Tóm tắt nội dung
Khoa học phức tạp sử dụng tính toán để khám phá khoa học vật lý và xã hội. Trong Think Complexity, bạn sẽ sử dụng đồ thị, automata tế bào và mô hình dựa trên tác tử để nghiên cứu các chủ đề về vật lý, sinh học và kinh tế. Dù bạn là lập trình viên Python trình độ trung cấp hay sinh viên ngành mô hình tính toán, bạn sẽ được đào sâu vào các ví dụ về hệ thống phức tạp thông qua một loạt các ví dụ thực tế, bài tập, nghiên cứu điển hình và giải thích dễ hiểu. Trong phiên bản cập nhật thứ hai này, bạn sẽ: Làm việc với mảng NumPy và các phương thức SciPy, bao gồm xử lý tín hiệu cơ bản và Biến đổi Fourier nhanh Nghiên cứu các mô hình trừu tượng của hệ thống vật lý phức tạp, bao gồm cả AWS công suất, fractal và nhiễu hồng, và máy Turing. Nhận các sách hướng dẫn Jupyter chứa đầy mã khởi đầu và giải pháp để giúp bạn bổ sung và mở rộng các thử nghiệm ban đầu về độ phức tạp; và các mô hình tính toán như Turmites, máy Turing và máy tự động tế bào Khám phá triết lý khoa học, bao gồm bản chất của các định luật khoa học, lựa chọn lý thuyết, chủ nghĩa hiện thực và chủ nghĩa công cụ. Lý tưởng để làm giáo trình cho khóa học về mô hình tính toán bằng Python, Think Complexity cũng giúp người tự học có được kinh nghiệm quý báu về các chủ đề và ý tưởng mà họ có thể không gặp phải nếu không có nó.
Abstract:
Complexity science uses computation to explore the physical and social sciences. In Think Complexity, you'll use graphs, cellular automata, and agent-based models to study topics in physics, biology, and economics. Whether you're an intermediate-level Python programmer or a student of computational modeling, you'll delve into examples of complex systems through a series of worked examples, exercises, case studies, and easy-to-understand explanations. In this updated second edition, you will: Work with NumPy arrays and SciPy methods, including basic signal processing and Fast Fourier Transform Study abstract models of complex physical systems, including power aws, fractals and pink noise, and Turing machines Get Jupyter otebooks filled with starter code and solutions to help you re- plement and extend original experiments in complexity; and models of omputation like Turmites, Turing machines, and cellular automata Explore the philosophy of science, including the nature of scientific laws, theory choice, and realism and instrumentalism Ideal as a text for a course on computational modeling in Python, Think Complexity also helps self-learners gain valuable experience with topics and ideas they might not encounter otherwise.
Sử dụng ứng dụng Libol Bookworm quét QRCode này để mượn và đọc tài liệu)
(Lưu ý: Sử dụng ứng dụng Bookworm để xem đầy đủ tài liệu. Bạn đọc có thể tải Bookworm từ App Store hoặc Google play với từ khóa "Libol Bookworm”)