Kézzelfogható szimulációs modellezés Pythonnal - Második kiadás: Szimulációs modellek kidolgozása a döntéshozatal hatékonyságának és pontosságának növeléséhez.

Olvasói vélemények

A könyv átfogó útmutató a statisztikai szimulációs modellezéshez Python nyelven, amely az alapvető fogalmakat, a különböző szimulációs módszereket és a gyakorlati alkalmazásokat tárgyalja. Hangsúlyt fektet a gyakorlatias megközelítésre, kódolási példákkal, így hasznos forrás a számítási szimulációk iránt érdeklődő adattudósok, mérnökök és gyakorlati szakemberek számára.

⬤ Egyedülálló és széleskörű áttekintés a szimulációs modellezésről
⬤ részletes magyarázat a Monte Carlo és Markov-lánc szimulációkról
⬤ gyakorlati kódolási gyakorlatok Pythonnal
⬤ jó alapozó lefedettség a numerikus szimulációról
⬤ hasznos a különböző mérnöki területek számára
⬤ erős szerzői referenciák.

Hiányzik a diszkrét eseményszimulációkhoz használt Simpy csomag lefedettsége, amely az adattudósok körében elterjedt eszköz; feltételez némi alapismeretet a Pythonban, ami a teljesen kezdők számára akadályt jelenthet.

(5 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Hands-On Simulation Modeling with Python - Second Edition: Develop simulation models for improved efficiency and precision in the decision-making proc

Könyv tartalma:

Tanuljon meg korszerű szimulációs modelleket készíteni Python segítségével, és fejlessze szimulációs modellezési készségeit, valamint könnyedén hozzon létre és elemezzen fizikai modellek digitális prototípusait

Főbb jellemzők:

⬤ A különböző statisztikai és fizikai szimulációk megismerése a rendszerek javítása érdekében a Python segítségével.

⬤ Tanulja meg egy valós modell numerikus prototípusának létrehozását gyakorlati példák segítségével.

⬤ Értékelje a teljesítményt és a kimeneti eredményeket annak alapján, hogy a prototípus hogyan működne a való világban.

Könyv leírása:

A szimulációs modellezés egy olyan feltáró módszer, amelynek célja a fizikai rendszerek virtuális környezetben történő imitálása és az ebből történő hasznos statisztikai következtetések levonása. A szimulációs modellezést a hagyományos elemzésekben használt más módszerektől az különbözteti meg, hogy a modell futása közben elemezhető. Ez a könyv átfogó és gyakorlati útmutató a különböző számítógépes statisztikai szimulációk megértéséhez Python segítségével.

A könyv azzal kezdődik, hogy segít megismerkedni a szimulációs modellezés alapvető fogalmaival, amelyek lehetővé teszik, hogy megértse a komplex témák feltárásához szükséges különböző módszereket és technikákat. A szimulációs modellekkel dolgozó adattudósok e gyakorlati útmutató segítségével munkára tudják majd fogni tudásukat. A továbbhaladás során valós felhasználási esetek és gyakorlati példák segítségével mélyen elmerül a numerikus szimulációs algoritmusokban, beleértve a releváns alkalmazások áttekintését is. Azt is megtudhatja, hogyan használhatja a Pythont szimulációs modellek fejlesztéséhez, és hogyan használhat számos Python-csomagot. Végül megismerkedhet a különböző numerikus szimulációs algoritmusokkal és fogalmakkal, például a Markov-döntési folyamatokkal, a Monte Carlo-módszerekkel és a bootstrapping technikákkal.

A könyv végére megtanulja, hogyan építsen és alkalmazzon saját szimulációs modelleket a valós kihívások megoldására.

Amit tanulni fog:

⬤ Megismerkedik a véletlenszerűség fogalmával és az adatgenerálási folyamattal.

⬤ Mélyedjen bele az újramintavételezési módszerekbe.

⬤ Felfedezi, hogyan kell Monte Carlo szimulációkkal dolgozni.

⬤ Simulációkat használhatsz a rendszerek javítására vagy optimalizálására.

⬤ Tudja meg, hogyan futtathat hatékony szimulációkat valós rendszerek elemzésére.

⬤ Tudja, hogyan lehet véletlen sétákat szimulálni Markov-láncok segítségével.

Kinek szól ez a könyv:

Ez a könyv adattudósoknak, szimulációs mérnököknek és mindenkinek szól, aki már ismeri az alapvető számítási módszereket, és Python segítségével szeretne különböző szimulációs technikákat, például Monte-Carlo módszereket és statisztikai szimulációt megvalósítani.