Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Hands-On Simulation Modeling with Python oferă o explorare aprofundată a tehnicilor de simulare folosind Python. Aceasta acoperă concepte matematice esențiale, aplicații practice în scenarii din lumea reală și utilizează biblioteci Python populare. Deși cartea este apreciată pentru profunzimea și organizarea sa, este posibil să nu fie potrivită pentru începători și conține unele probleme gramaticale.
Avantaje:⬤ Bună combinație de teorie și aplicații practice.
⬤ Acoperă o varietate de tehnici de simulare utilizând pachetele Python standard (NumPy, SciPy, etc.).
⬤ Acoperire aprofundată a unor subiecte cruciale precum statistica, probabilitatea, simulările Monte Carlo și rețelele neuronale.
⬤ Structura bine organizată și fluxul de concepte.
⬤ Aplicațiile din lumea reală sunt bine ilustrate, ceea ce face conținutul relatabil.
⬤ Potrivit pentru proiectanții și inginerii din domeniul modelării și simulării care doresc o înțelegere cuprinzătoare.
Dezavantaje:⬤ Nu este potrivit pentru începători; necesită cunoștințe prealabile de Python și statistică.
⬤ Unii cititori consideră că explicațiile autorului sunt lipsite de claritate, făcând conceptele simple inutil de complexe.
⬤ Conține probleme gramaticale și fraze confuze care pot obstrucționa înțelegerea.
(pe baza a 7 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Hands-On Simulation Modeling with Python: Develop simulation models to get accurate results and enhance decision-making processes
Conținutul cărții:
Îmbunătățiți-vă abilitățile de modelare a simulării prin crearea și analizarea prototipurilor digitale ale unui model fizic utilizând programarea Python cu acest ghid cuprinzător
Caracteristici principale
⬤ Învățați să creați un prototip digital al unui model real folosind exemple practice.
⬤ Evaluați performanța și rezultatul prototipului dvs. utilizând tehnici de modelare prin simulare.
⬤ Înțelegeți diverse simulări statistice și fizice pentru a îmbunătăți sistemele folosind Python.
Descrierea cărții
Modelarea prin simulare vă ajută să creați prototipuri digitale ale modelelor fizice pentru a analiza modul în care acestea funcționează și pentru a le prezice performanța în lumea reală. Cu acest ghid cuprinzător, veți înțelege diverse simulări statistice computaționale utilizând Python.
Începând cu elementele fundamentale ale modelării simulării, veți înțelege concepte precum caracterul aleatoriu și veți explora procesele de generare a datelor, metodele de reeșantionare și tehnicile de bootstrapping. Veți aborda apoi algoritmi-cheie precum simulările Monte Carlo și procesele decizionale Markov, care sunt utilizate pentru a dezvolta modele de simulare numerică, și veți descoperi cum pot fi utilizate pentru a rezolva probleme din lumea reală. Pe măsură ce avansați, veți dezvolta modele de simulare care să vă ajute să obțineți rezultate precise și să îmbunătățiți procesele decizionale. Folosind tehnici de optimizare, veți învăța să modificați performanțele unui model pentru a îmbunătăți rezultatele și a utiliza resursele în mod optim. Cartea vă va ghida în crearea unui prototip digital folosind cazuri practice de utilizare pentru ingineria financiară, prototiparea managementului proiectelor pentru îmbunătățirea planificării și simularea fenomenelor fizice folosind rețele neuronale.
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
⬤ Aveți o prezentare generală a diferitelor tipuri de modele de simulare.
⬤ Să vă familiarizați cu conceptele de aleatoriu și cu procesul de generare a datelor.
⬤ Înțelegeți cum să lucrați cu distribuții discrete și continue.
⬤ Lucrați cu simulări Monte Carlo pentru a calcula o integrală definită.
⬤ Descoperiți cum să simulați mersul aleatoriu folosind lanțuri Markov.
⬤ Obțineți estimări robuste ale intervalelor de încredere și ale erorilor standard ale parametrilor populației.
⬤ Descoperiți cum să utilizați metodele de optimizare în aplicații din viața reală.
⬤ Executați simulări eficiente pentru a analiza sisteme din lumea reală.
Pentru cine este această carte
Hands-On Simulation Modeling with Python este destinată dezvoltatorilor și inginerilor de simulări, proiectanților de modele și oricărei persoane deja familiarizate cu metodele de calcul de bază care sunt utilizate pentru a studia comportamentul sistemelor. Această carte vă va ajuta să explorați tehnici avansate de simulare, cum ar fi metodele Monte Carlo, simulările statistice și multe altele, utilizând Python. Sunt necesare cunoștințe de lucru ale limbajului de programare Python.
