Введение в компьютерное моделирование и моделирование сложных систем

Понимание сложных систем реального мира, от распространения болезней до распределения ресурсов, требует мощных аналитических инструментов. Имитационное моделирование позволяет создавать упрощенные цифровые среды для проверки гипотез и прогнозирования возникающего поведения. В этом текстовом курсе вы узнаете, как разрабатывать, создавать и анализировать вычислительные модели для изучения реальных динамических процессов. Что вы учитесь: Понимание основных концепций теории моделирования, агентного моделирования и сложных динамической систем. Создание многоагентных моделей с использованием NetLogo для наблюдения за формированием динамического шаблона. Моделирование операционных процессов и ограничений ресурсов с помощью таких инструментов моделирования дискретных событий, как Arena. Применение стохастических методов и методов Монте-Карло для учета случайности и неопределенности. Анализ генерируемых данных моделирования и статистических результатов с использованием таких инструментальных средств анализа данных, как Orange. Оценка сценариев, связанных с эпидемиями, управлением очередями и социальной динамикой. Курс начинается с основной терминологии, основных определений и теоретических основ, а затем вы пройдете через структурированные письменные объяснения и логику построения модели. Разработанная для абсолютного новичка, эта программа не требует предварительного кодирования или математического фона. Начните читать сегодня, чтобы разблокировать основы вычислительного моделирования.