دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
دانلود کتاب Introduction to the Modeling and Analysis of Complex Systems
دانلود کتاب مقدمه ای بر مدل سازی و تحلیل سیستم های پیچیده
مشخصات کتاب
Introduction to the Modeling and Analysis of Complex Systems
ویرایش:
نویسندگان: Hiroki Sayama
سری:
ISBN (شابک) : 9781942341093
ناشر: Open SUNY Textbooks
سال نشر: 2015
تعداد صفحات: 480
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 16 مگابایت
قیمت کتاب (تومان) : 34,000
در صورت تبدیل فایل کتاب Introduction to the Modeling and Analysis of Complex Systems به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب مقدمه ای بر مدل سازی و تحلیل سیستم های پیچیده نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
توضیحاتی در مورد کتاب مقدمه ای بر مدل سازی و تحلیل سیستم های پیچیده
از مقدمه: این یک کتاب درسی مقدماتی در مورد مفاهیم و تکنیک های ریاضی / محاسباتی است مدل سازی و تجزیه و تحلیل توسعه یافته در زمینه میان رشته ای در حال ظهور مجتمع علم سیستم ها سیستم های پیچیده را می توان به طور غیر رسمی به عنوان شبکه های بسیاری تعریف کرد اجزای متقابلی که ممکن است از طریق خود سازمان دهی پدید آیند و تکامل یابند. بسیاری از دنیای واقعی سیستم ها را می توان به عنوان سیستم های پیچیده، مانند سیاسی، مدل سازی و درک کرد سازمان‌ها، فرهنگ‌ها/زبان‌های انسانی، اقتصادهای ملی و بین‌المللی، سهام بازارها، اینترنت، شبکه های اجتماعی، آب و هوای جهانی، شبکه های غذایی، مغز، فیزیولوژیکی سیستم ها و حتی شبکه های تنظیم کننده ژن در یک سلول واحد. اساسا، آنها همه جا هستند در همه این سیستم ها، مقدار زیادی از اجزای میکروسکوپی با یکدیگر به روش های غیر پیش پا افتاده تعامل دارند، جایی که اطلاعات مهم در آن قرار دارد روابط بین قطعات و نه لزوما در درون خود قطعات. آی تی بنابراین، مدل‌سازی و تحلیل چگونگی شکل‌گیری و عملکرد چنین تعاملاتی ضروری است به منظور درک آنچه در مقیاس ماکروسکوپی در سیستم ظاهر می شود.
توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی
From the preface: This is an introductory textbook about the concepts and techniques of mathematical/computational modeling and analysis developed in the emerging interdisciplinary field of complex systems science. Complex systems can be informally defined as networks of many interacting components that may arise and evolve through self-organization. Many realworld systems can be modeled and understood as complex systems, such as political organizations, human cultures/languages, national and international economies, stock markets, the Internet, social networks, the global climate, food webs, brains, physiological systems, and even gene regulatory networks within a single cell; essentially, they are everywhere. In all of these systems, a massive amount of microscopic components are interacting with each other in nontrivial ways, where important information resides in the relationships between the parts and not necessarily within the parts themselves. It is therefore imperative to model and analyze how such interactions form and operate in order to understand what will emerge at a macroscopic scale in the system.
فهرست مطالب
I Preliminaries Introduction Complex Systems in a Nutshell Topical Clusters Fundamentals of Modeling Models in Science and Engineering How to Create a Model Modeling Complex Systems What Are Good Models? A Historical Perspective II Systems with a Small Number of Variables Basics of Dynamical Systems What Are Dynamical Systems? Phase Space What Can We Learn? Discrete-Time Models I: Modeling Discrete-Time Models with Difference Equations Classifications of Model Equations Simulating Discrete-Time Models with One Variable 99993em.5Simulating Discrete-Time Models with Multiple Variables Building Your Own Model Equation 99993em.5Building Your Own Model Equations with Multiple Variables Discrete-Time Models II: Analysis Finding Equilibrium Points 99993em.5Phase Space Visualization of Continuous-State Discrete-Time Models Cobweb Plots for One-Dimensional Iterative Maps Graph-Based Phase Space Visualization of Discrete-State Discrete-Time Models Variable Rescaling 99993em.5Asymptotic Behavior of Discrete-Time Linear Dynamical Systems Linear Stability Analysis of Discrete-Time Nonlinear Dynamical Systems Continuous-Time Models I: Modeling Continuous-Time Models with Differential Equations Classifications of Model Equations Connecting Continuous-Time Models with Discrete-Time Models Simulating Continuous-Time Models Building Your Own Model Equation Continuous-Time Models II: Analysis Finding Equilibrium Points Phase Space Visualization Variable Rescaling Asymptotic Behavior of Continuous-Time Linear Dynamical Systems Linear Stability Analysis of Nonlinear Dynamical Systems Bifurcations What Are Bifurcations? Bifurcations in 1-D Continuous-Time Models Hopf Bifurcations in 2-D Continuous-Time Models Bifurcations in Discrete-Time Models Chaos Chaos in Discrete-Time Models Characteristics of Chaos Lyapunov Exponent Chaos in Continuous-Time Models III Systems with a Large Number of Variables Interactive Simulation of Complex Systems Simulation of Systems with a Large Number of Variables Interactive Simulation with PyCX Interactive Parameter Control in PyCX Simulation without PyCX Cellular Automata I: Modeling Definition of Cellular Automata Examples of Simple Binary Cellular Automata Rules Simulating Cellular Automata Extensions of Cellular Automata Examples of Biological Cellular Automata Models Cellular Automata II: Analysis Sizes of Rule Space and Phase Space Phase Space Visualization Mean-Field Approximation Renormalization Group Analysis to Predict Percolation Thresholds Continuous Field Models I: Modeling 99993em.5Continuous Field Models with Partial Differential Equations Fundamentals of Vector Calculus 99993em.5Visualizing Two-Dimensional Scalar and Vector Fields Modeling Spatial Movement Simulation of Continuous Field Models Reaction-Diffusion Systems Continuous Field Models II: Analysis Finding Equilibrium States Variable Rescaling Linear Stability Analysis of Continuous Field Models Linear Stability Analysis of Reaction-Diffusion Systems Basics of Networks Network Models Terminologies of Graph Theory Constructing Network Models with NetworkX Visualizing Networks with NetworkX Importing/Exporting Network Data Generating Random Graphs Dynamical Networks I: Modeling Dynamical Network Models Simulating Dynamics on Networks Simulating Dynamics of Networks Simulating Adaptive Networks Dynamical Networks II: Analysis of Network Topologies Network Size, Density, and Percolation Shortest Path Length Centralities and Coreness Clustering Degree Distribution Assortativity Community Structure and Modularity Dynamical Networks III: Analysis of Network Dynamics Dynamics of Continuous-State Networks Diffusion on Networks Synchronizability 99993em.5Mean-Field Approximation of Discrete-State Networks Mean-Field Approximation on Random Networks Mean-Field Approximation on Scale-Free Networks Agent-Based Models What Are Agent-Based Models? Building an Agent-Based Model Agent-Environment Interaction Ecological and Evolutionary Models Bibliography Index
نظرات کاربران
کتاب های تصادفی
دانلود کتاب Please Kill Me: The Uncensored Oral History of Punk
دانلود کتاب Serial Killers True Crime: 10 Sickening True Crime Stories Of Serial Killers That Tortured, Hacked And Butchered Their Victims
دانلود کتاب Trager - A Question of Ease
