The book is divided into four parts: Part I introduces the reader to the basics of modeling and simulation using MATLAB and Python, including simple simulations such as random walks and simple integration. Part II covers more advanced topics such as numerical integration, optimization, and solving differential equations. Part III explores the use of MATLAB and Python for data analysis and visualization. Finally, Part IV provides an overview of the field of modeling and simulation and its applications in various disciplines. The book's approach is based on the idea that learning by doing is the most effective way to learn modeling and simulation techniques. It includes many exercises and examples throughout each chapter, with solutions available online. This textbook will help you develop your skills in modeling and simulation so that you can apply them to real-world problems. The book is intended for students and professionals in science, social science, and engineering who want to learn the principles of computer modeling and basic programming skills. The book's content focuses on meeting a set of basic modeling and simulation competencies developed as part of several National Science Foundation grants. Even though computer science students are much more expert programmers, they are not often given the opportunity to see how those skills are being applied to solve complex science and engineering problems and may also not be aware of the libraries used by scientists to create those models. The book is divided into four parts: Part I introduces the reader to the basics of modeling and simulation using MATLAB and Python, including simple simulations such as random walks and simple integration. Part II covers more advanced topics such as numerical integration, optimization, and solving differential equations. Part III explores the use of MATLAB and Python for data analysis and visualization. Finally, Part IV provides an overview of the field of modeling and simulation and its applications in various disciplines.

Книга разделена на четыре части: Часть I знакомит читателя с основами моделирования и симуляции с использованием MATLAB и Python, включая простые симуляции, такие как случайные прогулки и простая интеграция. Часть II охватывает более продвинутые темы, такие как численное интегрирование, оптимизация и решение дифференциальных уравнений. Часть III исследует использование MATLAB и Python для анализа и визуализации данных. Наконец, в части IV представлен обзор области моделирования и симуляции и её применения в различных дисциплинах. Подход книги основан на идее, что обучение на практике является наиболее эффективным способом изучения методов моделирования и симуляции. Он включает в себя множество упражнений и примеров по каждой главе, с решениями, доступными онлайн. Этот учебник поможет вам развить навыки моделирования и симуляции, чтобы вы могли применять их к реальным проблемам. Книга предназначена для студентов и специалистов в области науки, обществознания и инженерии, желающих освоить принципы компьютерного моделирования и базовые навыки программирования. Содержание книги сосредоточено на удовлетворении набора базовых компетенций в области моделирования и симуляции, разработанных в рамках нескольких грантов Национального научного фонда. Несмотря на то, что студенты-информатики гораздо более опытные программисты, им не часто дают возможность увидеть, как эти навыки применяются для решения сложных научных и инженерных проблем, а также могут не знать о библиотеках, используемых учеными для создания этих моделей. Книга разделена на четыре части: Часть I знакомит читателя с основами моделирования и симуляции с использованием MATLAB и Python, включая простые симуляции, такие как случайные прогулки и простая интеграция. Часть II охватывает более продвинутые темы, такие как численное интегрирование, оптимизация и решение дифференциальных уравнений. Часть III исследует использование MATLAB и Python для анализа и визуализации данных. Наконец, в части IV представлен обзор области моделирования и симуляции и её применения в различных дисциплинах.

livre est divisé en quatre parties : La partie I présente au lecteur les bases de la modélisation et de la simulation en utilisant MATLAB et Python, y compris les simulations simples telles que les promenades aléatoires et l'intégration simple. La partie II couvre des sujets plus avancés tels que l'intégration numérique, l'optimisation et la résolution d'équations différentielles. La partie III examine l'utilisation de MATLAB et Python pour l'analyse et la visualisation des données. Enfin, la partie IV donne un aperçu du domaine de la modélisation et de la simulation et de ses applications dans différentes disciplines. L'approche du livre repose sur l'idée que l'apprentissage en pratique est le moyen le plus efficace d'apprendre les techniques de modélisation et de simulation. Il comprend de nombreux exercices et exemples pour chaque chapitre, avec des solutions disponibles en ligne. Ce tutoriel vous aidera à développer des compétences de modélisation et de simulation afin que vous puissiez les appliquer à des problèmes réels. livre est destiné aux étudiants et aux professionnels des sciences, des sciences sociales et de l'ingénierie qui souhaitent apprendre les principes de la modélisation informatique et les compétences de base en programmation. contenu du livre se concentre sur la satisfaction d'un ensemble de compétences de base dans le domaine de la modélisation et de la simulation développées dans le cadre de plusieurs subventions de la Fondation nationale des sciences. Même si les étudiants en informatique sont beaucoup plus expérimentés que les programmeurs, ils n'ont pas souvent l'occasion de voir comment ces compétences sont appliquées pour résoudre des problèmes scientifiques et d'ingénierie complexes, et peuvent également ne pas être au courant des bibliothèques utilisées par les scientifiques pour créer ces modèles. livre est divisé en quatre parties : La partie I présente au lecteur les bases de la modélisation et de la simulation en utilisant MATLAB et Python, y compris les simulations simples telles que les promenades aléatoires et l'intégration simple. La partie II couvre des sujets plus avancés tels que l'intégration numérique, l'optimisation et la résolution d'équations différentielles. La partie III examine l'utilisation de MATLAB et Python pour l'analyse et la visualisation des données. Enfin, la partie IV donne un aperçu du domaine de la modélisation et de la simulation et de ses applications dans différentes disciplines.

