Основы математического моделирования и оптимизации на языке Python, Дробышев А.А., Головинский П.А., Михин Е.А., 2023

Основы математического моделирования и оптимизации на языке Python, Дробышев А.А., Головинский П.А., Михин Е.А., 2023.
   
   В пособии представлены основные методы применения языка Python для решения задач моделирования, оптимизации и обработки данных. Каждая рассмотренная тема включает краткие теоретические сведения, подробный разбор практической работы, индивидуальные варианты заданий и контрольные вопросы по теме.
Пособие предназначено для студентов всех форм обучения по направлениям «Инноватика» и «Экономика», а также может использоваться при изучении языка программирования Python и в качестве компьютерного практикума для студентов различных специальностей, применяющих методы математического и компьютерного моделирования.




Статистический анализ с Pandas.
Для построения модели какого-либо объекта или явления над ним производятся наблюдения, в результате которых исследователь получает набор данных, отражающих величину измеряемой характеристики этого объекта.

Любое измерение обязательно сопровождается почетностью. При единичном измерении погрешность может принимать произвольное значение. Поэтому по одному измерению невозможно судить о величине измеряемой характеристики объекта. Для выяснения величины погрешности и определения с достаточной достоверностью истинного значения измеряемой характеристики производится большое количество измерений.

Для обработки результатов многократных измерений каких-либо величин, в том числе изменяющихся во времени, используются методы математической статистики.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
Введение.
Тема №1. Моделирование и графическое представление функций в среде Python.
1.1. Краткие теоретические сведения.
1.2. Практическая работа.
1.2.1. Пример выполнения работы.
1.2.2. Задания для самостоятельной работы.
1.3. Контрольные вопросы.
Тема №2. Численное интегрирование функции.
2.1. Краткие теоретические сведения.
2.2. Практическая работа.
2.2.1. Пример выполнения работы.
2.2.2. Задания для самостоятельной работы.
2.3. Контрольные вопросы.
Тема №3. Статистический анализ с Pandas.
3.1. Краткие теоретические сведения.
3.2. Практическая работа.
3.2.1. Пример выполнения работы.
3.2.2. Задания для самостоятельной работы.
3.3. Контрольные вопросы.
Тема №4. Сглаживание временного ряда методом скользящего среднего.
4.1. Краткие теоретические сведения.
4.2. Практическая работа.
4.2.1. Пример выполнения работы.
4.2.2. Задания для самостоятельной работы.
4.3. Контрольные вопросы.
Тема №5. Построение регрессионных моделей временного ряда.
5.1. Краткие теоретические сведения.
5.2. Практическая работа.
5.2.1. Пример выполнения работы.
5.2.2. Задания для самостоятельной работы.
5.3. Контрольные вопросы.
Тема №6. Минимизация функции методом наискорейшего градиентного спуска.
6.1. Краткие теоретические сведения.
6.2. Практическая работа.
6.2.1. Пример выполнения работы.
6.2.2. Задания для самостоятельной работы.
6.3. Контрольные вопросы.
Тема №7. Решение оптимизационных задач с ограничениями.
7.1. Краткие теоретические сведения.
7.2. Практическая работа.
7.2.1. Пример выполнения работы.
7.2.2. Задания для самостоятельной работы.
7.3. Контрольные вопросы.
Тема №8. Решение оптимизационных задач на графах.
8.1. Краткие теоретические сведения.
8.2. Практическая работа.
8.2.1. Пример выполнения работы.
8.2.2. Задания для самостоятельной работы.
8.3. Контрольные вопросы.
Заключение.
Библиографический список.

Купить .





Теги: учебник по программированию :: программирование :: Дробышев :: Головинский :: Михин