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復雜系統建模與仿真(基于Python語言)/大數據與商務智能系列 版權信息
- ISBN：9787121410802
- 條形碼：9787121410802 ; 978-7-121-41080-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
復雜系統建模與仿真(基于Python語言)/大數據與商務智能系列 本書特色
(1)本書借助大量有趣的模型和實例，介紹復雜系統及模型的相關概念。 (2)本書使用的Python語言被認為是*優秀的數據分析和建模工具，設計高效且易學易用。 (3)本書采用理論分析與實踐相結合的方式，建立系統的數學模型及相應的計算機模型和虛擬仿真實驗。 (4)本書所介紹的模型均可以在個人計算機上運行并呈現，給讀者以十分直觀的認識。
復雜系統建模與仿真(基于Python語言)/大數據與商務智能系列 內容簡介
本書借助大量有趣的模型和實例，介紹復雜系統及模型的相關概念。本書使用的Python語言被認為是很好很好的數據分析和建模工具，設計高效且易學易用。本書采用理論分析與實踐相結合的方式，建立系統的數學模型及相應的計算機模型和虛擬仿真實驗。本書適合對復雜性科學有濃厚興趣并具備一定計算機編程技術的讀者閱讀。希望讀者通過閱讀本書，可以學會用模型思考問題，掌握對自然、經濟和社會中復雜現象的建模與仿真技術，從而研究和預測它們的發展態勢。本書配套的程序源代碼，可以登錄華信教育資源網（www。hxedu。com。cn）免費下載。本書適合作為高等院校管理類、工程類、信息技術類等專業的相關課程教材，也可供社會相關從業人員參考閱讀。
復雜系統建模與仿真(基于Python語言)/大數據與商務智能系列 目錄
第1章 緒論
1．1 系統與模型
1．1．1 系統
1．1．2 系統模型
1．2 復雜系統模型
1．2．1 復雜性的定義
1．2．2 復雜性科學的研究對象
1．2．3 復雜系統的基本特征
1．2．4 系統建模方法論
1．2．5 復雜系統的成因
1．2．6 復雜系統的分析與建模
1．3 復雜系統模型的發展現狀
1．3．1 自然科學領域
1．3．2 經濟管理領域
1．3．3 桑塔菲研究所
第2章 建模工具
2．1 建模工具概述
2．2 Python建模工具包
2．2．1 NumPy
2．2．2 SciPy
2．2．3 Matplotlib
2．2．4 SimPy
2．2．5 SimuPy
2．2．6 PyGame
2．2．7 SymPy
2．2．8 PIL
2．2．9 Mesa
2．2．1 0NetworkX
2．3 簡單案例：Schelling模型
第3章 元胞自動機
3．1 元胞自動機概述
3．1．1 元胞自動機的提出
3．1．2 元胞自動機的定義
3．2 初級元胞自動機
3．3 二維元胞自動機
3．4 元胞自動機應用案例
3．4．1 格子氣體模擬
3．4．2 表決與退火模型
3．4．3 森林火災模型
3．4．4 DLA模型
3．4．5 激發介質中的非線性波
模型
3．5 元胞自動機的應用現狀
3．6 元胞自動機的優勢與不足
3．7 三維元胞自動機
第4章 多主體模型
4．1 Agent的基本概念
4．1．1 什么是Agent
4．1．2 Agent的特征、分類和環境
4．2 Multi-Agent系統
4．2．1 Multi-Agent系統概述
4．2．2 Multi-Agent軟件工具
4．3 Multi-Agent模型的應用
4．4 案例
4．4．1 “大糖帝國”模型
4．4．2 隨機游走模型
4．4．3 Boltzmann財富模型
4．4．4 Schelling模型
4．4．5 Epstein內亂模型
4．4．6 鳥群遷徙模型
4．4．7 病毒傳播模型
4．4．8 食物鏈模型
4．4．9 銀行準備金模型
4．4．10 囚徒困境模型
第5章 復雜網絡模型
5．1 網絡基礎
