Ocena:
Hands-On Simulation Modeling with Python oferuje dogłębną eksplorację technik symulacji przy użyciu Pythona. Obejmuje podstawowe koncepcje matematyczne, praktyczne zastosowania w rzeczywistych scenariuszach i wykorzystuje popularne biblioteki Pythona. Chociaż książka jest ceniona za swoją głębię i organizację, może nie być odpowiednia dla początkujących i zawiera pewne problemy gramatyczne.
Zalety:⬤ Dobre połączenie teorii i praktycznych zastosowań.
⬤ Obejmuje różnorodne techniki symulacji wykorzystujące standardowe pakiety Pythona (NumPy, SciPy itp.).
⬤ Dogłębne omówienie kluczowych tematów, takich jak statystyka, prawdopodobieństwo, symulacje Monte Carlo i sieci neuronowe.
⬤ Dobrze zorganizowana struktura i przepływ pojęć.
⬤ Dobrze zilustrowane rzeczywiste zastosowania, dzięki czemu treść można odnieść do rzeczywistości.
⬤ Odpowiednia dla projektantów i inżynierów zajmujących się modelowaniem i symulacją, poszukujących kompleksowego zrozumienia.
⬤ Nieodpowiednia dla początkujących; wymaga wcześniejszej znajomości Pythona i statystyki.
⬤ Niektórzy czytelnicy uważają, że wyjaśnieniom autora brakuje jasności, przez co proste koncepcje stają się niepotrzebnie skomplikowane.
⬤ Zawiera błędy gramatyczne i mylące zdania, które mogą utrudniać zrozumienie.
(na podstawie 7 opinii czytelników)
Hands-On Simulation Modeling with Python: Develop simulation models to get accurate results and enhance decision-making processes
Zwiększ swoje umiejętności modelowania symulacyjnego, tworząc i analizując cyfrowe prototypy modelu fizycznego za pomocą programowania w języku Python dzięki temu kompleksowemu przewodnikowi.
Kluczowe cechy
⬤ Naucz się tworzyć cyfrowe prototypy rzeczywistych modeli na praktycznych przykładach.
⬤ Ocena wydajności i wyników prototypu przy użyciu technik modelowania symulacyjnego.
⬤ Zrozumienie różnych symulacji statystycznych i fizycznych w celu ulepszenia systemów przy użyciu Pythona.
Opis książki
Modelowanie symulacyjne pomaga tworzyć cyfrowe prototypy modeli fizycznych w celu analizy ich działania i przewidywania ich wydajności w świecie rzeczywistym. Dzięki temu kompleksowemu przewodnikowi zrozumiesz różne obliczeniowe symulacje statystyczne przy użyciu Pythona.
Zaczynając od podstaw modelowania symulacyjnego, zrozumiesz pojęcia takie jak losowość i zbadasz procesy generowania danych, metody ponownego próbkowania i techniki bootstrappingu. Następnie zapoznasz się z kluczowymi algorytmami, takimi jak symulacje Monte Carlo i procesy decyzyjne Markowa, które są wykorzystywane do tworzenia numerycznych modeli symulacyjnych i odkryjesz, w jaki sposób można je wykorzystać do rozwiązywania rzeczywistych problemów. W miarę postępów będziesz rozwijać modele symulacyjne, które pomogą Ci uzyskać dokładne wyniki i usprawnić procesy decyzyjne. Korzystając z technik optymalizacji, nauczysz się modyfikować wydajność modelu w celu poprawy wyników i optymalnego wykorzystania zasobów. Książka poprowadzi Cię przez tworzenie cyfrowego prototypu przy użyciu praktycznych przypadków użycia dla inżynierii finansowej, prototypowania zarządzania projektami w celu poprawy planowania i symulacji zjawisk fizycznych przy użyciu sieci neuronowych.
Pod koniec tej książki dowiesz się, jak konstruować i wdrażać własne modele symulacyjne, aby sprostać rzeczywistym wyzwaniom.
Czego się nauczysz
⬤ Uzyskać przegląd różnych typów modeli symulacyjnych.
⬤ Zapoznać się z pojęciami losowości i procesu generowania danych.
⬤ Zrozumieć, jak pracować z rozkładami dyskretnymi i ciągłymi.
⬤ Praca z symulacjami Monte Carlo w celu obliczenia całki oznaczonej.
⬤ Dowiedz się, jak symulować losowe spacery przy użyciu łańcuchów Markowa.
⬤ Uzyskanie wiarygodnych oszacowań przedziałów ufności i błędów standardowych parametrów populacji.
⬤ Dowiedz się, jak korzystać z metod optymalizacji w rzeczywistych zastosowaniach.
⬤ Przeprowadzać wydajne symulacje w celu analizy rzeczywistych systemów.
Dla kogo jest ta książka
Książka Hands-On Simulation Modeling with Python przeznaczona jest dla programistów i inżynierów zajmujących się symulacjami, projektantów modeli oraz wszystkich osób zaznajomionych już z podstawowymi metodami obliczeniowymi wykorzystywanymi do badania zachowania systemów. Ta książka pomoże ci poznać zaawansowane techniki symulacji, takie jak metody Monte Carlo, symulacje statystyczne i wiele innych, przy użyciu Pythona. Wymagana jest praktyczna znajomość języka programowania Python.
