CS. lec1.pdf
- модель, классификация моделей, компьютерное моделирование
Python_math.pdf, Python_Data_visualization.pdf
- модули numpy, scipy. использование numpy array.
- scipy.stats
- модуль pandas. DataFrame
- визуализация данных. matplotlib, seaborn
CS. lec 2.pdf
- краткие сведения из теор. вероятностей, распределения случайных величин;
- метод Монте Карло;
- метод случайных блужданий;
- потоки Пуассона и Эрланга.
CS. lec4_DES.pdf
- Подходы к моделированию времени (непрерывное время, постоянный шаг по времени, моменты времени для особых событий)
- Алгоритм моделирования с обработкой особых событий
- Цепи Маркова
CS. lec3_Queueing_theory.pdf
CS. lec_agents.pdf
- Модель муравья собирающего кучки из мертвых муравьёв
- Модель движения бактерии (хемотаксис)
CS. lec_cellular_automata.pdf
- Одномерный клеточный автомат
- Моделирование трафика
- Двумерный клеточный автомат
- Игра Жизнь
- моделирование возбудимой среды
CS. lec_Dynamical_Systems_1.pdf
- Описание динамических систем
- Решение ОДУ методом Эйлера
CS. lec_Dynamical_Systems_2.pdf
- Динамические системы в экологии (модели популяций: экспоненциальная, Мальтуса, хищник-жертва)
- Динимические модели в экономике
- моделирование химической реакции (метод Монте Карло)
Python_Data_visualization.pdf - построение диаграмм и графиков с помощью matplotlib, seaborn, plotly. Построение функций одной переменной на плоскости и в пространстве, тепловые карты, 3d визуализация поверхностей, графы (networkx)
Python_math.pdf - использование DataFrame, использование numpy ndarray, матричная алгебра, полиномы, интерполяция, численное интегрирование и дифференцирование, векторные поля, численное решение ОДУ, статистика в Pyhton, генерирование значений случайных величин, символьные вычисления