Metody analityczne dla modelarzy dynamicznych

Opinie czytelników

Książka jest wysoko ceniona za swoją głębię, użyteczność i autorytet w dziedzinie modelowania dynamiki systemów. Jest uważana za niezbędną dla poważnych modelarzy, którzy chcą poszerzyć swoje umiejętności i wiedzę. Należy jednak zauważyć, że książka nie jest odpowiednia dla początkujących i wymaga wcześniejszej wiedzy na ten temat, a także dostępu do określonego zastrzeżonego oprogramowania.

Dogłębna treść techniczna, doskonała dla poważnych modelarzy, zwiększa umiejętności modelowania i symulacji, potężny zestaw instrumentów, zapewnia dobrze zorganizowane podejście do zaawansowanych metod modelowania, zawiera przydatne pliki uzupełniające do zrozumienia przykładów.

Nie nadaje się dla początkujących, wymaga pewnej wcześniejszej wiedzy na temat dynamiki systemów, może wymagać dostępu do zastrzeżonego oprogramowania, takiego jak MATLAB lub MATHEMATICA.

(na podstawie 4 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Analytical Methods for Dynamic Modelers

Zawartość książki:

Przyjazne dla użytkownika wprowadzenie do niektórych z najbardziej przydatnych narzędzi analitycznych do tworzenia modeli, szacowania i analizy, prezentujące kluczowe metody i przykłady.

Modelowanie symulacyjne jest coraz częściej włączane do badań i analizy polityki złożonych systemów socjotechnicznych w różnych dziedzinach. Analiza oparta na modelach i projektowanie polityki informują o szeregu zastosowań w dziedzinach od ekonomii po inżynierię i opiekę zdrowotną. Niniejsza książka oferuje praktyczne wprowadzenie do kluczowych metod analitycznych modelowania dynamicznego. Łącząc w jednym tekście narzędzia i metodologie z tak różnych dziedzin, jak statystyka obliczeniowa, ekonometria i badania operacyjne, książka może być wykorzystywana na kursach dla absolwentów oraz jako odniesienie dla modelarzy dynamicznych, którzy chcą rozszerzyć swój zestaw narzędzi metodologicznych.

Skupia się na technikach ilościowych wykorzystywanych przez modelarzy dynamicznych podczas budowy i analizy modeli, a prezentowany materiał jest dostępny dla czytelników z doświadczeniem w rachunku różniczkowym i statystyce. Każdy rozdział opisuje kluczową metodę, prezentując wprowadzenie, które podkreśla podstawową intuicję stojącą za każdą metodą, przykłady w stylu samouczka, odniesienia do kluczowej literatury i ćwiczenia. Autorzy rozdziałów są ekspertami w dziedzinie narzędzi i metod, które prezentują. Książka obejmuje szacowanie parametrów modelu przy użyciu danych ilościowych; zrozumienie powiązań między strukturą modelu a jego zachowaniem; oraz wspomaganie decyzji i optymalizację. Dodatek online oferuje kod komputerowy dla aplikacji, modeli i rozwiązań ćwiczeń.

Autorzy.

Wenyi An, Edward G. Anderson Jr., Yaman Barlas, Nishesh Chalise, Robert Eberlein, Hamed Ghoddusi, Winfried Grassmann, Peter S. Hovmand, Mohammad S. Jalali, Nitin Joglekar, David Keith, Juxin Liu, Erling Moxnes, Rogelio Oliva, Nathaniel D. Osgood, Hazhir Rahmandad, Raymond Spiteri, John Sterman, Jeroen Struben, Burcu Tan, Karen Yee, G nen Y cel.