Modellazione di simulazione pratica con Python - Seconda edizione: Sviluppare modelli di simulazione per migliorare l'efficienza e la precisione del processo decisionale.

Recensioni dei lettori

Il libro è una guida completa alla modellazione statistica di simulazione con Python, che copre i concetti fondamentali, i vari metodi di simulazione e le applicazioni pratiche. Il libro enfatizza un approccio pratico con esempi di codifica, rendendolo una risorsa utile per scienziati dei dati, ingegneri e professionisti interessati alle simulazioni computazionali.

⬤ Unica e ampia panoramica della modellazione di simulazione
⬤ spiegazioni dettagliate delle simulazioni Monte Carlo e delle catene di Markov
⬤ esercizi pratici di codifica con Python
⬤ buona copertura di base della simulazione numerica
⬤ utile per vari campi dell'ingegneria
⬤ forti credenziali dell'autore.

Manca la trattazione del pacchetto Simpy per le simulazioni di eventi discreti, che è uno strumento comune tra gli scienziati dei dati; presuppone una certa familiarità di base con Python, il che può costituire un ostacolo per i principianti assoluti.

(basato su 5 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Hands-On Simulation Modeling with Python - Second Edition: Develop simulation models for improved efficiency and precision in the decision-making proc

Contenuto del libro:

Impara a costruire modelli di simulazione all'avanguardia con Python e a migliorare le tue capacità di modellazione, oltre a creare e analizzare facilmente prototipi digitali di modelli fisici.

Caratteristiche principali:

⬤ Comprendere varie simulazioni statistiche e fisiche per migliorare i sistemi utilizzando Python.

⬤ Imparare a creare il prototipo numerico di un modello reale con esempi pratici.

⬤ Valutare le prestazioni e i risultati in base a come il prototipo funzionerebbe nel mondo reale.

Descrizione del libro:

La modellazione di simulazione è un metodo di esplorazione che mira a imitare sistemi fisici in un ambiente virtuale e a ricavarne utili inferenze statistiche. La capacità di analizzare il modello mentre viene eseguito distingue la modellazione di simulazione da altri metodi utilizzati nelle analisi convenzionali. Questo libro è una guida completa e pratica alla comprensione di varie simulazioni statistiche computazionali utilizzando Python.

Il libro inizia aiutandovi a familiarizzare con i concetti fondamentali della modellazione di simulazione, che vi permetteranno di comprendere i vari metodi e le tecniche necessarie per esplorare argomenti complessi. I data scientist che lavorano con i modelli di simulazione potranno mettere in pratica le loro conoscenze con questa guida pratica. Man mano che si procede, si approfondiscono gli algoritmi di simulazione numerica, compresa una panoramica delle applicazioni pertinenti, con l'aiuto di casi d'uso reali ed esempi pratici. Scoprirete anche come usare Python per sviluppare modelli di simulazione e come utilizzare diversi pacchetti Python. Infine, imparerete a conoscere vari algoritmi e concetti di simulazione numerica, come i processi decisionali di Markov, i metodi Monte Carlo e le tecniche di bootstrapping.

Alla fine di questo libro, avrete imparato a costruire e utilizzare i vostri modelli di simulazione per superare le sfide del mondo reale.

Che cosa imparerete?

⬤ Prendere confidenza con il concetto di casualità e con il processo di generazione dei dati.

⬤ Approfondire i metodi di ricampionamento.

⬤ Scoprire come lavorare con le simulazioni Monte Carlo.

⬤ Utilizzare le simulazioni per migliorare o ottimizzare i sistemi.

⬤ Scoprire come eseguire simulazioni efficienti per analizzare i sistemi del mondo reale.

⬤ Capire come simulare passeggiate casuali utilizzando catene di Markov.

A chi è rivolto questo libro:

Questo libro si rivolge a data scientist, ingegneri della simulazione e a chiunque abbia già familiarità con i metodi computazionali di base e voglia implementare varie tecniche di simulazione come i metodi Monte-Carlo e la simulazione statistica utilizzando Python.