具体描述
《建模与仿真》以一般系统理论为基础，介绍了适用于任何领域的建模与仿真的一般理论框架和方法。建模与仿真是当今现代科学技术研究的主要内容，其技术已渗透到各学科和工程技术领域。主要内容包括三个部分：一是建模理论，介绍了建模方法论、模型的简化和建模的一般系统理论；二是仿真的基本方法，介绍了随机数的产生、离散时间和连续时间模型的仿真、离散事件模型及其仿真策略和系统仿真结果分析；三是建模与仿真的学科前沿，如基于Agent的建模方法及Swarm仿真、离散事件系统的建模工具——Petri网和分布建模与仿真。
作者简介
目录信息
前言
第一章 建模与仿真基本概念
第二章 建模方法论
第三章 模型的简化
第四章 建模的一般系统理论
第五章 随机数的产生
第六章 离散时间和连续时间模型的仿真
第七章 离散事件模型入其仿真策略
第八章 系统仿真结果分析
第九章 基于Agent的建模方法及Swarm仿真
第十章 离散事件系统的建模工具――Petri网
第十一章 分布建模与仿真
参考文献
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读后感
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用户评价
最近我在寻找一本能够帮助我拓展研究视野的书籍，希望能从中获得一些新的启发和方法论上的指导。偶然间，我注意到这本《建模与仿真》，从书名来看，它似乎触及了我近期研究中一个非常重要的技术维度。我一直对如何将复杂的物理过程在计算机中进行精确复现感到着迷，而这本著作似乎正是致力于此。我尤其关注书中关于“多尺度建模”和“并行计算”的内容，因为在我的研究领域，常常需要处理跨越不同尺度（从微观到宏观）的复杂现象，并且数据的处理量巨大，对计算能力有着极高的要求。我希望这本书能够提供一些前沿的算法和技术，帮助我优化现有的仿真流程，提高计算效率，并最终获得更准确、更可靠的仿真结果。书中是否会介绍一些经典的仿真软件的应用案例，或者提供一些实际问题的建模思路和解决策略，是我非常期待的。如果它能深入剖析不同建模方法的优缺点，并给出选择的依据，那将对我进行有效的模型选择和构建非常有帮助。
评分在一次偶然的机会中，我听朋友提到了“建模与仿真”这个概念，并强烈推荐我关注这方面的知识。作为一个对技术革新和未来发展趋势保持高度敏感的人，我一直对那些能够推动社会进步和改变我们生活方式的技术感到着迷。我猜测，这本书《建模与仿真》很有可能深入探讨的是那些在人工智能、自动驾驶、虚拟现实等前沿科技领域至关重要的底层技术。我非常好奇，这本书会如何解释这些复杂系统的“建模”过程——是如何将现实世界的物理规律、行为模式甚至是人类的交互方式，转化为可以在计算机中运行的数学模型。同时，我也对“仿真”部分充满了疑问：这些模型在计算机中是如何被“运行”和“测试”的？它是否会涉及到高性能计算、图形学、或者机器学习等技术？我希望这本书能够揭示这些高科技背后的逻辑和原理，让我能够更好地理解它们是如何被创造和应用的，并对未来的科技发展有一个更清晰的预判。
评分作为一名对科学普及抱有浓厚兴趣的普通读者，我总是乐于探索那些能够将复杂科学概念以易于理解的方式呈现给大众的书籍。《建模与仿真》这个书名，初听之下，或许会让人联想到高深的专业知识，但我在思考它的潜在意义时，却发现它与我们日常生活中的许多决策过程有着惊人的相似之处。比如，我们规划一次旅行，就是在对各种交通方式、住宿、景点进行“建模”和“仿真”，预测可能的花费和时间。而这本书，我设想，或许能以一种更加系统和科学的方式，来阐释这种“建模”与“仿真”的思想。我希望能看到书中包含一些贴近生活的案例，例如如何利用建模与仿真来优化城市交通流量，或者如何通过模拟来预测天气变化。如果书中能够巧妙地将数学原理和计算机科学的应用，以通俗易懂的语言讲解，并辅以生动形象的比喻和图示，那么它将不仅仅是一本专业的学术著作，更可能成为一本激发读者科学思维，培养其解决问题能力的优秀科普读物。
评分这本书的封面设计极具吸引力，一种沉静而专业的蓝色调，搭配抽象的几何图形，立刻传达出一种严谨而富有深度的学术氛围。我一直对科学建模和仿真在现代科技中的应用感到好奇，尤其是在工程、物理、经济等领域，这些抽象的概念是如何转化为实际可操作的工具，并最终驱动创新和解决复杂问题的。我之前接触过一些相关的科普读物，但总觉得它们要么过于浅显，要么过于理论化，缺乏将理论与实践相结合的桥梁。翻开这本书，我立刻被它精炼的语言和清晰的逻辑所吸引。虽然我还没有深入阅读其中的具体章节，但从目录的编排和一些示例性的图片（即便只是概念图）来看，它似乎涵盖了从基础理论的建立，到数值方法的选择，再到结果的分析和验证的完整流程。我特别期待书中关于“模型验证与不确定性量化”部分的详细阐述，这部分往往是决定仿真结果可靠性的关键，也是许多初学者容易忽略却又至关重要的一环。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇通往更深层次理解的大门，让我对如何将现实世界的复杂系统抽象化，并通过计算手段对其进行探索，充满了期待。
评分我对金融市场的波动性和不确定性一直感到非常困惑，并且一直想深入了解那些能够预测市场趋势、评估风险的量化模型。当我看到《建模与仿真》这本书时，我 immediately thought of its potential application in financial analytics. I imagine this book might delve into how sophisticated models are built to represent market dynamics, such as stock price movements, interest rate fluctuations, and portfolio optimization. The concept of "simulation" also sparks my interest, as it likely refers to techniques like Monte Carlo simulations or agent-based modeling, which are widely used in finance to explore various scenarios and their potential outcomes. I am particularly eager to learn if the book discusses how to incorporate real-world data into these models, how to calibrate them for accuracy, and how to interpret the simulation results to make informed investment decisions. The ability to quantify risk and explore hypothetical market conditions through simulation is a powerful tool, and I hope this book provides a comprehensive guide to understanding and applying these methods in the financial world.
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