libro se divide en cuatro partes: Parte I introduce al lector en los fundamentos del modelado y la simulación utilizando MATLAB y Python, incluyendo simulaciones simples como caminatas aleatorias e integración simple. La Parte II abarca temas más avanzados como la integración numérica, la optimización y la solución de ecuaciones diferenciales. La Parte III explora el uso de MATLAB y Python para el análisis y visualización de datos. Por último, la parte IV ofrece una visión general del campo del modelado y la simulación y sus aplicaciones en diversas disciplinas. enfoque del libro se basa en la idea de que aprender en la práctica es la forma más eficaz de aprender técnicas de modelado y simulación. Incluye muchos ejercicios y ejemplos para cada capítulo, con soluciones disponibles en línea. Este tutorial le ayudará a desarrollar habilidades de simulación y simulación para que pueda aplicarlas a problemas reales. libro está dirigido a estudiantes y profesionales de la ciencia, los estudios sociales y la ingeniería que deseen aprender los principios del modelado por ordenador y las habilidades básicas de programación. contenido del libro se centra en la satisfacción de un conjunto de competencias básicas en modelización y simulación desarrolladas a través de varias subvenciones de la Fundación Nacional de la Ciencia. A pesar de que los estudiantes de informática son programadores mucho más experimentados, a menudo no se les da la oportunidad de ver cómo se aplican estas habilidades para resolver problemas científicos e de ingeniería complejos, y también es posible que no sean conscientes de las bibliotecas utilizadas por los científicos para crear estos modelos. libro se divide en cuatro partes: Parte I introduce al lector en los fundamentos del modelado y la simulación utilizando MATLAB y Python, incluyendo simulaciones simples como caminatas aleatorias e integración simple. La Parte II abarca temas más avanzados como la integración numérica, la optimización y la solución de ecuaciones diferenciales. La Parte III explora el uso de MATLAB y Python para el análisis y visualización de datos. Por último, la parte IV ofrece una visión general del campo del modelado y la simulación y sus aplicaciones en diversas disciplinas.

O livro é dividido em quatro partes: a parte I apresenta ao leitor os fundamentos da modelagem e simulação usando MATLAB e Python, incluindo simulações simples, como caminhadas aleatórias e simples integração. A parte II abrange temas mais avançados, tais como integração numérica, otimização e solução de equações diferenciais. A Parte III explora o uso de MATLAB e Python para análise e visualização de dados. Finalmente, a parte IV apresenta uma visão geral da área de simulação e simulação e sua aplicação em diversas disciplinas. A abordagem do livro baseia-se na ideia de que a aprendizagem é, na prática, a forma mais eficaz de aprender técnicas de modelagem e simulação. Ele inclui muitos exercícios e exemplos em cada capítulo, com soluções disponíveis online. Este tutorial vai ajudá-lo a desenvolver habilidades de modelagem e simulação para que você possa aplicá-las a problemas reais. O livro é destinado a estudantes e especialistas em ciências, ciências sociais e engenharia que desejam aprender os princípios da modelagem computacional e habilidades básicas de programação. O conteúdo do livro é focado em satisfazer o conjunto de competências básicas de modelagem e simulação desenvolvidas em várias bolsas do Fundo Nacional de Ciência. Embora os alunos de informática sejam muito mais experientes em programação, eles não costumam ser capazes de ver como essas habilidades são aplicadas para resolver complexos problemas científicos e de engenharia, e também podem desconhecer as bibliotecas usadas pelos cientistas para criar esses modelos. O livro é dividido em quatro partes: a parte I apresenta ao leitor os fundamentos da simulação e simulação usando MATLAB e Python, incluindo simulações simples, como caminhadas aleatórias e simples integração. A parte II abrange temas mais avançados, tais como integração numérica, otimização e solução de equações diferenciais. A Parte III explora o uso de MATLAB e Python para análise e visualização de dados. Finalmente, a parte IV apresenta uma visão geral da área de simulação e simulação e sua aplicação em diversas disciplinas.

