Modellazione di simulazione pratica con Python: Sviluppare modelli di simulazione per ottenere risultati accurati e migliorare i processi decisionali

Recensioni dei lettori

Hands-On Simulation Modeling with Python offre un'esplorazione approfondita delle tecniche di simulazione utilizzando Python. Copre i concetti matematici essenziali, le applicazioni pratiche in scenari reali e utilizza le librerie Python più diffuse. Sebbene il libro sia apprezzato per la sua profondità e organizzazione, potrebbe non essere adatto ai principianti e contiene alcuni problemi grammaticali.

⬤ Buona combinazione di teoria e applicazioni pratiche.
⬤ Copre una varietà di tecniche di simulazione utilizzando i pacchetti standard di Python (NumPy, SciPy, ecc.).
⬤ Copertura approfondita di argomenti cruciali come la statistica, la probabilità, le simulazioni Monte Carlo e le reti neurali.
⬤ Struttura e flusso dei concetti ben organizzati.
⬤ Le applicazioni del mondo reale sono ben illustrate, rendendo i contenuti relazionabili.
⬤ Adatto a progettisti e ingegneri di modellazione e simulazione che cercano una comprensione completa.

⬤ Non è adatto ai principianti; richiede una conoscenza preliminare di Python e della statistica.
⬤ Alcuni lettori trovano che le spiegazioni dell'autore manchino di chiarezza, rendendo inutilmente complessi concetti semplici.
⬤ Contiene problemi grammaticali e frasi confuse che possono ostacolare la comprensione.

(basato su 7 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Hands-On Simulation Modeling with Python: Develop simulation models to get accurate results and enhance decision-making processes

Contenuto del libro:

Migliora le tue capacità di modellazione di simulazione creando e analizzando prototipi digitali di un modello fisico utilizzando la programmazione Python con questa guida completa.

Caratteristiche principali

⬤ Imparare a creare un prototipo digitale di un modello reale utilizzando esempi pratici.

⬤ Valutare le prestazioni e i risultati del prototipo utilizzando tecniche di modellazione di simulazione.

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

Descrizione del libro

La modellazione di simulazione aiuta a creare prototipi digitali di modelli fisici per analizzarne il funzionamento e prevederne le prestazioni nel mondo reale. Grazie a questa guida completa, potrete comprendere le varie simulazioni statistiche computazionali utilizzando Python.

Partendo dai fondamenti della modellazione di simulazione, comprenderete concetti come la casualità ed esplorerete i processi di generazione dei dati, i metodi di ricampionamento e le tecniche di bootstrapping. Verranno poi illustrati algoritmi chiave come le simulazioni Monte Carlo e i processi decisionali di Markov, utilizzati per sviluppare modelli di simulazione numerica, e si scoprirà come possono essere utilizzati per risolvere problemi del mondo reale. Man mano che si procede, si sviluppano modelli di simulazione per ottenere risultati accurati e migliorare i processi decisionali. Utilizzando tecniche di ottimizzazione, imparerete a modificare le prestazioni di un modello per migliorare i risultati e fare un uso ottimale delle risorse. Il libro vi guiderà nella creazione di un prototipo digitale utilizzando casi d'uso pratici per l'ingegneria finanziaria, la prototipazione della gestione dei progetti per migliorare la pianificazione e la simulazione di fenomeni fisici utilizzando le reti neurali.

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?

⬤ Avere una panoramica dei diversi tipi di modelli di simulazione.

⬤ Prendere confidenza con i concetti di casualità e di processo di generazione dei dati.

⬤ Capire come lavorare con distribuzioni discrete e continue.

⬤ Lavorare con le simulazioni Monte Carlo per calcolare un integrale definito.

⬤ Scoprire come simulare passeggiate casuali utilizzando catene di Markov.

⬤ Ottenere stime robuste degli intervalli di confidenza e degli errori standard dei parametri della popolazione.

⬤ Scoprire come utilizzare i metodi di ottimizzazione in applicazioni reali.

⬤ Eseguire simulazioni efficienti per analizzare i sistemi del mondo reale.

A chi è rivolto questo libro

Hands-On Simulation Modeling with Python è rivolto a sviluppatori e ingegneri di simulazione, progettisti di modelli e a chiunque abbia già familiarità con i metodi computazionali di base utilizzati per studiare il comportamento dei sistemi. Questo libro vi aiuterà a esplorare tecniche di simulazione avanzate come i metodi Monte Carlo, le simulazioni statistiche e molto altro ancora utilizzando Python. È richiesta la conoscenza del linguaggio di programmazione Python.