Modelado de simulación práctico con Python: Desarrolle modelos de simulación para obtener resultados precisos y mejorar los procesos de toma de decisiones

Opiniones de los lectores

Hands-On Simulation Modeling with Python ofrece una exploración exhaustiva de las técnicas de simulación con Python. Abarca conceptos matemáticos esenciales, aplicaciones prácticas en escenarios del mundo real y utiliza bibliotecas populares de Python. Aunque el libro es apreciado por su profundidad y organización, puede no ser adecuado para principiantes y contiene algunos problemas gramaticales.

⬤ Buena combinación de teoría y aplicaciones prácticas.
⬤ Cubre una variedad de técnicas de simulación utilizando paquetes estándar de Python (NumPy, SciPy, etc.).
⬤ Cobertura en profundidad de temas cruciales como estadística, probabilidad, simulaciones Monte Carlo y redes neuronales.
⬤ Estructura y flujo de conceptos bien organizados.
⬤ Las aplicaciones del mundo real están bien ilustradas, haciendo que el contenido sea relacionable.
⬤ Adecuado para diseñadores e ingenieros de modelado y simulación que buscan una comprensión exhaustiva.

⬤ No es adecuado para principiantes; requiere conocimientos previos de Python y estadística.
⬤ Algunos lectores consideran que las explicaciones del autor carecen de claridad, haciendo que conceptos sencillos resulten innecesariamente complejos.
⬤ Contiene problemas gramaticales y frases confusas que pueden dificultar la comprensión.

(basado en 7 opiniones de lectores)

Título original:

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

Contenido del libro:

Mejore sus habilidades de modelado de simulación mediante la creación y el análisis de prototipos digitales de un modelo físico utilizando la programación Python con esta completa guía.

Características principales

⬤ Aprenda a crear un prototipo digital de un modelo real utilizando ejemplos prácticos.

⬤ Evalúe el rendimiento y la salida de su prototipo utilizando técnicas de modelado de simulación.

⬤ Entender varias simulaciones estadísticas y físicas para mejorar los sistemas utilizando 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 completa guía, comprenderá varias simulaciones estadísticas computacionales utilizando Python.

Empezando por los fundamentos del modelado de simulación, comprenderá conceptos como la aleatoriedad y explorará los procesos de generación de datos, los métodos de remuestreo y las técnicas de bootstrapping. A continuación, tratará 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 pueden utilizarse para resolver problemas del mundo real. A medida que avance, desarrollará modelos de simulación que le ayudarán a obtener resultados precisos y a mejorar los procesos de toma de decisiones. Mediante 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 utilizando casos prácticos de uso para la ingeniería financiera, la creación de prototipos de gestión de proyectos para mejorar la planificación y la simulación de fenómenos físicos mediante redes neuronales.

Al final de este libro, habrá aprendido a construir e implementar sus propios modelos de simulación para superar retos del mundo real.

Lo que aprenderá

⬤ Obtener una visión general de los diferentes tipos de modelos de simulación.

⬤ Familiarizarse con los conceptos de aleatoriedad y proceso de generación de datos.

⬤ Comprender cómo trabajar con distribuciones discretas y continuas.

⬤ Trabajar con simulaciones Monte Carlo para calcular una integral definida.

⬤ Averiguar cómo simular paseos aleatorios utilizando cadenas de Markov.

⬤ Obtener estimaciones robustas de intervalos de confianza y errores estándar de parámetros poblacionales.

⬤ Descubrir cómo utilizar métodos de optimización en aplicaciones de la vida real.

⬤ Ejecutar simulaciones eficientes para analizar sistemas del mundo real.

A quién va dirigido este libro

Hands-On Simulation Modeling with Python está dirigido a desarrolladores e ingenieros de simulación, diseñadores de modelos y a cualquier persona que ya esté familiarizada con los métodos computacionales básicos que se utilizan para estudiar el comportamiento de los sistemas. Este libro le ayudará a explorar técnicas avanzadas de simulación como los métodos Monte Carlo, las simulaciones estadísticas y mucho más utilizando Python. Se requieren conocimientos prácticos del lenguaje de programación Python.