5．1．1 網絡基本概念和基礎操作
5．1．2 網絡的經典算法
5．2 網絡模型
5．2．1 網絡模型概述
5．2．2網絡建模
5．2．3 網絡可視化布局
5．3 圖和網絡的特征
5．3．1 圖的密度
5．3．2 網絡的平均*短路徑長度
5．3．3節點的偏離度
5．3．4 節點的中心率
5．3．5 互聯網的PageRank
5．3．6 圖的核心數
5．3．7 圖的度分布
5．3．8 網絡的群集化系數
5．4 復雜動態網絡模型
5．4．1 拓撲結構不變的動態網絡模型
5．4．2 拓撲結構變化的動態網絡模型
5．4．3 自適應動態網絡模型
第6章 離散事件模型
6．1 基本概念
6．1．1 周期驅動模型與事件驅動模型
6．1．2 事件驅動機制
6．2 建模與仿真
6．2．1 SimPy介紹
6．2．2 案例
第7章 系統動力模型
7．1 基本概念
7．2 簡單的系統動力模型
7．2．1 RCL電路
7．2．2 單擺模型
7．3 混沌
7．3．1 蘭頓螞蟻模型
7．3．2 蝴蝶效應
7．3．3 Logistic方程
7．3．4 物種競爭模型
7．3．5 Mandelbrot集合
第8章 分形模型
8．1 分形概述
8．2 分形應用
8．3 分形建模方法
8．3．1 L系統（L-systems）
8．3．2 迭代函數系統
8．4 分形設計
8．4．1 Sierpinski三角形
8．4．2 萬花筒
8．4．3 樹
8．4．4 自然地貌模擬
第9章 預測和學習模型
9．1 統計預測模型
9．1．1 回歸模型
9．1．2 時間序列分析模型
9．2 機器學習模型
9．2．1 有監督的學習模型
9．2．2 無監督的學習模型
9．3 人工神經網絡
9．3．1 多層感知機
9．3．2 深度學習模型
第10章 博弈模型
10．1 計算機游戲模型
10．1．1 子模型
10．1．2 主體模型及系統參數
10．1．3 邏輯規則
10．1．4 用戶界面
10．1．5 用戶交互
10．1．6 模型的實時性與資源優化
10．2 Q-Learning模型
第11章 城市空間模型
11．1 虛擬城市空間模型
11．2 空間句法模型
11．2．1 軸線的連接度
11．2．2 路段的可達性
11．2．3 軸線的選擇度
11．3 分形虛擬城市模型
11．3．1 分形虛擬城市模型的復雜性
11．3．2 分形虛擬城市模型的分形假設和分形過程
11．3．3 分形虛擬城市模型的定義
11．3．4 分形虛擬城市模型的實現
11．3．5 Python實現
1．1 系統與模型
1．1．1 系統
1．1．2 系統模型
1．2 復雜系統模型
1．2．1 復雜性的定義
1．2．2 復雜性科學的研究對象
1．2．3 復雜系統的基本特征
1．2．4 系統建模方法論
1．2．5 復雜系統的成因
1．2．6 復雜系統的分析與建模
1．3 復雜系統模型的發展現狀
1．3．1 自然科學領域
1．3．2 經濟管理領域
1．3．3 桑塔菲研究所
第2章 建模工具
2．1 建模工具概述
2．2 Python建模工具包
2．2．1 NumPy
2．2．2 SciPy
2．2．3 Matplotlib
2．2．4 SimPy
2．2．5 SimuPy
2．2．6 PyGame
2．2．7 SymPy
2．2．8 PIL
2．2．9 Mesa
2．2．1 0NetworkX
2．3 簡單案例：Schelling模型
第3章 元胞自動機
3．1 元胞自動機概述
3．1．1 元胞自動機的提出
3．1．2 元胞自動機的定義
3．2 初級元胞自動機
3．3 二維元胞自動機
3．4 元胞自動機應用案例
3．4．1 格子氣體模擬
3．4．2 表決與退火模型
3．4．3 森林火災模型
3．4．4 DLA模型
3．4．5 激發介質中的非線性波
模型
3．5 元胞自動機的應用現狀
3．6 元胞自動機的優勢與不足
3．7 三維元胞自動機
第4章 多主體模型
4．1 Agent的基本概念
4．1．1 什么是Agent
