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Python建模与仿真（美）杰森·M.金瑟2025_9787111790327电子版
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- 资源编号：510651
- 资源学科：文体科教|工业技术
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- 上架日期：2026-01-13
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内容简介
从基础原理到实战仿真，让Python成为你的科研与创新利器
Python凭借简洁易用的特性与丰富的工具库，已成为科学工程领域的建模利器。然而，构建可靠的模型与仿真绝非简单的代码堆砌——隐藏的逻辑漏洞、算法缺陷或数据偏差，都可能让看似完美的流水线得出错误的结论。本书正是为了破解这一难题：它系统梳理了科学与工程领域的核心计算建模技术，不只是传授代码，更着重培养跨计算环境的算法思维。从生成“莎士比亚风格”文本的趣味模型，到分析电影数据库的数据分析实践，再到模拟病毒传播的动态仿真、探索国际象棋策略的逻辑建模，一个个鲜活的案例让抽象的建模理论落地为可操作的实践。
本书特色
·理论与代码并重：每个核心理论均配套可直接运行的Python脚本，所有函数已开源至GitHub，即学即用。
·真实场景驱动：从莎士比亚文本分析、电影数据库构建，到病毒传播动力学模拟、国际象棋AI策略，覆盖人文、社科、生物、计算机等多领域案例。
·建模初学者友好：无需深厚的编程背景，通过循序渐进的逻辑拆解，让复杂模型变得直观易懂，只需具备基础Python知识，即可轻松入门建模与仿真的核心技能。
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。
Python凭借简洁易用的特性与丰富的工具库，已成为科学工程领域的建模利器。然而，构建可靠的模型与仿真绝非简单的代码堆砌——隐藏的逻辑漏洞、算法缺陷或数据偏差，都可能让看似完美的流水线得出错误的结论。本书正是为了破解这一难题：它系统梳理了科学与工程领域的核心计算建模技术，不只是传授代码，更着重培养跨计算环境的算法思维。从生成“莎士比亚风格”文本的趣味模型，到分析电影数据库的数据分析实践，再到模拟病毒传播的动态仿真、探索国际象棋策略的逻辑建模，一个个鲜活的案例让抽象的建模理论落地为可操作的实践。
本书特色
·理论与代码并重：每个核心理论均配套可直接运行的Python脚本，所有函数已开源至GitHub，即学即用。
·真实场景驱动：从莎士比亚文本分析、电影数据库构建，到病毒传播动力学模拟、国际象棋AI策略，覆盖人文、社科、生物、计算机等多领域案例。
·建模初学者友好：无需深厚的编程背景，通过循序渐进的逻辑拆解，让复杂模型变得直观易懂，只需具备基础Python知识，即可轻松入门建模与仿真的核心技能。
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。
作者简介
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。
目录
译者序
前言
第1章 概述 1
第2章 随机数 3
2.1 随机的定义 3
2.2 复制随机序列 6
2.3 缩放与偏移 7
2.4 其他类型的随机数 7
2.5 高斯分布 9
2.6 确认随机性 10
2.7 本章小结 12
练习题 12
第3章 随机数的应用 13
3.1 纸牌游戏：战争 13
3.2 Python实现 14
3.3 改变游戏 19
3.3.1 一张A 19
3.3.2 四张A 20
3.4 本章小结 20
练习题 21
第4章 蒙特卡罗方法 22
4.1 随机向量 22
4.2 掷骰子 23
4.3 蒙特卡罗方法应用示例 24
4.3.1 水平线分隔 24
4.3.2 斜线分隔 25
4.3.3 积分 26
4.3.4 正方形 28
4.3.5 π值预估 29
4.4 超球体 30
4.5 合理抽样 31
4.6 估算星形面积 33
4.6.1 几何性质 34
4.6.2 理论比 36
4.6.3 使用蒙特卡罗方法估计星形面积占比 38
4.7 非平均分布 41
4.8 本章小结 42
练习题 43
第5章 自组织建模 44
5.1 谢林模型 44
5.2 用Python建模 45
5.3 试验 48
5.4 修改算法 49
5.5 本章小结 52
练习题 52
第6章 隐马尔可夫模型 53
6.1 输出HMM 53
6.2 转换HMM 55
6.2.1 转换HMM的数据结构 56
6.2.2 构建转换HMM 58
6.3 循环HMM 61
6.4 注意事项 62
6.4.1 假设的数据 63
6.4.2 虚假字符串 63
6.4.3 递归概率 63