Il libro è suddiviso in quattro parti: la parte I presenta al lettore le basi di simulazione e simulazione con MATLAB e Python, comprese simulazioni semplici come passeggiate casuali e semplice integrazione. La parte II riguarda temi più avanzati, come l'integrazione numerica, l'ottimizzazione e la soluzione delle equazioni differenziali. Parte III esamina l'utilizzo di MATLAB e Python per l'analisi e la visualizzazione dei dati. Infine, la parte IV presenta una panoramica dell'area di simulazione e simulazione e della sua applicazione in diverse discipline. L'approccio del libro si basa sull'idea che l'apprendimento in pratica è il modo più efficace per studiare le tecniche di simulazione e simulazione. Include numerosi esercizi e esempi per ogni capitolo, con soluzioni disponibili online. Questo manuale vi aiuterà a sviluppare le capacità di simulazione e simulazione in modo da poterle applicare ai problemi reali. Il libro è rivolto agli studenti e agli esperti di scienze, scienze sociali e ingegneria che desiderano imparare i principi della simulazione informatica e le competenze di base della programmazione. I contenuti del libro si concentrano sulla soddisfazione di una serie di competenze di base nel campo della simulazione e della simulazione sviluppate nell'ambito di diverse borse di studio della National Science Foundation. Anche se gli studenti di informatica sono molto più esperti in programmazione, non sono spesso in grado di vedere come queste competenze vengono utilizzate per risolvere complessi problemi scientifici e ingegneristici, e potrebbero non essere a conoscenza delle librerie utilizzate dagli scienziati per creare questi modelli. Il libro è suddiviso in quattro parti: la parte I presenta al lettore le basi di modellazione e simulazione utilizzando MATLAB e Python, comprese simulazioni semplici come passeggiate casuali e semplice integrazione. La parte II riguarda temi più avanzati, come l'integrazione numerica, l'ottimizzazione e la soluzione delle equazioni differenziali. Parte III esamina l'utilizzo di MATLAB e Python per l'analisi e la visualizzazione dei dati. Infine, la parte IV presenta una panoramica dell'area di simulazione e simulazione e della sua applicazione in diverse discipline.

Das Buch ist in vier Teile gegliedert: Teil I führt den ser in die Grundlagen der Modellierung und mulation mit MATLAB und Python ein, einschließlich einfacher mulationen wie gelegentliche Spaziergänge und einfache Integration. Teil II behandelt fortgeschrittenere Themen wie numerische Integration, Optimierung und Lösung von Differentialgleichungen. Teil III untersucht den Einsatz von MATLAB und Python zur Datenanalyse und Visualisierung. Schließlich gibt Teil IV einen Überblick über den Bereich der Modellierung und mulation und deren Anwendung in verschiedenen Disziplinen. Der Ansatz des Buches basiert auf der Idee, dass arning by Doing der effektivste Weg ist, Modellierungs- und mulationsmethoden zu erlernen. Es enthält viele Übungen und Beispiele für jedes Kapitel, wobei Lösungen online verfügbar sind. Dieses Tutorial wird Ihnen helfen, Modellierungs- und mulationsfähigkeiten zu entwickeln, so dass e sie auf reale Probleme anwenden können. Das Buch richtet sich an Studenten und Fachleute aus den Bereichen Naturwissenschaften, Sozialwissenschaften und Ingenieurwesen, die die Prinzipien der Computermodellierung und grundlegende Programmierkenntnisse beherrschen möchten. Der Inhalt des Buches konzentriert sich auf die Erfüllung einer Reihe von Kernkompetenzen in Modellierung und mulation, die im Rahmen mehrerer Stipendien der National Science Foundation entwickelt wurden. Obwohl Informatikstudenten viel erfahrenere Programmierer sind, haben sie oft nicht die Möglichkeit zu sehen, wie diese Fähigkeiten angewendet werden, um komplexe wissenschaftliche und technische Probleme zu lösen, und sind sich möglicherweise nicht der Bibliotheken bewusst, die von Wissenschaftlern verwendet werden, um diese Modelle zu erstellen. Das Buch ist in vier Teile gegliedert: Teil I führt den ser in die Grundlagen der Modellierung und mulation mit MATLAB und Python ein, einschließlich einfacher mulationen wie zufällige Spaziergänge und einfache Integration. Teil II behandelt fortgeschrittenere Themen wie numerische Integration, Optimierung und Lösung von Differentialgleichungen. Teil III untersucht den Einsatz von MATLAB und Python zur Datenanalyse und Visualisierung. Schließlich gibt Teil IV einen Überblick über den Bereich der Modellierung und mulation und deren Anwendung in verschiedenen Disziplinen.