4．1．2 Agent的特征、分類和環境
4．2 Multi-Agent系統
4．2．1 Multi-Agent系統概述
4．2．2 Multi-Agent軟件工具
4．3 Multi-Agent模型的應用
4．4 案例
4．4．1 “大糖帝國”模型
4．4．2 隨機游走模型
4．4．3 Boltzmann財富模型
4．4．4 Schelling模型
4．4．5 Epstein內亂模型
4．4．6 鳥群遷徙模型
4．4．7 病毒傳播模型
4．4．8 食物鏈模型
4．4．9 銀行準備金模型
4．4．10 囚徒困境模型
第5章 復雜網絡模型
5．1 網絡基礎
5．1．1 網絡基本概念和基礎操作
5．1．2 網絡的經典算法
5．2 網絡模型
5．2．1 網絡模型概述
5．2．2網絡建模
5．2．3 網絡可視化布局
5．3 圖和網絡的特征
5．3．1 圖的密度
5．3．2 網絡的平均*短路徑長度
5．3．3節點的偏離度
5．3．4 節點的中心率
5．3．5 互聯網的PageRank
5．3．6 圖的核心數
5．3．7 圖的度分布
5．3．8 網絡的群集化系數
5．4 復雜動態網絡模型
5．4．1 拓撲結構不變的動態網絡模型
5．4．2 拓撲結構變化的動態網絡模型
5．4．3 自適應動態網絡模型
第6章 離散事件模型
6．1 基本概念
6．1．1 周期驅動模型與事件驅動模型
6．1．2 事件驅動機制
6．2 建模與仿真
6．2．1 SimPy介紹
6．2．2 案例
第7章 系統動力模型
7．1 基本概念
7．2 簡單的系統動力模型
7．2．1 RCL電路
7．2．2 單擺模型
7．3 混沌
7．3．1 蘭頓螞蟻模型
7．3．2 蝴蝶效應
7．3．3 Logistic方程
7．3．4 物種競爭模型
7．3．5 Mandelbrot集合
第8章 分形模型
8．1 分形概述
8．2 分形應用
8．3 分形建模方法
8．3．1 L系統（L-systems）
8．3．2 迭代函數系統
8．4 分形設計
8．4．1 Sierpinski三角形
8．4．2 萬花筒
8．4．3 樹
8．4．4 自然地貌模擬
第9章 預測和學習模型
9．1 統計預測模型
9．1．1 回歸模型
9．1．2 時間序列分析模型
9．2 機器學習模型
9．2．1 有監督的學習模型
9．2．2 無監督的學習模型
9．3 人工神經網絡
9．3．1 多層感知機
9．3．2 深度學習模型
第10章 博弈模型
10．1 計算機游戲模型
10．1．1 子模型
10．1．2 主體模型及系統參數
10．1．3 邏輯規則
10．1．4 用戶界面
10．1．5 用戶交互
10．1．6 模型的實時性與資源優化
10．2 Q-Learning模型
第11章 城市空間模型
11．1 虛擬城市空間模型
11．2 空間句法模型
11．2．1 軸線的連接度
11．2．2 路段的可達性
11．2．3 軸線的選擇度
11．3 分形虛擬城市模型
11．3．1 分形虛擬城市模型的復雜性
11．3．2 分形虛擬城市模型的分形假設和分形過程
11．3．3 分形虛擬城市模型的定義
11．3．4 分形虛擬城市模型的實現
11．3．5 Python實現
展開全部
復雜系統建模與仿真(基于Python語言)/大數據與商務智能系列 作者簡介
陳潔，1966年5月出生，畢業于山東大學數學系。山東財經大學管理科學與工程學院教授，管理科學與工程專業博士，曾任山東財經大學管理科學與工程學院副院長，2009年美國ODU大學管理學院訪學1年，從事電子商務研究。1988年入職，從事高等教育30余年。講授“數據結構”，“高級程序設計語言”、“復雜系統建模與仿真”等課程。在國內外學術期刊、學術會議發表論文30余篇。現從事復雜性科學、復雜系統建模與仿真領域的研究，具體是基于大數據和人工智能的智慧城市、城市空間規劃、城市復雜性等系統的算法研究。
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