مدل سازی شبیه سازی با پایتون؛ توسعه مدل های شبیه سازی برای بهبود کارایی و دقت در فرآیند تصمیم گیری

یاد بگیرید که مدل‌های شبیه‌سازی پیشرفته را با پایتون بسازید و مهارت‌های مدل‌سازی شبیه‌سازی خود را افزایش دهید، و همچنین نمونه‌های اولیه دیجیتالی مدل‌های فیزیکی را به راحتی ایجاد و تجزیه و تحلیل کنید.

ویژگی‌های کلیدی

شبیه‌سازی‌های آماری و فیزیکی مختلف را برای بهبود سیستم‌ها با استفاده از پایتون درک کنید.
یاد بگیرید که نمونه اولیه عددی یک مدل واقعی را با استفاده از مثال‌های عملی ایجاد کنید.
عملکرد و نتایج خروجی را بر اساس نحوه عملکرد نمونه اولیه در دنیای واقعی ارزیابی کنید.

شرح کتاب

مدل‌سازی شبیه‌سازی یک روش اکتشافی است که هدف آن تقلید از سیستم‌های فیزیکی در یک محیط مجازی و بازیابی استنباط‌های آماری مفید از آن است. توانایی تجزیه و تحلیل مدل در حین اجرا، مدل‌سازی شبیه‌سازی را از سایر روش‌های مورد استفاده در تجزیه و تحلیل‌های مرسوم متمایز می‌کند. این کتاب راهنمای جامع و کاربردی شما برای درک شبیه‌سازی‌های آماری محاسباتی مختلف با استفاده از پایتون است. این کتاب با کمک به شما برای آشنایی با مفاهیم اساسی مدل‌سازی شبیه‌سازی آغاز می‌شود، که شما را قادر می‌سازد روش‌ها و تکنیک‌های مختلف مورد نیاز برای بررسی موضوعات پیچیده را درک کنید. دانشمندان داده که با مدل‌های شبیه‌سازی کار می‌کنند، می‌توانند دانش خود را با این راهنمای عملی به کار گیرند. با پیشرفت، با کمک موارد استفاده در دنیای واقعی و مثال‌های عملی، عمیقاً به الگوریتم‌های شبیه‌سازی عددی، از جمله مروری بر کاربردهای مرتبط، خواهید پرداخت. همچنین نحوه استفاده از پایتون برای توسعه مدل‌های شبیه‌سازی و نحوه استفاده از چندین بسته پایتون را خواهید آموخت. در نهایت، با الگوریتم‌ها و مفاهیم مختلف شبیه‌سازی عددی، مانند فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف، روش‌های مونت کارلو و تکنیک‌های بوت‌استرپ آشنا خواهید شد.

در پایان این کتاب، یاد خواهید گرفت که چگونه مدل‌های شبیه‌سازی خود را برای غلبه بر چالش‌های دنیای واقعی بسازید و مستقر کنید.

آنچه خواهید آموخت

با مفهوم تصادفی بودن و فرآیند تولید داده آشنا شوید
به روش‌های نمونه‌گیری مجدد بپردازید
نحوه کار با شبیه‌سازی‌های مونت کارلو را کشف کنید
از شبیه‌سازی‌ها برای بهبود یا بهینه‌سازی سیستم‌ها استفاده کنید
نحوه اجرای شبیه‌سازی‌های کارآمد برای تجزیه و تحلیل سیستم‌های دنیای واقعی را بیاموزید
نحوه شبیه‌سازی گام‌های تصادفی با استفاده از زنجیره‌های مارکوف را درک کنید

این کتاب برای چه کسانی مناسب است؟

این کتاب برای دانشمندان داده، مهندسان شبیه‌سازی و هر کسی که از قبل با روش‌های محاسباتی پایه آشنا است و می‌خواهد تکنیک‌های مختلف شبیه‌سازی مانند روش‌های مونت کارلو و شبیه‌سازی آماری را با استفاده از پایتون پیاده‌سازی کند، مناسب است.

فهرست مطالب

معرفی مدل‌های شبیه‌سازی
درک تصادفی بودن و اعداد تصادفی
احتمال و فرآیند تولید داده
کار با شبیه‌سازی‌های مونت کارلو
فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف مبتنی بر شبیه‌سازی
روش‌های نمونه‌گیری مجدد
بهبود و بهینه‌سازی سیستم‌ها
معرفی سیستم‌های تکاملی
مدل‌های شبیه‌سازی برای مهندسی مالی
شبیه‌سازی پدیده‌های فیزیکی توسط شبکه‌های عصبی
مدل‌سازی و شبیه‌سازی برای مدیریت پروژه
مدل شبیه‌سازی برای تشخیص خطا در سیستم پویا
مرحله بعدی چیست؟