Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea este un ghid cuprinzător pentru modelarea simulării statistice utilizând Python, acoperind concepte fundamentale, diverse metode de simulare și aplicații practice. Ea pune accentul pe o abordare practică cu exemple de codare, ceea ce o face o resursă utilă pentru oamenii de știință de date, ingineri și practicieni interesați de simulările computaționale.
Avantaje:⬤ Prezentare unică și amplă a modelării simulării
⬤ explicații detaliate ale simulărilor Monte Carlo și Markov Chain
⬤ exerciții practice de codare cu Python
⬤ acoperire fundamentală bună a simulării numerice
⬤ util pentru diverse domenii inginerești
⬤ acreditări puternice ale autorului.
Dezavantaje:Lipsă de acoperire a pachetului Simpy pentru simulări de evenimente discrete, care este un instrument comun printre oamenii de știință de date; presupune o anumită familiaritate de bază cu Python, ceea ce poate fi o barieră pentru începători.
(pe baza a 5 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Hands-On Simulation Modeling with Python - Second Edition: Develop simulation models for improved efficiency and precision in the decision-making proc
Conținutul cărții:
Învățați să construiți modele de simulare de ultimă oră cu Python și să vă îmbunătățiți abilitățile de modelare a simulării, precum și să creați și să analizați prototipuri digitale ale modelelor fizice cu ușurință
Caracteristici principale:
⬤ Înțelegeți diverse simulări statistice și fizice pentru a îmbunătăți sistemele utilizând Python.
⬤ Învățați să creați prototipul numeric al unui model real folosind exemple practice.
⬤ Evaluați performanța și rezultatele de ieșire bazate pe modul în care prototipul ar funcționa în lumea reală.
Descrierea cărții:
Modelarea prin simulare este o metodă de explorare care își propune să imite sisteme fizice într-un mediu virtual și să recupereze inferențe statistice utile din acesta. Capacitatea de a analiza modelul pe măsură ce acesta rulează diferențiază modelarea prin simulare de alte metode utilizate în analizele convenționale. Această carte este ghidul dvs. cuprinzător și practic pentru a înțelege diverse simulări statistice computaționale utilizând Python.
Cartea începe prin a vă ajuta să vă familiarizați cu conceptele fundamentale ale modelării prin simulare, care vă vor permite să înțelegeți diferitele metode și tehnici necesare pentru a explora subiecte complexe. Oamenii de știință din domeniul datelor care lucrează cu modele de simulare își vor putea pune cunoștințele la lucru cu ajutorul acestui ghid practic. Pe măsură ce avansați, vă veți adânci în algoritmii de simulare numerică, inclusiv o prezentare generală a aplicațiilor relevante, cu ajutorul unor cazuri reale de utilizare și exemple practice. Veți afla, de asemenea, cum să utilizați Python pentru a dezvolta modele de simulare și cum să utilizați mai multe pachete Python. În cele din urmă, vă veți familiariza cu diverși algoritmi și concepte de simulare numerică, cum ar fi procesele decizionale Markov, metodele Monte Carlo și tehnicile de bootstrap.
Până la sfârșitul acestei cărți, veți fi învățat cum să construiți și să implementați propriile modele de simulare pentru a depăși provocările lumii reale.
Ce veți învăța:
⬤ Să vă familiarizați cu conceptul de aleatoriu și cu procesul de generare a datelor.
⬤ Explorați metodele de reeșantionare.
⬤ Descoperiți cum să lucrați cu simulările Monte Carlo.
⬤ Utilizați simulările pentru a îmbunătăți sau optimiza sistemele.
⬤ Descoperiți cum să efectuați simulări eficiente pentru a analiza sistemele din lumea reală.
⬤ Înțelegeți cum să simulați plimbările aleatorii folosind lanțuri Markov.
Pentru cine este această carte:
Această carte este destinată oamenilor de știință din domeniul datelor, inginerilor de simulare și tuturor celor care sunt deja familiarizați cu metodele de calcul de bază și doresc să implementeze diverse tehnici de simulare, cum ar fi metodele Monte-Carlo și simularea statistică utilizând Python.