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Kitap dört bölüme ayrılmıştır: Bölüm I, rastgele yürüyüşler ve basit entegrasyon gibi basit simülasyonlar da dahil olmak üzere MATLAB ve Python kullanarak okuyucuya modelleme ve simülasyonun temellerini tanıtır. Bölüm II, sayısal entegrasyon, optimizasyon ve diferansiyel denklemlerin çözümü gibi daha ileri konuları kapsar. Bölüm III, veri analizi ve görselleştirme için MATLAB ve Python'un kullanımını araştırıyor. Son olarak, bölüm IV modelleme ve simülasyon alanına ve çeşitli disiplinlerde uygulanmasına genel bir bakış sağlar. Kitabın yaklaşımı, yaparak öğrenmenin modelleme ve simülasyon tekniklerini öğrenmenin en etkili yolu olduğu fikrine dayanmaktadır. Her bölüm için birçok alıştırma ve örnek içerir, çevrimiçi çözümler mevcuttur. Bu öğretici, modelleme ve simülasyon becerilerini geliştirmenize yardımcı olacak, böylece bunları gerçek problemlere uygulayabilirsiniz. Kitap, bilgisayar modelleme ve temel programlama becerileri ilkelerine hakim olmak isteyen bilim, sosyal bilgiler ve mühendislik alanındaki öğrenciler ve uzmanlar için tasarlanmıştır. Kitabın içeriği, birkaç Ulusal Bilim Vakfı hibesi ile geliştirilen bir dizi temel modelleme ve simülasyon yetkinliğini karşılamaya odaklanmaktadır. Bilgisayar bilimi öğrencileri çok daha deneyimli programcılar olsalar da, genellikle bu becerilerin karmaşık bilimsel ve mühendislik problemlerini çözmek için nasıl uygulandığını görme fırsatı verilmez ve bilim adamlarının bu modelleri oluşturmak için kullandıkları kütüphanelerden haberdar olamazlar. Kitap dört bölüme ayrılmıştır: Bölüm I, okuyucuyu rastgele yürüyüşler ve basit entegrasyon gibi basit simülasyonlar da dahil olmak üzere MATLAB ve Python kullanarak modelleme ve simülasyonun temellerini tanıtır. Bölüm II, sayısal entegrasyon, optimizasyon ve diferansiyel denklemlerin çözümü gibi daha ileri konuları kapsar. Bölüm III, veri analizi ve görselleştirme için MATLAB ve Python'un kullanımını araştırıyor. Son olarak, bölüm IV modelleme ve simülasyon alanına ve çeşitli disiplinlerde uygulanmasına genel bir bakış sağlar.

ينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء: الجزء الأول يقدم القارئ إلى أساسيات النمذجة والمحاكاة باستخدام MATLAB و Python، بما في ذلك المحاكاة البسيطة مثل المشي العشوائي والتكامل البسيط. يغطي الجزء الثاني مواضيع أكثر تقدمًا مثل التكامل العددي، والتحسين، وحل المعادلات التفاضلية. يستكشف الجزء الثالث استخدام MATLAB و Python لتحليل البيانات والتصور. وأخيرا، يقدم الجزء الرابع لمحة عامة عن مجال النمذجة والمحاكاة وتطبيقه في مختلف التخصصات. يعتمد نهج الكتاب على فكرة أن التعلم من خلال العمل هو الطريقة الأكثر فعالية لتعلم تقنيات النمذجة والمحاكاة. يتضمن العديد من التمارين والأمثلة لكل فصل، مع الحلول المتاحة عبر الإنترنت. سيساعدك هذا البرنامج التعليمي على تطوير مهارات النمذجة والمحاكاة حتى تتمكن من تطبيقها على المشكلات الحقيقية. الكتاب مخصص للطلاب والمتخصصين في مجال العلوم والدراسات الاجتماعية والهندسة الذين يرغبون في إتقان مبادئ نمذجة الكمبيوتر ومهارات البرمجة الأساسية. يركز محتوى الكتاب على تلبية مجموعة من كفاءات النمذجة والمحاكاة الأساسية التي تم تطويرها من خلال العديد من منح مؤسسة العلوم الوطنية. على الرغم من أن طلاب علوم الكمبيوتر هم مبرمجون أكثر خبرة، إلا أنهم لا يُمنحون غالبًا الفرصة لمعرفة كيفية تطبيق هذه المهارات لحل المشكلات العلمية والهندسية المعقدة، ولا قد يكونون على دراية بالمكتبات التي يستخدمها العلماء لإنشاء هذه النماذج. ينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء: الجزء الأول يقدم القارئ إلى أساسيات النمذجة والمحاكاة باستخدام MATLAB و Python، بما في ذلك المحاكاة البسيطة مثل المشي العشوائي والتكامل البسيط. يغطي الجزء الثاني مواضيع أكثر تقدمًا مثل التكامل العددي، والتحسين، وحل المعادلات التفاضلية. يستكشف الجزء الثالث استخدام MATLAB و Python لتحليل البيانات والتصور. وأخيرا، يقدم الجزء الرابع لمحة عامة عن مجال النمذجة والمحاكاة وتطبيقه في مختلف التخصصات.