توضیحات
Enhance your simulation modeling skills by creating and analyzing digital prototypes of a physical model using Python programming with this comprehensive guide
Key Features
- Learn to create a digital prototype of a real model using hands-on examples
- Evaluate the performance and output of your prototype using simulation modeling techniques
- Understand various statistical and physical simulations to improve systems using Python
Book Description
Simulation modeling helps you to create digital prototypes of physical models to analyze how they work and predict their performance in the real world. With this comprehensive guide, you’ll understand various computational statistical simulations using Python.
Starting with the fundamentals of simulation modeling, you’ll understand concepts such as randomness and explore data generating processes, resampling methods, and bootstrapping techniques. You’ll then cover key algorithms such as Monte Carlo simulations and Markov decision processes, which are used to develop numerical simulation models, and discover how they can be used to solve real-world problems. As you advance, you’ll develop simulation models to help you get accurate results and enhance decision-making processes. Using optimization techniques, you’ll learn to modify the performance of a model to improve results and make optimal use of resources. The book will guide you in creating a digital prototype using practical use cases for financial engineering, prototyping project management to improve planning, and simulating physical phenomena using neural networks.
By the end of this book, you’ll have learned how to construct and deploy simulation models of your own to overcome real-world challenges.
What you will learn
- Gain an overview of the different types of simulation models
- Get to grips with the concepts of randomness and data generation process
- Understand how to work with discrete and continuous distributions
- Work with Monte Carlo simulations to calculate a definite integral
- Find out how to simulate random walks using Markov chains
- Obtain robust estimates of confidence intervals and standard errors of population parameters
- Discover how to use optimization methods in real-life applications
- Run efficient simulations to analyze real-world systems
Who this book is for
Hands-On Simulation Modeling with Python is for simulation developers and engineers, model designers, and anyone already familiar with the basic computational methods that are used to study the behavior of systems. This book will help you explore advanced simulation techniques such as Monte Carlo methods, statistical simulations, and much more using Python. Working knowledge of Python programming language is required.
Table of Contents
- Introducing Simulation Models
- Understanding Randomness and Random Numbers
- Probability and Data Generating Processes
- Exploring Monte Carlo Simulations
- Simulation-Based Markov Decision Process
- Resampling Methods
- Using Simulations to Improve and Optimize Systems
- Using Simulation Models for Financial Engineering
- Simulating Physical Phenomena Using Neural Networks
- Modeling and Simulation for Project Management
- What’s Next?
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
مهارت های مدل سازی شبیه سازی خود را با ایجاد و تجزیه و تحلیل نمونه های اولیه دیجیتالی یک مدل فیزیکی با استفاده از برنامه نویسی پایتون با این راهنمای جامع تقویت کنید
ویژگی های کلیدی
- یاد بگیرید با استفاده از مثال های عملی یک نمونه اولیه دیجیتالی از یک مدل واقعی بسازید
- با استفاده از تکنیک های مدل سازی شبیه سازی، عملکرد و خروجی نمونه اولیه خود را ارزیابی کنید
- شبیه سازی های مختلف آماری و فیزیکی را برای بهبود درک کنید. سیستمهایی که از پایتون استفاده میکنند
توضیحات کتاب
مدلسازی شبیهسازی به شما کمک میکند تا نمونههای اولیه دیجیتالی مدلهای فیزیکی را برای تجزیه و تحلیل نحوه عملکرد آنها و پیشبینی عملکرد آنها در دنیای واقعی ایجاد کنید. با این راهنمای جامع، شبیهسازیهای آماری محاسباتی مختلف را با استفاده از پایتون درک خواهید کرد.
با شروع با مبانی مدل سازی شبیه سازی، مفاهیمی مانند تصادفی بودن را درک خواهید کرد و فرآیندهای تولید داده، روش های نمونه برداری مجدد و تکنیک های بوت استرپینگ را کشف خواهید کرد. سپس الگوریتمهای کلیدی مانند شبیهسازیهای مونت کارلو و فرآیندهای تصمیمگیری مارکوف را که برای توسعه مدلهای شبیهسازی عددی استفاده میشوند، پوشش خواهید داد و کشف خواهید کرد که چگونه میتوان از آنها برای حل مسائل دنیای واقعی استفاده کرد. همانطور که پیشرفت می کنید، مدل های شبیه سازی را توسعه خواهید داد تا به شما در دریافت نتایج دقیق و بهبود فرآیندهای تصمیم گیری کمک کند. با استفاده از تکنیک های بهینه سازی، می آموزید که عملکرد یک مدل را برای بهبود نتایج و استفاده بهینه از منابع تغییر دهید. این کتاب شما را در ایجاد یک نمونه اولیه دیجیتال با استفاده از موارد استفاده عملی برای مهندسی مالی، نمونه سازی مدیریت پروژه برای بهبود برنامه ریزی و شبیه سازی پدیده های فیزیکی با استفاده از شبکه های عصبی راهنمایی می کند.
