, ,

کتاب یادگیری عملی روش‌های مونت کارلو با R: از مبانی تا کاربردهای پیشرفته

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب یادگیری عملی روش‌های مونت کارلو با R: از مبانی تا کاربردهای پیشرفته

موضوع کلی: شبیه‌سازی و روش‌های عددی

موضوع میانی: روش‌های مونت کارلو و کاربردها

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر شبیه سازی و روش های عددی
  • 2. آشنایی با زبان برنامه نویسی R و محیط توسعه
  • 3. نصب و تنظیم کتابخانه های مورد نیاز در R
  • 4. مفاهیم اساسی شبیه سازی: تصادفی بودن و تولید اعداد تصادفی
  • 5. توزیع های احتمالاتی گسسته: یکنواخت، برنولی، دوجمله ای
  • 6. توزیع های احتمالاتی پیوسته: یکنواخت، نرمال، نمایی
  • 7. تولید اعداد تصادفی از توزیع های مختلف با استفاده از R
  • 8. مفهوم روش مونت کارلو و تاریخچه آن
  • 9. پیاده سازی ساده ترین شبیه سازی مونت کارلو: تخمین π
  • 10. کاربرد روش مونت کارلو در محاسبه انتگرال ها
  • 11. تخمین انتگرال با استفاده از روش نمونه برداری یکنواخت
  • 12. تخمین انتگرال با استفاده از روش نمونه برداری اهمیت
  • 13. مقایسه روش های مختلف انتگرال گیری مونت کارلو
  • 14. آشنایی با قانون اعداد بزرگ و قضیه حد مرکزی
  • 15. استفاده از شبیه سازی مونت کارلو برای حل مسائل ترکیبیاتی
  • 16. شبیه سازی مونت کارلو در بهینه سازی: معرفی
  • 17. بهینه سازی با استفاده از الگوریتم Simulated Annealing
  • 18. بهینه سازی با استفاده از الگوریتم Metropolis
  • 19. بهینه سازی با استفاده از الگوریتم Genetic Algorithm (مقدماتی)
  • 20. آشنایی با زنجیره های مارکوف و کاربردهای آن
  • 21. مقدمه ای بر روش های Monte Carlo Markov Chain (MCMC)
  • 22. روش Metropolis-Hastings: الگوریتم اصلی MCMC
  • 23. پیاده سازی روش Metropolis-Hastings در R
  • 24. بررسی همگرایی زنجیره های مارکوف
  • 25. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی در MCMC
  • 26. استفاده از MCMC برای تخمین توزیع های پسین
  • 27. کاربرد MCMC در آمار بیزی: تخمین پارامترها
  • 28. آشنایی با توزیع های پیشین و پسین در آمار بیزی
  • 29. استفاده از MCMC برای مدل های آماری پیچیده
  • 30. مقدمه ای بر نمونه برداری ریجکشن و اهمیت آن
  • 31. نمونه برداری ریجکشن: پیاده سازی و کاربردها
  • 32. نمونه برداری اهمیت و کاربردهای آن
  • 33. ارزیابی عملکرد مدل های شبیه سازی مونت کارلو
  • 34. روش های کاهش واریانس در شبیه سازی مونت کارلو: مقدمه
  • 35. روش های کاهش واریانس: نمونه برداری کنترل شده
  • 36. روش های کاهش واریانس: متغیرهای متضاد
  • 37. روش های کاهش واریانس: نمونه برداری اهمیت (پیشرفته)
  • 38. شبیه سازی مونت کارلو در فیزیک و شیمی: مثال ها
  • 39. کاربرد روش مونت کارلو در مکانیک آماری
  • 40. شبیه سازی مونت کارلو در امور مالی: مقدمه
  • 41. شبیه سازی قیمت سهام با استفاده از حرکت براونی هندسی
  • 42. مدل سازی ریسک با استفاده از روش های مونت کارلو
  • 43. ارزیابی گزینه های مالی با استفاده از شبیه سازی
  • 44. شبیه سازی مونت کارلو در مهندسی: مثال ها
  • 45. تحلیل قابلیت اطمینان با استفاده از شبیه سازی
  • 46. شبیه سازی مونت کارلو در پردازش تصویر
  • 47. کاربرد روش مونت کارلو در شبکه های عصبی
