Bewertung:
Das Buch ist ein umfassender Leitfaden zur statistischen Simulationsmodellierung mit Python, der grundlegende Konzepte, verschiedene Simulationsmethoden und praktische Anwendungen abdeckt. Der Schwerpunkt liegt auf einem praktischen Ansatz mit Programmierbeispielen, was es zu einer nützlichen Ressource für Datenwissenschaftler, Ingenieure und Praktiker macht, die sich für computergestützte Simulationen interessieren.
Vorteile:⬤ Einzigartiger und umfassender Überblick über die Simulationsmodellierung
⬤ Detaillierte Erklärungen zu Monte-Carlo- und Markov-Ketten-Simulationen
⬤ Praktische Programmierübungen mit Python
⬤ Gute grundlegende Abdeckung der numerischen Simulation
⬤ Hilfreich für verschiedene technische Bereiche
⬤ Starke Referenzen des Autors.
Fehlende Abdeckung des Simpy-Pakets für diskrete Ereignissimulationen, das unter Datenwissenschaftlern weit verbreitet ist; setzt eine gewisse Grundvertrautheit mit Python voraus, was für völlige Anfänger ein Hindernis darstellen kann.
(basierend auf 5 Leserbewertungen)
Hands-On Simulation Modeling with Python - Second Edition: Develop simulation models for improved efficiency and precision in the decision-making proc
Lernen Sie, mit Python hochmoderne Simulationsmodelle zu konstruieren und Ihre Simulationsmodellierungsfähigkeiten zu verbessern, sowie digitale Prototypen von physischen Modellen zu erstellen und zu analysieren.
Key Features:
⬤ Verstehen Sie verschiedene statistische und physikalische Simulationen zur Verbesserung von Systemen mit Python.
⬤ Lernen Sie, den numerischen Prototyp eines realen Modells anhand praktischer Beispiele zu erstellen.
⬤ Evaluieren Sie die Leistung und die Ausgabeergebnisse auf der Grundlage, wie der Prototyp in der realen Welt funktionieren würde.
Buchbeschreibung:
Die Simulationsmodellierung ist eine Untersuchungsmethode, die darauf abzielt, physische Systeme in einer virtuellen Umgebung zu imitieren und daraus nützliche statistische Schlüsse zu ziehen. Die Möglichkeit, das Modell während seiner Ausführung zu analysieren, unterscheidet die Simulationsmodellierung von anderen Methoden, die bei herkömmlichen Analysen verwendet werden. Dieses Buch ist Ihr umfassender und praktischer Leitfaden zum Verständnis verschiedener statistischer Simulationen mit Python.
Das Buch hilft Ihnen zunächst, sich mit den grundlegenden Konzepten der Simulationsmodellierung vertraut zu machen, die es Ihnen ermöglichen, die verschiedenen Methoden und Techniken zu verstehen, die zur Erforschung komplexer Themen erforderlich sind. Datenwissenschaftler, die mit Simulationsmodellen arbeiten, können ihr Wissen mit diesem praktischen Leitfaden in die Praxis umsetzen. Im weiteren Verlauf tauchen Sie anhand von realen Anwendungsfällen und praktischen Beispielen tief in numerische Simulationsalgorithmen ein und erhalten einen Überblick über relevante Anwendungen. Sie erfahren auch, wie Sie Python zur Entwicklung von Simulationsmodellen einsetzen und wie Sie verschiedene Python-Pakete verwenden können. Schließlich lernen Sie verschiedene numerische Simulationsalgorithmen und -konzepte kennen, wie z. B. Markov-Entscheidungsprozesse, Monte-Carlo-Methoden und Bootstrapping-Techniken.
Am Ende dieses Buches werden Sie gelernt haben, wie Sie eigene Simulationsmodelle erstellen und einsetzen können, um reale Herausforderungen zu bewältigen.
Was Sie lernen werden:
⬤ Sie lernen das Konzept des Zufalls und den Prozess der Datenerzeugung kennen.
⬤ Vertiefen Sie sich in Resampling-Methoden.
⬤ Entdecken Sie, wie Sie mit Monte-Carlo-Simulationen arbeiten können.
⬤ Nutzen Sie Simulationen, um Systeme zu verbessern oder zu optimieren.
⬤ Finden Sie heraus, wie Sie effiziente Simulationen durchführen können, um reale Systeme zu analysieren.
⬤ Verstehen Sie, wie man mit Markov-Ketten Random Walks simuliert.
Für wen dieses Buch gedacht ist:
Dieses Buch richtet sich an Datenwissenschaftler, Simulationsingenieure und alle, die bereits mit den grundlegenden Berechnungsmethoden vertraut sind und verschiedene Simulationstechniken wie Monte-Carlo-Methoden und statistische Simulationen mit Python implementieren möchten.
| ISBN: | 9781804616888 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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