Descripción
Mejore sus habilidades de modelado de simulación creando y analizando prototipos digitales de un modelo físico usando programación Python con esta guía completa
Características clave
- Aprenda a crear un prototipo digital de un modelo real usando ejemplos prácticos
- Evalúe el rendimiento y la salida de su prototipo usando técnicas de modelado de simulación
- Comprenda varias simulaciones estadísticas y físicas para mejorar sistemas usando Python
Descripción del libro
El modelado de simulación le ayuda a crear prototipos digitales de modelos físicos para analizar cómo funcionan y predecir su rendimiento en el mundo real. Con esta guía completa, comprenderá varias simulaciones estadísticas computacionales usando Python.
Comenzando con los fundamentos del modelado de simulación, comprenderá conceptos como la aleatoriedad y explorará procesos de generación de datos, métodos de remuestreo y técnicas de bootstrapping. Luego cubrirá algoritmos clave como las simulaciones Monte Carlo y los procesos de decisión de Markov, que se utilizan para desarrollar modelos de simulación numérica, y descubrirá cómo se pueden usar para resolver problemas del mundo real. A medida que avance, desarrollará modelos de simulación para ayudarle a obtener resultados precisos y mejorar los procesos de toma de decisiones. Usando técnicas de optimización, aprenderá a modificar el rendimiento de un modelo para mejorar los resultados y hacer un uso óptimo de los recursos. El libro le guiará en la creación de un prototipo digital usando casos de uso prácticos para ingeniería financiera, gestión de proyectos de prototipos para mejorar la planificación y simulación de fenómenos físicos usando redes neuronales.
Al final de este libro, habrá aprendido a construir y desplegar sus propios modelos de simulación para superar los desafíos del mundo real.
Lo que aprenderá
- Obtenga una visión general de los diferentes tipos de modelos de simulación
- Familiarícese con los conceptos de aleatoriedad y proceso de generación de datos
- Comprenda cómo trabajar con distribuciones discretas y continuas
- Trabaje con simulaciones Monte Carlo para calcular una integral definida
- Descubra cómo simular paseos aleatorios usando cadenas de Markov
- Obtenga estimaciones robustas de intervalos de confianza y errores estándar de los parámetros de población
- Descubra cómo usar métodos de optimización en aplicaciones de la vida real
- Ejecute simulaciones eficientes para analizar sistemas del mundo real
Para quién es este libro
Hands-On Simulation Modeling with Python es para desarrolladores e ingenieros de simulación, diseñadores de modelos y cualquier persona ya familiarizada con los métodos computacionales básicos que se utilizan para estudiar el comportamiento de los sistemas. Este libro le ayudará a explorar técnicas de simulación avanzadas como los métodos Monte Carlo, simulaciones estadísticas y mucho más usando Python. Se requiere un conocimiento práctico del lenguaje de programación Python.
Autor: Giuseppe Ciaburro
Editorial: Packt Publishing
Publicado: 17/07/2020
Páginas: 348
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.32 libras
Tamaño: 9.25 de alto x 7.50 de ancho x 0.72 de profundidad
ISBN13: 9781838985097
ISBN10: 1838985093
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de datos | Modelado y diseño de datos
- Informática | Simulación por ordenador
- Informática | Informática
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