Ｐｙｔｈｏｎによるシミュレーションモデリング

統計的・物理的シミュレーションを理解し、作成・評価するために。マルコフ決定過程、モンテカルロ法、ブートストラップ法など様々なアルゴリズム・概念を習得。

目次

第１部　数値シミュレーションで開始（シミュレーションモデル入門
ランダム性と乱数の理解
確率とデータ生成プロセス）
第２部　シミュレーションモデリングアルゴリズムと技法（モンテカルロシミュレーション
シミュレーションに基づいたマルコフ決定過程
リサンプリング手法
シミュレーションを使ってシステムを改善し最適化する
進化システム入門）
第３部　実世界の問題解決にシミュレーションを応用する（金融工学にシミュレーションモデルを活用する
ニューラルネットワークを使って物理現象をシミュレーションする
プロジェクト管理でのモデル化とシミュレーション
動的な系における故障診断のシミュレーションモデル
次は何か）

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