Bewertung:
In den Rezensionen wird hervorgehoben, dass Allen Downeys Buch über Komplexitätsforschung eine solide Einführung ist, die komplexe Konzepte in prägnanter Weise vermittelt. Während viele den pädagogischen Ansatz und die Programmierbeispiele schätzen, äußern einige ihre Enttäuschung darüber, dass die zweite Auflage auf einen Internetzugang angewiesen ist und im Vergleich zur ersten Auflage Inhalte verloren gehen.
Vorteile:Gut strukturierter Inhalt, der die Komplexität der Wissenschaft lehrt, effektiver Einsatz von Programmierung, um Mathematik zu erklären, gut für unabhängiges Lernen, Autor zugänglich und ansprechbar, frühere Ausgabe kostenlos erhältlich.
Nachteile:In der zweiten Auflage fehlen einige interessante Elemente aus der ersten Auflage und es wird eine Internetverbindung benötigt, um zu funktionieren; allgemein wird die erste Auflage der zweiten vorgezogen.
(basierend auf 3 Leserbewertungen)
Think Complexity: Complexity Science and Computational Modeling
Die Komplexitätswissenschaft nutzt Berechnungen, um die Natur- und Sozialwissenschaften zu erforschen. In Think Complexity werden Sie Graphen, zelluläre Automaten und agentenbasierte Modelle verwenden, um Themen aus Physik, Biologie und Wirtschaft zu untersuchen.
Egal, ob Sie ein Python-Programmierer auf mittlerem Niveau oder ein Student der Computermodellierung sind, Sie werden sich anhand einer Reihe von Beispielen, Übungen, Fallstudien und leicht verständlichen Erklärungen in komplexe Systeme vertiefen.
In dieser aktualisierten zweiten Auflage, werden Sie:
⬤ Arbeiten mit NumPy-Arrays und SciPy-Methoden, einschließlich grundlegender Signalverarbeitung und Fast Fourier Transform.
⬤ Abstrakte Modelle komplexer physikalischer Systeme studieren, darunter Potenzgesetze, Fraktale und rosa Rauschen sowie Turing-Maschinen.
⬤ Erhalten Sie Jupyter-Notizbücher mit Startcode und Lösungen, die Ihnen helfen, ursprüngliche Komplexitätsexperimente neu zu implementieren und zu erweitern, sowie Berechnungsmodelle wie Turmiten, Turing-Maschinen und zelluläre Automaten.
⬤ Erforschen Sie die Wissenschaftsphilosophie, einschließlich der Natur wissenschaftlicher Gesetze, der Wahl der Theorie und des Realismus und Instrumentalismus.
Think Complexity eignet sich ideal als Text für einen Kurs über computergestützte Modellierung in Python und hilft auch SelbstlernerInnen, wertvolle Erfahrungen mit Themen und Ideen zu sammeln, denen sie sonst vielleicht nicht begegnen würden.
| ISBN: | 9781492040200 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2018 |
| Seitenzahl: | 230 |
Derzeit verfügbar, auf Lager.