6.5 本章小结 64
练习题 64
第7章 起始密码子的识别 65
7.1 简要生物学背景 65
7.2 Python实现 66
7.2.1 数据 66
7.2.2 概率和对数几率 67
7.2.3 构建矩阵 68
7.2.4 一个查询 70
7.2.5 测试工作 70
7.3 本章小结 72
练习题 72
第8章 HMM在棒球中的应用 74
8.1 棒球就够了 74
8.2 棒球HMM 75
8.3 数据采集 76
8.4 统计事件 79
8.5 创建转换HMM 80
8.6 分析 82
8.6.1 用户选择的局 82
8.6.2 罕见的转换 83
8.6.3 不寻常的局 84
8.7 本章小结 85
练习题 85
第9章 隐莎士比亚模型 86
9.1 构建HMM 86
9.2 创造新的字符串 88
9.3 发现新莎士比亚 90
9.4 结构 92
9.5 Midsummer Madness 94
9.6 本章小结 95
练习题 95
第10章 关联的数据 97
10.1 电影数据库 97
10.2 Python查询 99
10.3 关联 102
10.4 Floyd-Warshall算法 105
10.4.1 B矩阵和P矩阵 105
10.4.2 创建G矩阵和P矩阵 107
10.4.3 用Python创建矩阵 109
10.4.4 查找最短路径 110
10.5 Floyd-Warshall在演员中的应用 112
10.6 无法连接 114
10.7 本章小结 116
练习题 116
第11章 基因表达阵列 117
11.1 数据 118
11.2 阅读电子表格 119
11.3 协议 119
11.3.1 减去背景 119
11.3.2 比值和强度 120
11.3.3 M和A 121
11.3.4 LOWESS 122
11.4 多个文件 124
11.5 简单分析 126
11.6 本章小结 128
练习题 128
第12章 联立方程 130
12.1 线性代数方法 131
12.2 Python实现 131
12.3 计算的 133
12.3.1 矩阵求逆的精度 133
12.3.2 奇点 134
12.4 应用题 136
12.4.1 游乐场收费 136
12.4.2 交通流量 136
12.5 基尔霍夫定律的应用 137
12.5.1 基尔霍夫电流定律 138
12.5.2 基尔霍夫电压定律 138
12.5.3 创建方程 139
12.5.4 计算电流 141
12.6 本章小结 142
练习题 142
第13章 运动仿真 144
13.1 直线运动 144
13.2 汽车碰撞 145
13.3 加速运动 146
13.4 垂直方向的运动 148
13.4.1 向上运动 148
13.4.2 向下运动 149
13.4.3 向上和向下运动 150
13.5 抛体运动 150
13.6 能量 152
13.6.1 示例1 154
13.6.2 示例2 155
13.7 下落物体的瞄准点 158
13.7.1 定义变量 159
13.7.2 瞄准 159
13.7.3 彩弹射击速度 160
13.7.4 飞行时间 160
13.7.5 物体高度 161
13.8 火箭测试 162
13.8.1 构建仿真 162
13.8.2 寻找正确参数 166
13.9 本章小结 168
练习题 168
第14章 振荡 169
14.1 弹簧理论 169
14.2 弹簧运动的仿真 170
14.3 修正后的仿真 172
14.3.1 平均加速度 173
14.3.2 蛙跳法 174
14.4 单摆 175
14.5 本章小结 177
练习题 178
第15章 耦合微分方程 179
15.1 简单的示例 179
15.2 两个依赖于时间的变量 181
15.3 相关方程 182
15.4 耦合方程 184
15.5 HIV仿真 187
15.6 弹簧模型 189
15.6.1 无摩擦力的弹簧模型 189
15.6.2 带摩擦力的弹簧模型 191
15.6.3 强制系统 191
15.7 耦合弹簧 194
15.8 本章小结 196
练习题 196
第16章 数量惊人的解决方案 198
16.1 游戏 199
16.2 构建解决方案 200
16.2.1 单元格标识 200
16.2.2 单元格表示 200
16.2.3 谜题架构 201
16.2.4 创建谜题 202
16.2.5 呈现谜题 203
16.2.6 规则1 204
16.2.7 规则2 206
16.3 其他谜题架构 209
16.3.1 更大的谜题 209
16.3.2 拼图数独谜题 209
16.3.3 规则3 211
16.4 开发游戏 213
16.4.1 创建一个已解决的谜题 213
16.4.2 简单的解决方案 214
16.4.3 对简单解决方案的修改 215
16.4.4 解开谜题 217
16.5 本章小结 219
练习题 219
第17章 ABM模型—病毒传播 221
17.1 ABM模型 221
