Modeling and Simulation in Python An Introduction for Scientists and Engineers Allen B. Downey Publisher: No Starch Press Release date: March 2023 Pages: 280 ISBN-13: 9781718502161 Price: $39.99 USD Level: Intermediate
Modeling and Simulation in Python An Introduction for Scientists and Engineers Allen B. Downey
Éditeur : No Starch Press Date de publication: Mars 2023 Pages : 280 ISBN-13: 9781718502161 Prix : 39.99 $ US Niveau : Intermédiaire
I’ve read a number of Allen Downey’s books before, the most notable is Think Python. I’ve always enjoyed his writing. Modeling and Simulation in Python is no different. I thoroughly enjoyed this book! That having been said, I have to grab a quote from the introduction. “I assume that you know what derivatives and integrals are, but that’s about all. In particular, you don’t need to know (or remember) much about finding derivatives or integrals of functions analytically. If you know the derivative of x2 and you can integrate 2x dx, that will do it. More importantly, you should understand what those concepts mean; but if you don’t, this book might help you figure it out.” So, don’t let the higher math scare you if you want to jump into simulations and modeling. Yes, some of the math is a bit on the “deep” side, but given the resources on the Internet these days, you should be able to get to a point where the whole thing starts to make sense.
J'ai déjà lu un certain nombre de livres d'Allen Downey, le plus remarquable étant Think Python. J'ai toujours apprécié ses écrits. Modeling and Simulation in Python n'est pas différent. J'ai vraiment apprécié ce livre !
Ceci étant dit, je me dois de citer un passage de l'introduction.
« Je suppose que vous savez ce que sont les dérivées et les intégrales, mais c'est à peu près tout. En particulier, vous n'avez pas besoin de savoir (ou de vous souvenir) comment trouver les dérivées ou les intégrales des fonctions de manière analytique. Si vous connaissez la dérivée de x2 et que vous pouvez intégrer 2x dx, c'est suffisant. Plus important encore, vous devez comprendre ce que ces concepts signifient ; mais si ce n'est pas le cas, ce livre peut vous aider à les appréhender. »
Ne vous laissez donc pas effrayer par les mathématiques de haut niveau si vous souhaitez vous lancer dans les simulations et la modélisation. Oui, certaines mathématiques sont un peu « profondes », mais compte tenu des ressources disponibles sur Internet de nos jours, vous devriez être en mesure d'arriver à un point où l'ensemble commence à avoir un sens.
One of the chapters that drew my attention right away, is Chapter 17 - Modeling Blood Sugar. Being a diabetic, this hits close to home for me. I constantly struggle with my blood sugar levels and many times, it doesn’t seem to matter what I do, it seems to always be out of whack. This chapter really was a blessing. I intend to revisit it again and again. Usually, I dislike when an author uses a Jupyter Notebook for demonstration of their code. I understand the reasons why they do, but it always frustrates me. It kind of seems like cheating. But, the projects in the book all make sense to use it in this case. Bottom line here is that I LOVE this book, as well as all the other books of Professor Downey’s that I have read. If you want to get a firm grip on using Python for modeling or simulations, PLEASE get this book and make it part of your library. But don’t just put it on the bookshelf. Sit down with it, read the chapter, and follow along with the projects. If you don’t understand something, jump on the Internet and learn. Who knows, this might get you started on a new profession in Python!
L'un des chapitres qui a tout de suite attiré mon attention est le chapitre 17 - Modélisation de la glycémie. En tant que diabétique, ce chapitre me touche de près. Je lutte constamment contre mon taux de glycémie et, bien souvent, quoique je fasse, il semble toujours déréglé. Ce chapitre a vraiment été une bénédiction. J'ai l'intention de le relire encore et encore.
D'habitude, je n'aime pas quand un auteur utilise un Jupyter Notebook pour la démonstration de son code. Je comprends les raisons pour lesquelles il le fait, mais cela me frustre toujours. Cela ressemble à de la triche. Mais son utilisation pour les projets présentés dans le livre a du sens.
En résumé, j'ADORE ce livre, ainsi que tous les autres livres du professeur Downey que j'ai lus. Si vous souhaitez maîtriser l'utilisation de Python pour la modélisation ou les simulations, je vous invite à vous procurer ce livre et à l'intégrer à votre bibliothèque. Mais ne vous contentez pas de le mettre sur l'étagère. Prenez-le en main, lisez les chapitres et suivez les projets. Si vous ne comprenez pas quelque chose, allez sur Internet et apprenez.
Qui sait, cela pourrait vous permettre de vous lancer dans une nouvelle profession en Python !
Table of Contents Acknowledgments Introduction PART I: DISCRETE SYSTEMS Chapter 1: Introduction to Modeling Chapter 2: Modeling a Bike Share System Chapter 3: Iterative Modeling Chapter 4: Parameters and Metrics Chapter 5: Building a Population Model Chapter 6: Iterating the Population Model Chapter 7: Limits to Growth Chapter 8: Projecting into the Future Chapter 9: Analysis and Symbolic Computation Chapter 10: Case Studies Part I PART II: FIRST-ORDER SYSTEMS Chapter 11: Epidemiology and SIR Models Chapter 12: Quantifying Interventions Chapter 13: Sweeping Parameters Chapter 14: Nondimensionalization Chapter 15: Thermal Systems Chapter 16: Solving the Coffee Problem Chapter 17: Modeling Blood Sugar Chapter 18: Implementing the Minimal Model Chapter 19: Case Studies Part II PART III: SECOND-ORDER SYSTEMS Chapter 20: The Falling Penny Revisited Chapter 21: Drag Chapter 22: Two-Dimensional Motion Chapter 23: Optimization Chapter 24: Rotation Chapter 25: Torque Chapter 26: Case Studies Part III Appendix: Under the Hood Index
Table des matières (traduction uniquement pour la compréhension) Remerciements Introduction PARTIE I: SYSTEMES DISCRETS Chapître 1: Introduction à la modélisation Chapître 2: Modéliser un systême de partage de vélos Chapître 3: Modélisation itérative Chapître 4: Paramètres et Unités Chapître 5: Construire un modèle démographique Chapître 6: Itération du modèle démographique Chapître 7: Limites de croissance Chapître 8: Projections dans le futur Chapître 9: Analyse et calcul symbolique Chapître 10: Études de cas Partie I PART II: SYSTEMES DU PREMIER ORDRE Chapître 11: Modèles d'épidémiologie et SIR Chapître 12: Quantification des interventions Chapître 13: Nettoyage des paramètres Chapître 14: Non-dimensionnement Chapître 15: Systèmes thermiques Chapître 16: Résolution du problème du café Chapître 17: Modélisation du diabète Chapître 18: Implémentation du modèle minimal Chapître 19: Études de cas Partie II PART III: SYSTEMES DU SECOND ORDRE Chapître 20: Pile ou face revisité Chapître 21: Glissement Chapître 22: Mouvement à deux dimensions Chapître 23: Optimisation Chapître 24: Rotation Chapître 25: Couple Chapître 26: Études de cas Partie III Annexe: Sous le capot Index