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編輯推薦：
本书是美国乔治梅森大学Jason M.Kinser教授的经典著作，精准直击Python建模者“能搭流程难出正确结果”的核心痛点。全书以“理论+代码+应用”为框架，从基础的随机数原理讲起，逐步深入蒙特卡罗方法、隐马尔可夫模型（HMM）、耦合微分方程等核心技术，最终延伸至实际应用场景。 内容覆盖18个关键主题：既有纸牌游戏、掷骰子等入门案例，也包含起始密码子识别、HIV仿真、病毒传播ABM模型等生物领域应用，更涉及棒球赛事分析、隐莎士比亚文本生成、国际象棋博弈策略等跨学科实践。每个案例均以故事引入，配合分步拆解的代码与可视化图表，既保持专业严谨性，又大幅降低学习门槛。书中所有Python函数均存档于GitHub（ModSim411），可直接复用调试。 它不止传授技术，更培养“将现实问题转化为可计算模型”的工程思维，是兼顾基础性与实用性的优质资源。
內容簡介：
本书以Python为工具，系统介绍了建模与仿真的核心方法论及跨学科应用，旨在为读者构建从理论基础到实践操作的完整知识体系。作者通过循序渐进的章节设计，结合真实案例与代码实现，揭示了建模在科学工程领域的广泛应用潜力，同时强调对模型本质的理解与批判性思考。 本书从随机数生成、蒙特卡罗方法等基础工具切入，逐步延伸至隐马尔可夫模型（HMM）、耦合微分方程、ABM模型等复杂方法。每章以“理论-代码-应用”的结构展开介绍。它强调使用不同计算环境的算法思维能力，并提供了一些有趣的示例，包括莎士比亚文本生成HMM、电影数据库、病毒传播和国际象棋等。本书适合具备基础Python能力的读者阅读。
關於作者：
杰森·M. 金瑟（Jason M. Kinser）乔治梅森大学计算与数据科学系系主任。他在乔治梅森大学的多个院系教授过30多门不同的课程，包括计算与数据科学、物理学、生物信息学、法医学，甚至生物学。他的研究兴趣包括图像分析、图像内容与非图像数据的融合以及教育等。
目錄
目 录译者序前言第1章 概述 1第2章 随机数 32.1 随机的定义 32.2 复制随机序列 62.3 缩放与偏移 72.4 其他类型的随机数 72.5 高斯分布 92.6 确认随机性 102.7 本章小结 12练习题 12第3章 随机数的应用 133.1 纸牌游戏：战争 133.2 Python实现 143.3 改变游戏 193.3.1 一张A 193.3.2 四张A 203.4 本章小结 20练习题 21第4章 蒙特卡罗方法 224.1 随机向量 224.2 掷骰子 234.3 蒙特卡罗方法应用示例 244.3.1 水平线分隔 244.3.2 斜线分隔 254.3.3 积分 264.3.4 正方形 284.3.5 π值预估 294.4 超球体 304.5 合理抽样 314.6 估算星形面积 334.6.1 几何性质 344.6.2 理论比 364.6.3 使用蒙特卡罗方法估计星形面积占比 384.7 非平均分布 414.8 本章小结 42练习题 43第5章 自组织建模 445.1 谢林模型 445.2 用Python建模 455.3 试验 485.4 修改算法 495.5 本章小结 52练习题 52第6章 隐马尔可夫模型 536.1 输出HMM 536.2 转换HMM 556.2.1 转换HMM的数据结构 566.2.2 构建转换HMM 586.3 循环HMM 616.4 注意事项 626.4.1 假设的数据 636.4.2 虚假字符串 636.4.3 递归概率 636.5 本章小结 64练习题 64第7章 起始密码子的识别 657.1 简要生物学背景 657.2 Python实现 667.2.1 数据 667.2.2 概率和对数几率 677.2.3 构建矩阵 687.2.4 一个查询 707.2.5 测试工作 707.3 本章小结 72练习题 72第8章 HMM在棒球中的应用 748.1 棒球就够了 748.2 棒球HMM 758.3 数据采集 768.4 统计事件 798.5 创建转换HMM 808.6 分析 828.6.1 用户选择的局 828.6.2 罕见的转换 838.6.3 不寻常的局 848.7 本章小结 85练习题 85第9章 隐莎士比亚模型 869.1 构建HMM 869.2 创造新的字符串 889.3 发现新莎士比亚 909.4 结构 929.5 Midsummer Madness 949.6 本章小结 95练习题 95第10章 关联的数据 9710.1 电影数据库 9710.2 Python查询 9910.3 关联 10210.4 Floyd-Warshall算法 10510.4.1 B矩阵和P矩阵 10510.4.2 创建G矩阵和P矩阵 10710.4.3 用Python创建矩阵 10910.4.4 查找最短路径 11010.5 Floyd-Warshall在演员中的应用 11210.6 无法连接 11410.7 本章小结 116练习题 116第11章 基因表达阵列 11711.1 数据 11811.2 阅读电子表格 11911.3 协议 11911.3.1 减去背景 11911.3.2 比值和强度 12011.3.3 M和A 12111.3.4 LOWESS 12211.4 多个文件 12411.5 简单分析 12611.6 本章小结 128练习题 128第12章 联立方程 13012.1 线性代数方法 13112.2 Python实现 13112.3 计算的限制 13312.3.1 矩阵求逆的精度 13312.3.2 奇点 13412.4 应用题 13612.4.1 游乐场收费 13612.4.2 交通流量 13612.5 基尔霍夫定律的应用 13712.5.1 基尔霍夫电流定律 13812.5.2 基尔霍夫电压定律 13812.5.3 创建方程 13912.5.4 计算电流 14112.6 本章小结 142练习题 142第13章 运动仿真 14413.1 直线运动 14413.2 汽车碰撞 14513.3 加速运动 14613.4 垂直方向的运动 14813.4.1 向上运动 14813.4.2 向下运动 14913.4.3 向上和向下运动 15013.5 抛体运动 15013.6 能量 15213.6.1 示例1 15413.6.2 示例2 15513.7 下落物体的瞄准点 15813.7.1 定义变量 15913.7.2 瞄准 15913.7.3 彩弹射击速度 16013.7.4 飞行时间 16013.7.5 物体高度 16113.8 火箭测试 16213.8.1 构建仿真 16213.8.2 寻找正确参数 16613.9 本章小结 168练习题 168第14章 振荡 16914.1 弹簧理论 16914.2 弹簧运动的仿真 17014.3 修正后的仿真 17214.3.1 平均加速度 17314.3.2 蛙跳法 17414.4 单摆 17514.5 本章小结 177练习题 178第15章 耦合微分方程 17915.1 简单的示例 17915.2 两个依赖于时间的变量 18115.3 相关方程 18215.4 耦合方程 18415.5 HIV仿真 18715.6 弹簧模型 18915.6.1 无摩擦力的弹簧模型 18915.6.2 带摩擦力的弹簧模型 19115.6.3 强制系统 19115.7 耦合弹簧 19415.8 本章小结 196练习题 196第16章 数量惊人的解决方案 19816.1 游戏 19916.2 构建解决方案 20016.2.1 单元格标识 20016.2.2 单元格表示 20016.2.3 谜题架构 20116.2.4 创建谜题 20216.2.5 呈现谜题 20316.2.6 规则1 20416.2.7 规则2 20616.3 其他谜题架构 20916.3.1 更大的谜题 20916.3.2 拼图数独谜题 20916.3.3 规则3 21116.4 开发游戏 21316.4.1 创建一个已解决的谜题 21316.4.2 简单的解决方案 21416.4.3 对简单解决方案的修改 21516.4.4 解开谜题 21716.5 本章小结 219练习题 219第17章 ABM模型—病毒传播 22117.1 ABM模型 22117.1.1 移动 22117.1.2 碰撞 22217.1.3 示例 22317.1.4 另一种计算方法 22417.2 Python实现 22517.2.1 将agent定义为对象 22517.2.2 迭代 22917.2.3 修改仿真程序 23117.3 计算速度 23217.4 本章小结 235练习题 235第18章 国际象棋 23718.1 理论 23718.2 实施 23818.2.1 棋子的价值 23818.2.2 创建棋盘 23818.2.3 走棋 24018.2.4 单个棋子 24018.2.5 为游戏的状态分配分数 24418.3 进行游戏 24718.3.1 走法的选择 24718.3.2 提高性能 24918.4 本章小结 250练习题 250参考文献 251
內容試閱
前 言Python作为一种强大的计算工具，正在迅猛发展，它是一种易用的语言，它的工具库为它提供了高效而又广泛的用途。随着工具的不断扩展，用户可以创建富有洞察力的模型和仿真。虽然这些工具提供了一种创建流水线的简单方法，但这种结构并不能保证提供正确的结果。通常，在构建一个仿真时，很多事情都可能出错，而且出错的方式可能很狡猾。用户需要了解的不仅仅是如何构建进程流水线。例如，为什么要选择使用某些步骤？这些步骤完成了什么？每一步的限制是什么？仿真怎么不能提供正确的答案呢？如果没有这些答案，仿真可能只是一种计算机练习，与现实没有关联。本书通过理论、代码和应用介绍了建模和仿真的基础，先从简单的结构开始，然后引入一些现实中的应用。然而，现实比本书所讨论的情形更复杂，因此本书的模型和仿真仅展示了基础应用。本书选取的主题旨在深入探讨建模的不同方面，例如，有些章节讨论连通性，有些章节讨论运动学，还有一些章节讨论基于规则的应用。但遗憾的是，本书不能涵盖建模和仿真的所有主题。希望你能发现这本书是富有教育意义的、基础性的，并且在某些方面是有趣的。关于软件为本书编写的一些Python函数，多数都已在正文中提供，有些函数只展示了部分代码，因为有些代码是重复的。例如在国际象棋的章节中，其中一个函数有几行是专门为一个玩家写的，而另一个玩家也使用了几乎相同的几行代码，所以后者的这几行代码就被省略了，同时也说明了省略的内容。还有一些函数实现起来非常简单，就没有在书中进行展示。书中所有的Python代码都已在Github上存档，目录中包含了为项目创建的Python脚本和数据文件，不包含从其他来源中检索的数据，数据所在位置如下所示：https://github.com/jmkinser/ModSim411Jason M. Kinser 于美国弗吉尼亚州乔治梅森大学费尔法克斯分校
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