سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب معرفی شبیه‌سازی مونت‌کارلو: پایه‌ای برای تحلیل‌های پیچیده

کتاب معرفی شبیه‌سازی مونت‌کارلو: پایه‌ای برای تحلیل‌های پیچیده

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 معرفی شبیه‌سازی مونت‌کارلو: پایه‌ای برای تحلیل‌های پیچیده

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: مقدمه‌ای بر روش‌های مونت‌کارلو

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی شبیه‌سازی مونت‌کارلو
  • 2. مقدمه بر شبیه‌سازی مونت‌کارلو
  • 3. تاریخچه و تکامل شبیه‌سازی مونت‌کارلو
  • 4. کاربردها و اهمیت شبیه‌سازی مونت‌کارلو
  • 5. مزایا و محدودیت‌های شبیه‌سازی مونت‌کارلو
  • 6. مفاهیم کلیدی در شبیه‌سازی مونت‌کارلو
  • 7. نمونه‌گیری تصادفی
  • 8. تولید اعداد تصادفی (PRNG)
  • 9. تولید اعداد شبه تصادفی
  • 10. تولید اعداد تصادفی واقعی (TRNG)
  • 11. توزیع‌های احتمال گسسته
  • 12. توزیع یکنواخت گسسته
  • 13. توزیع برنولی
  • 14. توزیع دوجمله‌ای
  • 15. توزیع پواسون
  • 16. توزیع هندسی
  • 17. توزیع فوق هندسی
  • 18. توزیع چندجمله‌ای
  • 19. توزیع‌های احتمال پیوسته
  • 20. توزیع یکنواخت پیوسته
  • 21. توزیع نمایی
  • 22. توزیع نرمال (گاوسی)
  • 23. توزیع لگاریتمی نرمال
  • 24. توزیع گاما
  • 25. توزیع بتا
  • 26. توزیع وایبول
  • 27. توزیع خی‌دو
  • 28. توزیع t استیودنت
  • 29. توزیع F فیشر
  • 30. توزیع‌های چند متغیره
  • 31. توزیع نرمال چند متغیره
  • 32. توزیع گوسین
  • 33. توزیع‌های وابسته
  • 34. روش‌های نمونه‌گیری
  • 35. روش وارون‌سازی تابع توزیع تجمعی (Inverse Transform Sampling)
  • 36. روش پذیرش-رد (Acceptance-Rejection Sampling)
  • 37. نمونه‌گیری از توزیع شرطی
  • 38. نمونه‌گیری از توزیع ترکیبی
  • 39. نمونه‌گیری از توزیع مارکوف زنجیره‌ای (MCMC)
  • 40. مقدمه‌ای بر MCMC
  • 41. Metropolis-Hastings Algorithm
  • 42. Gibbs Sampling
  • 43. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 44. کاربرد MCMC در مدل‌های پیچیده
  • 45. پیاده‌سازی شبیه‌سازی مونت‌کارلو
  • 46. انتخاب زبان برنامه‌نویسی (Python, R, MATLAB, Julia)
  • 47. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی (NumPy, SciPy, Pandas, TensorFlow, PyTorch)
  • 48. مراحل طراحی یک شبیه‌سازی مونت‌کارلو
  • 49. تعریف مسئله و مدل
  • 50. تعیین متغیرهای ورودی و توزیع‌های آن‌ها
  • 51. تولید نمونه‌های تصادفی
  • 52. اجرای مدل با هر نمونه
  • 53. تجمیع نتایج و تحلیل
  • 54. ارزیابی و اعتبارسنجی شبیه‌سازی
  • 55. تکنیک‌های بهبود کارایی
  • 56. کاهش واریانس (Variance Reduction Techniques)
  • 57. نمونه‌گیری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 58. استفاده از متغیرهای کنترل (Control Variates)
  • 59. تکنیک‌های میانگین‌گیری (Stratified Sampling)
  • 60. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 61. استفاده از توزیع‌های متمرکزتر
  • 62. شبیه‌سازی موازی و توزیع شده
  • 63. کاربرد شبیه‌سازی مونت‌کارلو در حوزه‌های مختلف
  • 64. مالی و اقتصادی
  • 65. ارزیابی ریسک
  • 66. قیمت‌گذاری اوراق بهادار
  • 67. مدل‌سازی پرتفوی
  • 68. پیش‌بینی اقتصادی
  • 69. مهندسی
  • 70. تحلیل قابلیت اطمینان
  • 71. طراحی سیستم‌ها
  • 72. مدیریت پروژه
  • 73. تحلیل خطا
  • 74. علوم پزشکی و زیستی
  • 75. مدل‌سازی بیماری‌ها
  • 76. طراحی دارو
  • 77. تحلیل داده‌های ژنتیکی
  • 78. مطالعات بالینی
  • 79. فیزیک و شیمی
  • 80. مدل‌سازی پدیده‌های کوانتومی
  • 81. شبیه‌سازی واکنش‌های شیمیایی
  • 82. مطالعات مواد
  • 83. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 84. آموزش مدل‌ها
  • 85. انتخاب مدل
  • 86. تنظیم هایپرپارامترها
  • 87. یادگیری تقویتی
  • 88. تحلیل داده‌های بزرگ
  • 89. کاربردهای پیشرفته شبیه‌سازی مونت‌کارلو
  • 90. شبیه‌سازی‌های عامل-محور (Agent-Based Modeling)
  • 91. شبیه‌سازی‌های شبکه‌ای
  • 92. شبیه‌سازی‌های مبتنی بر فیزیک
  • 93. شبیه‌سازی‌های مبتنی بر داده
  • 94. تحلیل حساسیت و عدم قطعیت
  • 95. مفاهیم عدم قطعیت (Uncertainty)
  • 96. مفاهیم حساسیت (Sensitivity)
  • 97. روش‌های تحلیل حساسیت (Sobol Indices, Morris Method)
  • 98. تفسیر نتایج تحلیل عدم قطعیت
  • 99. چالش‌ها و ملاحظات در شبیه‌سازی مونت‌کارلو
  • 100. انتخاب مدل مناسب

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.