  • 48. آشنایی با روش های resampling در آمار
  • 49. Bootstrap: یک روش قدرتمند resampling
  • 50. شبیه سازی مونت کارلو در بیوانفورماتیک
  • 51. شبیه سازی مونت کارلو در ژنتیک جمعیت
  • 52. کاربرد روش مونت کارلو در طراحی دارو
  • 53. معرفی کتابخانه های پیشرفته R برای شبیه سازی مونت کارلو
  • 54. استفاده از کتابخانه `mcstate` در R
  • 55. استفاده از کتابخانه `coda` در R برای تجزیه و تحلیل MCMC
  • 56. آشنایی با Parallel Computing در R
  • 57. افزایش سرعت شبیه سازی با Parallel Computing
  • 58. بهینه سازی کد برای شبیه سازی های بزرگ
  • 59. نکات پیشرفته در تولید اعداد تصادفی
  • 60. مبانی مدل های پنهان مارکوف
  • 61. شبیه سازی مدل های پنهان مارکوف با روش مونت کارلو
  • 62. آشنایی با فیلتر کالمن
  • 63. فیلتر کالمن با استفاده از شبیه سازی مونت کارلو
  • 64. مروری بر روش های مونت کارلو دینامیکی
  • 65. شبیه سازی مونت کارلو در مدل های رشد جمعیت
  • 66. شبیه سازی مونت کارلو در مدل های اپیدمیولوژی
  • 67. استفاده از روش های مونت کارلو برای داده های فضایی
  • 68. شبیه سازی مونت کارلو در تحلیل داده های زمانی
  • 69. مقدمه ای بر روش های مونت کارلو در یادگیری تقویتی
  • 70. پیاده سازی ساده ترین الگوریتم های یادگیری تقویتی با مونت کارلو
  • 71. روش های Monte Carlo Tree Search (MCTS)
  • 72. شبیه سازی مونت کارلو برای بازی ها: مثال ها
  • 73. آشنایی با روش های Bayesian Optimization
  • 74. پیاده سازی Bayesian Optimization با استفاده از شبیه سازی مونت کارلو
  • 75. آشنایی با روش های Variational Inference
  • 76. تخمین توزیع های پیچیده با استفاده از Variational Inference و Monte Carlo
  • 77. معرفی روش Nested Sampling
  • 78. کاربرد Nested Sampling در تخمین احتمال
  • 79. آشنایی با روش Sequential Monte Carlo (SMC)
  • 80. پیاده سازی فیلتر ذرات با استفاده از روش SMC
  • 81. شبیه سازی های مونت کارلو و Big Data
  • 82. مدیریت و تحلیل داده های بزرگ در شبیه سازی
  • 83. استفاده از GPU برای شبیه سازی مونت کارلو
  • 84. معرفی کتابخانه های R برای محاسبات GPU
  • 85. آشنایی با ابزارهای تجسم داده برای شبیه سازی
  • 86. تجسم نتایج شبیه سازی با استفاده از ggplot2
  • 87. تجسم داده های MCMC
  • 88. نوشتن گزارش و مستندسازی شبیه سازی ها
  • 89. بهترین شیوه ها در طراحی و اجرای شبیه سازی ها
  • 90. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل های شبیه سازی
  • 91. معرفی خطاها و چالش های رایج در شبیه سازی مونت کارلو
  • 92. اصلاح و بهبود شبیه سازی ها
  • 93. آشنایی با روش های Sensitivity Analysis
  • 94. انجام Sensitivity Analysis در شبیه سازی های مونت کارلو
  • 95. معرفی روش Uncertainty Quantification
  • 96. انجام Uncertainty Quantification در شبیه سازی ها
  • 97. مروری بر کاربردهای آینده روش های مونت کارلو
  • 98. مباحث پیشرفته: نمونه برداری Gibbs
  • 99. مباحث پیشرفته: Deep Learning و روش های مونت کارلو
  • 100. چالش ها و فرصت های پیش رو در زمینه شبیه سازی مونت کارلو

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب یادگیری عملی روش‌های مونت کارلو با R: از مبانی تا کاربردهای پیشرفته”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا