Praktické simulační modelování v jazyce Python: Vyvíjejte simulační modely pro získání přesných výsledků a zlepšení rozhodovacích procesů.

Recenze čtenářů

Praktické simulační modelování v jazyce Python nabízí důkladné seznámení se simulačními technikami v jazyce Python. Zahrnuje základní matematické koncepty, praktické aplikace v reálných scénářích a využívá populární knihovny Pythonu. Přestože je kniha oceňována pro svou hloubku a uspořádání, nemusí být vhodná pro začátečníky a obsahuje některé gramatické problémy.

⬤ Dobrá kombinace teorie a praktických aplikací.
⬤ Pokrývá řadu simulačních technik využívajících standardní balíčky jazyka Python (NumPy, SciPy atd.).
⬤ Důkladné pokrytí klíčových témat, jako je statistika, pravděpodobnost, simulace Monte Carlo a neuronové sítě.
⬤ Přehledná struktura a tok pojmů.
⬤ Aplikace v reálném světě jsou dobře ilustrovány, takže obsah je snadno pochopitelný.
⬤ Vhodné pro návrháře modelování a simulací a inženýry, kteří chtějí získat komplexní znalosti.

⬤ Nevhodné pro začátečníky; vyžaduje předchozí znalosti jazyka Python a statistiky.
⬤ Někteří čtenáři považují autorova vysvětlení za málo srozumitelná, takže jednoduché koncepty jsou zbytečně složité.
⬤ Obsahuje gramatické problémy a matoucí věty, které mohou bránit porozumění.

(na základě 7 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Hands-On Simulation Modeling with Python: Develop simulation models to get accurate results and enhance decision-making processes

Obsah knihy:

Zlepšete své dovednosti v oblasti simulačního modelování vytvářením a analýzou digitálních prototypů fyzického modelu pomocí programování v jazyce Python s tímto komplexním průvodcem

Klíčové vlastnosti

⬤ Naučte se vytvářet digitální prototyp skutečného modelu na praktických příkladech.

⬤ Vyhodnoťte výkon a výstupy svého prototypu pomocí technik simulačního modelování.

⬤ Poznejte různé statistické a fyzikální simulace pro zlepšení systémů pomocí jazyka Python.

Popis knihy

Simulační modelování vám pomůže vytvořit digitální prototypy fyzických modelů, abyste mohli analyzovat jejich fungování a předvídat jejich výkon v reálném světě. S touto komplexní příručkou porozumíte různým výpočetním statistickým simulacím s využitím jazyka Python.

Začnete se základy simulačního modelování, pochopíte pojmy, jako je náhodnost, a prozkoumáte procesy generování dat, metody opakovaného vzorkování a techniky bootstrappingu. Poté se budete zabývat klíčovými algoritmy, jako jsou simulace Monte Carlo a Markovovy rozhodovací procesy, které se používají k vývoji numerických simulačních modelů, a zjistíte, jak je lze použít k řešení reálných problémů. Postupně budete vyvíjet simulační modely, které vám pomohou získat přesné výsledky a zlepšit rozhodovací procesy. Pomocí optimalizačních technik se naučíte upravovat výkonnost modelu tak, abyste zlepšili výsledky a optimálně využili zdroje. Kniha vás provede tvorbou digitálního prototypu s využitím praktických případů použití pro finanční inženýrství, prototypování řízení projektů pro zlepšení plánování a simulaci fyzikálních jevů pomocí neuronových sítí.

Na konci knihy se naučíte, jak konstruovat a nasazovat vlastní simulační modely k překonání reálných problémů.

Co se naučíte

⬤ Získat přehled o různých typech simulačních modelů.

⬤ Seznámíte se s pojmy náhodnost a proces generování dat.

⬤ Pochopit, jak pracovat s diskrétními a spojitými rozděleními.

⬤ Práce se simulacemi Monte Carlo pro výpočet určitého integrálu.

⬤ Zjistěte, jak simulovat náhodné procházky pomocí Markovových řetězců.

⬤ Získat robustní odhady intervalů spolehlivosti a standardních chyb populačních parametrů.

⬤ Zjistěte, jak používat optimalizační metody v reálných aplikacích.

⬤ Spustit efektivní simulace pro analýzu reálných systémů.

Pro koho je tato kniha určena

Kniha Hands-On Simulation Modeling with Python je určena vývojářům simulací a inženýrům, návrhářům modelů a všem, kteří se již seznámili se základními výpočetními metodami, které se používají ke studiu chování systémů. Tato kniha vám pomůže prozkoumat pokročilé simulační techniky, jako jsou metody Monte Carlo, statistické simulace a mnoho dalšího, pomocí jazyka Python. Vyžaduje se pracovní znalost programovacího jazyka Python.