूनतम परत: शरीर

### बारूदी सुरंग और अविस्फोटित गोला-बारूद की सफ़ाई की योजना

संदिग्ध बारूदी सुरंग क्षेत्रों का नक्शा बनाकर उनकी सफ़ाई की समय-सारणी तय की जाती है, जिसमें सुरक्षा, लागत और लोगों को वापस चाहिए होने वाली ज़मीन के बीच संतुलन रखा जाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कौन-से खेत पहले साफ़ किए जाएँ, और कितना समय लगेगा?

छोड़ता है: बारूदी सुरंगें कहाँ बिछीं, इसके असली रिकॉर्ड अक्सर अधूरे या ग़लत होते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान बारूदी सुरंग हटाने वाली मानवीय संस्था का लैपटॉप, प्रति परिदृश्य कुछ मिनट तब से: 1994 1994 तक, मानवीय बारूदी-सुरंग सफ़ाई के लिए शुरुआती नियोजन मॉडल

[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### युद्ध अर्थव्यवस्था और पुनर्निर्माण मॉडलिंग

संघर्ष के बाद किसी देश की अर्थव्यवस्था, जिसमें क्षतिग्रस्त बुनियादी ढाँचा, खोए कामगार और पुनर्निर्माण के लिए ज़रूरी सहायता व निवेश दर्ज होते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: सुधार में कितना समय लगेगा, और पुनर्निर्माण का पैसा पहले कहाँ जाना चाहिए?

छोड़ता है: असली पुनर्निर्माण उस राजनीतिक स्थिरता पर निर्भर है जिसका आर्थिक मॉडल अनुमान नहीं लगा सकता।

इस पर चलता है: लगभग 10^11 FLOPS मोटा अनुमान किसी विकास एजेंसी का डेस्कटॉप, प्रति परिदृश्य कुछ मिनट तब से: 1993 1993 तक, शुरुआती संघर्ष-पश्चात पुनर्निर्माण के आर्थिक मॉडल

[तंत्र गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-system-dynamics)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### प्रतिबंध और आर्थिक युद्ध का मॉडलिंग

घेराबंदी या प्रतिबंध झेल रहे देश का व्यापार, मुद्रा और आपूर्ति। इससे पता चलता है कि आर्थिक दबाव कितना बढ़ता है और असल में किस पर पड़ता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: इन प्रतिबंधों से कितनी आर्थिक पीड़ा होगी, और निशाने पर आया देश कितनी देर टिक सकता है?

छोड़ता है: असली प्रतिबंध साफ़ मॉडल की मान्यता से ज़्यादा तस्करी और तीसरे देशों से रिस जाते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^11 FLOPS मोटा अनुमान किसी शोध संस्थान का डेस्कटॉप, प्रति परिदृश्य कुछ मिनट तब से: 1985 1985 तक, व्यापार प्रतिबंधों और घेराबंदियों के शुरुआती आर्थिक मॉडल

[तंत्र गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-system-dynamics)[नेटवर्क मॉडल](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-network)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### जैविक हमले के जवाब के मॉडल

जानबूझकर छोड़े गए रोग का प्रसार कैसे होता है, टीकाकरण, अलगाव और अस्पताल क्षमता जोड़कर, ताकि प्रतिक्रिया योजनाओं की तुलना हो सके।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: रिहाई के बाद व्यापक टीकाकरण बेहतर है या लक्षित अनुरेखण?

छोड़ता है: रोगाणु के गुण और पता चलने से पहले की देरी मानता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^7 FLOPS मोटा अनुमान लैपटॉप पर महामारी सिमुलेशन। तब से: 2002 कैप्लन, क्राफ़्ट और वीन, चेचक के हमले पर आपातकालीन प्रतिक्रिया: व्यापक टीकाकरण के पक्ष में तर्क। [स्रोत](https://doi.org/10.1073/pnas.162282799)

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: आबादियाँ

[◂ कंप्यूटरों से पहले](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/before-computers)[फ़िल्म, मीडिया और कला ▸](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/media-art)