Olvasói vélemények
Összegzés:A Hands-On Simulation Modeling with Python a Python segítségével a szimulációs technikák alapos feltárását kínálja. Foglalkozik az alapvető matematikai fogalmakkal, gyakorlati alkalmazásokkal valós forgatókönyvekben, és felhasználja a népszerű Python-könyvtárakat. Bár a könyv mélysége és szervezettsége miatt elismerésre méltó, kezdők számára nem biztos, hogy alkalmas, és tartalmaz néhány nyelvtani problémát.
Előnyök:⬤ Az elmélet és a gyakorlati alkalmazások jó kombinációja.
⬤ Számos szimulációs technikát tárgyal a Python szabványos csomagjainak (NumPy, SciPy stb.) felhasználásával.
⬤ Alapos lefedettséget nyújt az olyan kulcsfontosságú témákhoz, mint a statisztika, a valószínűségszámítás, a Monte Carlo-szimulációk és a neurális hálózatok.
⬤ Jól szervezett szerkezet és a fogalmak áramlása.
⬤ A valós alkalmazások jól illusztráltak, ami a tartalmat átélhetővé teszi.
⬤ Alkalmas a modellezés és szimuláció tervezői és mérnökei számára, akik átfogó ismereteket keresnek.
Hátrányok:⬤ Nem alkalmas kezdőknek; Python és statisztika előismereteket igényel.
⬤ Néhány olvasó úgy találja, hogy a szerző magyarázatai nem elég világosak, és az egyszerű fogalmakat szükségtelenül bonyolulttá teszik.
⬤ Nyelvtani problémákat és zavaros mondatokat tartalmaz, amelyek akadályozhatják a megértést.
(7 olvasói vélemény alapján)
Eredeti címe:
Hands-On Simulation Modeling with Python: Develop simulation models to get accurate results and enhance decision-making processes
Könyv tartalma:
Fejlessze szimulációs modellezési készségeit egy fizikai modell digitális prototípusainak létrehozásával és elemzésével Python programozással, ezzel az átfogó útmutatóval
Főbb jellemzők
⬤ Tanulja meg, hogyan hozzon létre egy valós modell digitális prototípusát gyakorlati példák segítségével.
⬤ Értékelje ki a prototípus teljesítményét és kimenetét szimulációs modellezési technikák segítségével.
⬤ Ismerje meg a különböző statisztikai és fizikai szimulációkat a rendszerek fejlesztéséhez a Python segítségével.
Könyv leírása
A szimulációs modellezés segít fizikai modellek digitális prototípusainak létrehozásában, hogy elemezhesse azok működését és megjósolhassa teljesítményüket a való világban. Ezzel az átfogó útmutatóval megértheti a különböző számítási statisztikai szimulációkat Python használatával.
A szimulációs modellezés alapjaitól kezdve olyan fogalmakat ért meg, mint a véletlenszerűség, és feltárja az adatgeneráló folyamatokat, az újramintázási módszereket és a bootstrapping technikákat. Ezután olyan kulcsfontosságú algoritmusokkal fog foglalkozni, mint a Monte-Carlo-szimulációk és a Markov-döntési folyamatok, amelyeket numerikus szimulációs modellek fejlesztésére használnak, és felfedezi, hogyan lehet ezeket a valós problémák megoldására használni. A továbblépés során olyan szimulációs modelleket dolgozhatsz ki, amelyek segítségével pontos eredményeket kaphatsz, és javíthatod a döntéshozatali folyamatokat. Az optimalizálási technikák segítségével megtanulod módosítani a modell teljesítményét az eredmények javítása és az erőforrások optimális felhasználása érdekében. A könyv elkalauzol egy digitális prototípus létrehozásában a pénzügyi tervezés gyakorlati felhasználási eseteinek felhasználásával, a tervezés javítása érdekében a projektmenedzsment prototípusának elkészítésében, valamint a fizikai jelenségek szimulálásában neurális hálózatok segítségével.
A könyv végére megtanulja, hogyan építsen és alkalmazzon saját szimulációs modelleket a valós kihívások leküzdésére.
Mit fog tanulni?
⬤ Áttekintést kap a szimulációs modellek különböző típusairól.
⬤ Megismerkedik a véletlenszerűség és az adatgenerálási folyamat fogalmaival.
⬤ Megtanulja, hogyan dolgozzon diszkrét és folytonos eloszlásokkal.
⬤ Munkálkodjon Monte Carlo szimulációkkal egy határozott integrál kiszámításához.
⬤ Tudja meg, hogyan lehet véletlen sétákat szimulálni Markov-láncok segítségével.
⬤ Robusztus becslések készítése a populációs paraméterek konfidenciaintervallumaira és standard hibáira.
⬤ Találja meg, hogyan használhatja az optimalizálási módszereket valós alkalmazásokban.
⬤ Futtasson hatékony szimulációkat valós rendszerek elemzéséhez.
Kinek szól ez a könyv
A Hands-On Simulation Modeling with Python a szimulációs fejlesztőknek és mérnököknek, a modellek tervezőinek és mindazoknak szól, akik már ismerik a rendszerek viselkedésének tanulmányozására használt alapvető számítási módszereket. Ez a könyv segít felfedezni az olyan fejlett szimulációs technikákat, mint a Monte Carlo-módszerek, a statisztikai szimulációk és még sok más Python segítségével. A Python programozási nyelv munkaképes ismerete szükséges.
