Pythonによるシミュレーションモデリング [単行本]

Pythonによるシミュレーションモデリング [単行本] の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  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I部　数値シミュレーションで開始
  1. シミュレーションモデル入門
  分類／問題への取り組み／離散イベントシミュレーション（DES）／動的システムモデル／効率的な実行方法
  2. ランダム性と乱数の理解
  確率過程／乱数シミュレーション／擬似乱数生成器／一様分布／汎用的な手法／セキュリティ／暗号用乱数生成器
  3. 確率とデータ生成プロセス
  ベイズの定理／確率分布／データの生成／検定力分析
  第II部　シミュレーションモデリングアルゴリズムと技法
  4. モンテカルロシミュレーション
  中心極限定理／／数値積分／感度分析／交差エントロピー手法
  5. シミュレーションに基づいたマルコフ決定過程
  エージェント／マルコフ過程／マルコフ連鎖／ベルマン方程式／マルチエージェントシミュレーション／シェリングの分離モデル
  6. リサンプリング手法
  ジャックナイフ技法／ブートストラッピング／並べ替え検定／交差検証技法
  7. 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
  数値最適化技法／勾配降下法／ニュートンラフソン法／確率的勾配降下法／期待値最大化（EM）アルゴリズム／シミュレーテッドアニーリング（SA）法
  ／多変量最適化発見手法
  8. 進化システム入門
  SC 入門／遺伝プログラミング／遺伝アルゴリズム／記号的回帰（SR）／CAモデル
  第III部　実世界の問題解決にシミュレーションを応用する
  9. 金融工学にシミュレーションモデルを活用する
  幾何学的なブラウン運動モデル／株価予測／ポートフォリオ
  10. 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
  フィードフォワードニューラルネットワーク／ANNを使った翼の自己雑音シミュレーション／深層ニューラルネットワーク／グラフニューラルネットワーク（GNN）
  11. プロジェクト管理でのモデル化とシミュレーション
  簡単な森林管理問題／スケジュール管理
  12. 動的な系における故障診断のシミュレーションモデル
  故障診断入門／モーターギアボックスの故障診断モデル／無人航空機の故障診断システム
  13. 次は何か
  実生活へのシミュレーションモデルの応用／シミュレーションモデリングの次のステップ
  訳者あとがき
  索引

• 出版社からのコメント

  数値計算の基礎から，シミュレーションモデルのアルゴリズムと技法を習得，実際の問題解決へ

• 内容紹介

  ・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
  ・Pythonをつかって実践しながら学ぶ
  
  【主な目次】
  第I部　数値シミュレーションで開始
  1. シミュレーションモデル入門
  分類／問題への取り組み／離散イベントシミュレーション（DES）／動的システムモデル／効率的な実行方法
  2. ランダム性と乱数の理解
  確率過程／乱数シミュレーション／擬似乱数生成器／一様分布／汎用的な手法／セキュリティ／暗号用乱数生成器
  3. 確率とデータ生成プロセス
  ベイズの定理／確率分布／データの生成／検定力分析
  第II部　シミュレーションモデリングアルゴリズムと技法
  4. モンテカルロシミュレーション
  中心極限定理／／数値積分／感度分析／交差エントロピー手法
  5. シミュレーションに基づいたマルコフ決定過程
  エージェント／マルコフ過程／マルコフ連鎖／ベルマン方程式／マルチエージェントシミュレーション／シェリングの分離モデル
  6. リサンプリング手法
  ジャックナイフ技法／ブートストラッピング／並べ替え検定／交差検証技法
  7. 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
  数値最適化技法／勾配降下法／ニュートンラフソン法／確率的勾配降下法／期待値最大化（EM）アルゴリズム／シミュレーテッドアニーリング（SA）法
  ／多変量最適化発見手法
  8. 進化システム入門
  SC 入門／遺伝プログラミング／遺伝アルゴリズム／記号的回帰（SR）／CAモデル
  第III部　実世界の問題解決にシミュレーションを応用する
  9. 金融工学にシミュレーションモデルを活用する
  幾何学的なブラウン運動モデル／株価予測／ポートフォリオ
  10. 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
  フィードフォワードニューラルネットワーク／ANNを使った翼の自己雑音シミュレーション／深層ニューラルネットワーク／グラフニューラルネットワーク（GNN）
  11. プロジェクト管理でのモデル化とシミュレーション
  簡単な森林管理問題／スケジュール管理
  12. 動的な系における故障診断のシミュレーションモデル
  故障診断入門／モーターギアボックスの故障診断モデル／無人航空機の故障診断システム
  13. 次は何か
  実生活へのシミュレーションモデルの応用／シミュレーションモデリングの次のステップ
  訳者あとがき
  索引

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  黒川 利明(クロカワ トシアキ)
  １９４８年大阪府に生まれる。現在、デザイン思考教育研究所主宰。ＩＥＥＥ　ＳＯＦＴＷＡＲＥ　Ａｄｖｉｓｏｒｙ　Ｂｏａｒｄメンバー。２０１５年より町田市介護予防サポーター、高齢者を中心とした「次世代サポーター」グループで地域の小学生の教育支援に取り組む

Pythonによるシミュレーションモデリング [単行本] の商品スペック