Ｐｙｔｈｏｎコンピュータシミュレーション入門　人文・自然・社会科学の数理モデル

Ｐｙｔｈｏｎ　でさまざまな現象をシミュレーションしよう！
本書はコンピュータシミュレーションの基礎を、Ｐｙｔｈｏｎを用いたプログラミングによって実際に試しながら学習するものです。
うわさの拡散や伝染病の流行、人口予測といった自然科学モデル、預金の複利計算や計量モデル分析といった経営・経済モデルといった具体的なものから、情報科学的な確率モデル、ベイズ統計、グラフ理論、ＧＡ（遺伝的アルゴリズム）といった各手法に基づいたモデル、エージェントベースモデル、強化学習による意思決定モデルまでを解説しています。
本書では、シミュレーションの各モデルの立て方やアイデアの説明に重点を置き、数値計算の厳密な詳細やモデルの数理よりは　Ｐｙｔｈｏｎ　による実行を志向します。また、プログラムのほとんどは　Ｊｕｐｙｔｅｒ　Ｎｏｔｅｂｏｏｋ形式で配布しているので、ご自身の手もとのＰＣで実行することができるようになっています。

Python でさまざまな現象をシミュレーションしよう！
本書はコンピュータシミュレーションの基礎を、Pythonを用いたプログラミングによって実際に試しながら学習するものです。
うわさの拡散や伝染病の流行、人口予測といった自然科学モデル、預金の複利計算や計量モデル分析といった経営・経済モデルといった具体的なものから、情報科学的な確率モデル、ベイズ統計、グラフ理論、GA（遺伝的アルゴリズム）といった各手法に基づいたモデル、エージェントベースモデル、強化学習による意思決定モデルまでを解説しています。
本書では、シミュレーションの各モデルの立て方やアイデアの説明に重点を置き、数値計算の厳密な詳細やモデルの数理よりは Python による実行を志向します。また、プログラムのほとんどは Jupyter Notebook形式で配布しているので、ご自身の手もとのPCで実行することができるようになっています。

目次

第１章　はじめに
第２章　数値計算と数学の基礎
第３章　アニメーション
第４章　確率モデル
第５章　自然科学モデル
第６章　経営モデル
第７章　ベイズ統計に基づくモデル
第８章　グラフ理論に基づくモデル
第９章　遺伝的アルゴリズムに基づくモデル
第１０章　エージェントベースモデル
第１１章　強化学習による意思決定モデル

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