Avis des lecteurs
Résumé:Hands-On Simulation Modeling with Python propose une exploration approfondie des techniques de simulation à l'aide de Python. Il couvre les concepts mathématiques essentiels, les applications pratiques dans des scénarios du monde réel et utilise des bibliothèques Python populaires. Bien que le livre soit apprécié pour sa profondeur et son organisation, il peut ne pas convenir aux débutants et contient quelques problèmes grammaticaux.
Avantages:⬤ Bonne combinaison de théorie et d'applications pratiques.
⬤ Couvre une variété de techniques de simulation en utilisant des packages Python standards (NumPy, SciPy, etc.).
⬤ Couverture approfondie de sujets cruciaux tels que les statistiques, les probabilités, les simulations Monte Carlo et les réseaux neuronaux.
⬤ Structure et flux de concepts bien organisés.
⬤ Les applications du monde réel sont bien illustrées, ce qui rend le contenu réaliste.
⬤ Convient aux concepteurs de modèles et de simulations et aux ingénieurs souhaitant acquérir une connaissance approfondie.
⬤ Ne convient pas aux débutants ; nécessite des connaissances préalables en Python et en statistiques.
⬤ Certains lecteurs trouvent que les explications de l'auteur manquent de clarté, rendant des concepts simples inutilement complexes.
⬤ Contient des problèmes grammaticaux et des phrases confuses qui peuvent entraver la compréhension.
(basé sur 7 avis de lecteurs)
Titre original :
Hands-On Simulation Modeling with Python: Develop simulation models to get accurate results and enhance decision-making processes
Contenu du livre :
Améliorez vos compétences en modélisation de simulation en créant et en analysant des prototypes numériques d'un modèle physique à l'aide de la programmation Python grâce à ce guide complet.
Fonctionnalités principales.
⬤ Apprenez à créer un prototype numérique d'un modèle réel à l'aide d'exemples pratiques.
⬤ Les résultats de l'évaluation des performances et des résultats de votre prototype à l'aide de techniques de modélisation de la simulation.
⬤ Comprendre diverses simulations statistiques et physiques pour améliorer les systèmes à l'aide de Python.
Description du livre
La modélisation de simulation vous aide à créer des prototypes numériques de modèles physiques afin d'analyser leur fonctionnement et de prédire leurs performances dans le monde réel. Ce guide complet vous permettra de comprendre diverses simulations statistiques informatiques à l'aide de Python.
En commençant par les principes fondamentaux de la modélisation de simulation, vous comprendrez des concepts tels que l'aléatoire et explorerez les processus de génération de données, les méthodes de rééchantillonnage et les techniques de bootstrapping. Vous aborderez ensuite des algorithmes clés tels que les simulations de Monte Carlo et les processus décisionnels de Markov, qui sont utilisés pour développer des modèles de simulation numérique, et découvrirez comment ils peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes du monde réel. Au fur et à mesure de votre progression, vous développerez des modèles de simulation qui vous aideront à obtenir des résultats précis et à améliorer les processus de prise de décision. En utilisant des techniques d'optimisation, vous apprendrez à modifier les performances d'un modèle afin d'améliorer les résultats et d'optimiser l'utilisation des ressources. Le livre vous guidera dans la création d'un prototype numérique à l'aide de cas d'utilisation pratiques pour l'ingénierie financière, le prototypage de la gestion de projet pour améliorer la planification et la simulation de phénomènes physiques à l'aide de réseaux neuronaux.
À la fin de cet ouvrage, vous aurez appris à construire et à déployer vos propres modèles de simulation pour relever les défis du monde réel.
Ce que vous apprendrez
⬤ Obtenir une vue d'ensemble des différents types de modèles de simulation.
⬤ Vous vous familiariserez avec les concepts d'aléatoire et de processus de génération de données.
⬤ Comprendre comment travailler avec des distributions discrètes et continues.
⬤ Travailler avec des simulations de Monte Carlo pour calculer une intégrale définie.
⬤ Découvrez comment simuler des marches aléatoires à l'aide de chaînes de Markov.
⬤ Obtenir des estimations robustes des intervalles de confiance et des erreurs standard des paramètres de la population.
⬤ Découvrez comment utiliser les méthodes d'optimisation dans des applications réelles.
⬤ Les simulations efficaces pour l'analyse des systèmes du monde réel.
A qui s'adresse ce livre
Hands-On Simulation Modeling with Python s'adresse aux développeurs et ingénieurs en simulation, aux concepteurs de modèles et à toute personne déjà familiarisée avec les méthodes de calcul de base utilisées pour étudier le comportement des systèmes. Ce livre vous aidera à explorer les techniques de simulation avancées telles que les méthodes de Monte Carlo, les simulations statistiques et bien plus encore en utilisant Python. Une connaissance pratique du langage de programmation Python est requise.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781838985097 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
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