Gondolkozz komplexitásban: Komplexitás-tudomány és számítógépes modellezés

Olvasói vélemények

A kritikák kiemelik, hogy Allen Downey komplexitás-tudományról szóló könyve szilárd bevezetés, amely tömören és hatékonyan tanítja az összetett fogalmakat. Bár sokan értékelik az oktatási megközelítést és a programozási példákat, néhányan csalódottságuknak adnak hangot amiatt, hogy a második kiadás az internet-hozzáférésre támaszkodik, és az első kiadáshoz képest kevesebb tartalom került bele.

Jól strukturált tartalom a komplexitás-tudomány tanítása során, hatékony programozás a matematika magyarázatára, jó az önálló tanuláshoz, a szerző elérhető és fogékony, az előző kiadás ingyenesen elérhető.

A második kiadásból hiányzik néhány érdekes elem az első kiadásból, és internetkapcsolat szükséges a működéshez, az első kiadás általános preferenciája a második kiadással szemben.

(3 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Think Complexity: Complexity Science and Computational Modeling

Könyv tartalma:

A komplexitástudomány a fizikai és a társadalomtudományok feltárására használja a számítást. A Think Complexity (Gondolkodj komplexitásról) című kurzuson gráfok, celluláris automaták és ágensalapú modellek segítségével tanulmányozhatod a fizika, a biológia és a közgazdaságtan témáit.

Akár középszintű Python-programozó vagy a számítási modellezéssel foglalkozó hallgató vagy, a komplex rendszerek példáiban mélyülhetsz el a kidolgozott példák, gyakorlatok, esettanulmányok és könnyen érthető magyarázatok sorozatán keresztül.

Ebben a frissített második kiadásban:

⬤ Munkát végez NumPy tömbökkel és SciPy módszerekkel, beleértve az alapvető jelfeldolgozást és a gyors Fourier-transzformációt.

⬤ Tanulmányozza az összetett fizikai rendszerek absztrakt modelljeit, beleértve a hatványtörvényeket, a fraktálokat és a rózsaszín zajt, valamint a Turing-gépeket.

⬤ Szerezzen Jupyter jegyzetfüzeteket, amelyek tele vannak kezdő kóddal és megoldásokkal, hogy segítsenek újra implementálni és kiterjeszteni az eredeti komplexitási kísérleteket; és a számítási modelleket, mint a Turmitok, a Turing-gépek és a celluláris automaták.

⬤ Felfedezze a tudományfilozófiát, beleértve a tudományos törvények természetét, az elméletválasztást, valamint a realizmust és az instrumentalizmust.

A Think Complexity ideális szöveg a Python nyelven történő számítási modellezésről szóló kurzushoz, de az önállóan tanulóknak is segít értékes tapasztalatokat szerezni olyan témákkal és ötletekkel kapcsolatban, amelyekkel egyébként nem biztos, hogy találkoznának.