در پایان این کتاب، شما یاد خواهید گرفت که چگونه مدلهای شبیهسازی را برای غلبه بر چالشهای دنیای واقعی بسازید و به کار بگیرید.
آنچه خواهید آموخت
- نمای کلی از انواع مختلف مدل های شبیه سازی به دست آورید
- با مفاهیم تصادفی و فرآیند تولید داده آشنا شوید
- درک نحوه کار با گسسته و توزیع های پیوسته
- برای محاسبه یک انتگرال معین با شبیه سازی های مونت کارلو کار کنید
- نحوه شبیه سازی پیاده روی های تصادفی با استفاده از زنجیره های مارکوف را بیابید
- تخمین های قوی از فواصل اطمینان بدست آورید و خطاهای استاندارد پارامترهای جمعیت
- نحوه استفاده از روش های بهینه سازی در برنامه های کاربردی واقعی را کشف کنید
- اجرای شبیه سازی های کارآمد برای تجزیه و تحلیل سیستم های دنیای واقعی
این کتاب برای چه کسی است
مدلسازی شبیهسازی عملی با پایتون برای توسعهدهندگان و مهندسان شبیهسازی، طراحان مدل، و هر کسی که قبلاً با روشهای محاسباتی اساسی که برای مطالعه رفتار سیستمها استفاده میشوند آشنا هستند، است. این کتاب به شما کمک میکند تا تکنیکهای شبیهسازی پیشرفته مانند روشهای مونت کارلو، شبیهسازیهای آماری و موارد دیگر را با استفاده از پایتون کشف کنید. دانش کاری زبان برنامه نویسی پایتون مورد نیاز است.
فهرست مطالب
- معرفی مدل های شبیه سازی
- درک تصادفی بودن و اعداد تصادفی
- فرآیندهای احتمال و تولید داده
- کاوش در شبیه سازی های مونت کارلو
- فرایند تصمیم گیری مارکوف مبتنی بر شبیه سازی
- روش های نمونه گیری مجدد
- استفاده از شبیه سازی ها برای بهبود و بهینه سازی سیستم ها
- استفاده از مدل های شبیه سازی برای مهندسی مالی
- شبیه سازی پدیده های فیزیکی با استفاده از شبکه های عصبی
- مدل سازی و شبیه سازی برای مدیریت پروژه
- چیست بعدی؟
tag : دانلود کتاب مدل سازی عملی شبیه سازی با پایتون: مدل های شبیه سازی را برای به دست آوردن نتایج دقیق و بهبود فرآیندهای تصمیم گیری توسعه دهید. , Download مدل سازی عملی شبیه سازی با پایتون: مدل های شبیه سازی را برای به دست آوردن نتایج دقیق و بهبود فرآیندهای تصمیم گیری توسعه دهید. , دانلود مدل سازی عملی شبیه سازی با پایتون: مدل های شبیه سازی را برای به دست آوردن نتایج دقیق و بهبود فرآیندهای تصمیم گیری توسعه دهید. , Download Hands-On Simulation Modeling with Python: Develop simulation models to get accurate results and enhance decision-making processes Book , مدل سازی عملی شبیه سازی با پایتون: مدل های شبیه سازی را برای به دست آوردن نتایج دقیق و بهبود فرآیندهای تصمیم گیری توسعه دهید. دانلود , buy مدل سازی عملی شبیه سازی با پایتون: مدل های شبیه سازی را برای به دست آوردن نتایج دقیق و بهبود فرآیندهای تصمیم گیری توسعه دهید. , خرید کتاب مدل سازی عملی شبیه سازی با پایتون: مدل های شبیه سازی را برای به دست آوردن نتایج دقیق و بهبود فرآیندهای تصمیم گیری توسعه دهید. , دانلود کتاب Hands-On Simulation Modeling with Python: Develop simulation models to get accurate results and enhance decision-making processes , کتاب Hands-On Simulation Modeling with Python: Develop simulation models to get accurate results and enhance decision-making processes , دانلود Hands-On Simulation Modeling with Python: Develop simulation models to get accurate results and enhance decision-making processes , خرید Hands-On Simulation Modeling with Python: Develop simulation models to get accurate results and enhance decision-making processes , خرید کتاب Hands-On Simulation Modeling with Python: Develop simulation models to get accurate results and enhance decision-making processes ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.