Bewertung:
Hands-On Simulation Modeling with Python bietet eine gründliche Erkundung von Simulationstechniken mit Python. Es behandelt grundlegende mathematische Konzepte, praktische Anwendungen in realen Szenarien und nutzt beliebte Python-Bibliotheken. Während das Buch für seine Tiefe und Organisation geschätzt wird, ist es möglicherweise nicht für Anfänger geeignet und enthält einige grammatikalische Probleme.
Vorteile:⬤ Gute Kombination aus Theorie und praktischen Anwendungen.
⬤ Behandelt eine Vielzahl von Simulationstechniken unter Verwendung von Standard-Python-Paketen (NumPy, SciPy, etc.).
⬤ Vertiefte Behandlung wichtiger Themen wie Statistik, Wahrscheinlichkeit, Monte-Carlo-Simulationen und neuronale Netze.
⬤ Gut organisierte Struktur und Fluss der Konzepte.
⬤ Anwendungen aus der realen Welt sind gut illustriert und machen den Inhalt nachvollziehbar.
⬤ Geeignet für Modellierungs- und Simulationsdesigner und Ingenieure, die ein umfassendes Verständnis anstreben.
⬤ Nicht für Anfänger geeignet; erfordert Vorkenntnisse in Python und Statistik.
⬤ Einige Leser finden die Erklärungen des Autors nicht klar genug und machen einfache Konzepte unnötig komplex.
⬤ Enthält grammatikalische Probleme und verwirrende Sätze, die das Verständnis erschweren können.
(basierend auf 7 Leserbewertungen)
Hands-On Simulation Modeling with Python: Develop simulation models to get accurate results and enhance decision-making processes
Verbessern Sie Ihre Simulationsmodellierungsfähigkeiten, indem Sie mit diesem umfassenden Handbuch digitale Prototypen eines physischen Modells mit Python-Programmierung erstellen und analysieren.
Hauptmerkmale
⬤ Lernen Sie anhand von praktischen Beispielen, einen digitalen Prototyp eines realen Modells zu erstellen.
⬤ Evaluieren Sie die Leistung und den Output Ihres Prototyps mit Hilfe von Simulationsmodellierungstechniken.
⬤ Verstehen Sie verschiedene statistische und physikalische Simulationen zur Verbesserung von Systemen mit Python.
Buchbeschreibung
Mit Hilfe der Simulationsmodellierung können Sie digitale Prototypen von physischen Modellen erstellen, um deren Funktionsweise zu analysieren und ihre Leistung in der realen Welt vorherzusagen. Mit diesem umfassenden Handbuch werden Sie verschiedene statistische Simulationen mit Python verstehen.
Beginnend mit den Grundlagen der Simulationsmodellierung werden Sie Konzepte wie Zufälligkeit verstehen und Datengenerierungsprozesse, Resampling-Methoden und Bootstrapping-Techniken untersuchen. Anschließend lernen Sie wichtige Algorithmen wie Monte-Carlo-Simulationen und Markov-Entscheidungsprozesse kennen, die zur Entwicklung numerischer Simulationsmodelle verwendet werden, und erfahren, wie diese zur Lösung realer Probleme eingesetzt werden können. Im weiteren Verlauf werden Sie Simulationsmodelle entwickeln, die Ihnen helfen, genaue Ergebnisse zu erzielen und Entscheidungsprozesse zu verbessern. Mit Hilfe von Optimierungstechniken lernen Sie, die Leistung eines Modells zu verändern, um die Ergebnisse zu verbessern und die Ressourcen optimal zu nutzen. Das Buch führt Sie durch die Erstellung eines digitalen Prototyps anhand praktischer Anwendungsfälle für das Finanz-Engineering, das Prototyping des Projektmanagements zur Verbesserung der Planung und die Simulation physikalischer Phänomene mithilfe neuronaler Netze.
Am Ende dieses Buches werden Sie gelernt haben, wie Sie eigene Simulationsmodelle erstellen und einsetzen können, um reale Herausforderungen zu meistern.
Was Sie lernen werden
⬤ Gewinnen Sie einen Überblick über die verschiedenen Arten von Simulationsmodellen.
⬤ Sie lernen die Konzepte der Zufälligkeit und des Datengenerierungsprozesses kennen.
⬤ Verstehen Sie, wie man mit diskreten und kontinuierlichen Verteilungen arbeitet.
⬤ Arbeiten Sie mit Monte-Carlo-Simulationen, um ein bestimmtes Integral zu berechnen.
⬤ Herausfinden, wie man mit Markov-Ketten Random Walks simuliert.
⬤ Robuste Schätzungen von Konfidenzintervallen und Standardfehlern von Populationsparametern zu erhalten.
⬤ Entdecken Sie, wie Sie Optimierungsmethoden in realen Anwendungen einsetzen können.
⬤ Effiziente Simulationen durchführen, um reale Systeme zu analysieren.
Für wen dieses Buch gedacht ist
Hands-On Simulation Modeling with Python richtet sich an Simulationsentwickler und -ingenieure, Modelldesigner und alle, die bereits mit den grundlegenden Berechnungsmethoden vertraut sind, die zur Untersuchung des Verhaltens von Systemen eingesetzt werden. Dieses Buch hilft Ihnen, fortgeschrittene Simulationstechniken wie Monte-Carlo-Methoden, statistische Simulationen und vieles mehr mit Python zu erkunden. Arbeitskenntnisse der Programmiersprache Python sind erforderlich.
| ISBN: | 9781838985097 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
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