17.1.1 移动 221
17.1.2 碰撞 222
17.1.3 示例 223
17.1.4 另一种计算方法 224
17.2 Python实现 225
17.2.1 将agent定义为对象 225
17.2.2 迭代 229
17.2.3 修改仿真程序 231
17.3 计算速度 232
17.4 本章小结 235
练习题 235
第18章 国际象棋 237
18.1 理论 237
18.2 实施 238
18.2.1 棋子的价值 238
18.2.2 创建棋盘 238
18.2.3 走棋 240
18.2.4 单个棋子 240
18.2.5 为游戏的状态分配分数 244
18.3 进行游戏 247
18.3.1 走法的选择 247
18.3.2 提高性能 249
18.4 本章小结 250
练习题 250
参考文献 251
前言
第1章 概述 1
第2章 随机数 3
2.1 随机的定义 3
2.2 复制随机序列 6
2.3 缩放与偏移 7
2.4 其他类型的随机数 7
2.5 高斯分布 9
2.6 确认随机性 10
2.7 本章小结 12
练习题 12
第3章 随机数的应用 13
3.1 纸牌游戏：战争 13
3.2 Python实现 14
3.3 改变游戏 19
3.3.1 一张A 19
3.3.2 四张A 20
3.4 本章小结 20
练习题 21
第4章 蒙特卡罗方法 22
4.1 随机向量 22
4.2 掷骰子 23
4.3 蒙特卡罗方法应用示例 24
4.3.1 水平线分隔 24
4.3.2 斜线分隔 25
4.3.3 积分 26
4.3.4 正方形 28
4.3.5 π值预估 29
4.4 超球体 30
4.5 合理抽样 31
4.6 估算星形面积 33
4.6.1 几何性质 34
4.6.2 理论比 36
4.6.3 使用蒙特卡罗方法估计星形面积占比 38
4.7 非平均分布 41
4.8 本章小结 42
练习题 43
第5章 自组织建模 44
5.1 谢林模型 44
5.2 用Python建模 45
5.3 试验 48
5.4 修改算法 49
5.5 本章小结 52
练习题 52
第6章 隐马尔可夫模型 53
6.1 输出HMM 53
6.2 转换HMM 55
6.2.1 转换HMM的数据结构 56
6.2.2 构建转换HMM 58
6.3 循环HMM 61
6.4 注意事项 62
6.4.1 假设的数据 63
6.4.2 虚假字符串 63
6.4.3 递归概率 63
6.5 本章小结 64
练习题 64
第7章 起始密码子的识别 65
7.1 简要生物学背景 65
7.2 Python实现 66
7.2.1 数据 66
7.2.2 概率和对数几率 67
7.2.3 构建矩阵 68
7.2.4 一个查询 70
7.2.5 测试工作 70
7.3 本章小结 72
练习题 72
第8章 HMM在棒球中的应用 74
8.1 棒球就够了 74
8.2 棒球HMM 75
8.3 数据采集 76
8.4 统计事件 79
8.5 创建转换HMM 80
8.6 分析 82
8.6.1 用户选择的局 82
8.6.2 罕见的转换 83
8.6.3 不寻常的局 84
8.7 本章小结 85
练习题 85
第9章 隐莎士比亚模型 86
9.1 构建HMM 86
9.2 创造新的字符串 88
9.3 发现新莎士比亚 90
9.4 结构 92
9.5 Midsummer Madness 94
9.6 本章小结 95
练习题 95
第10章 关联的数据 97
10.1 电影数据库 97
10.2 Python查询 99
10.3 关联 102
10.4 Floyd-Warshall算法 105
10.4.1 B矩阵和P矩阵 105
10.4.2 创建G矩阵和P矩阵 107
10.4.3 用Python创建矩阵 109
10.4.4 查找最短路径 110
10.5 Floyd-Warshall在演员中的应用 112
10.6 无法连接 114
10.7 本章小结 116
练习题 116
第11章 基因表达阵列 117
11.1 数据 118
11.2 阅读电子表格 119
11.3 协议 119
11.3.1 减去背景 119
11.3.2 比值和强度 120
11.3.3 M和A 121
11.3.4 LOWESS 122
11.4 多个文件 124
11.5 简单分析 126
11.6 本章小结 128
练习题 128
第12章 联立方程 130
12.1 线性代数方法 131
12.2 Python实现 131
12.3 计算的 133
12.3.1 矩阵求逆的精度 133
12.3.2 奇点 134
12.4 应用题 136
12.4.1 游乐场收费 136
12.4.2 交通流量 136
12.5 基尔霍夫定律的应用 137
12.5.1 基尔霍夫电流定律 138
12.5.2 基尔霍夫电压定律 138
12.5.3 创建方程 139
12.5.4 计算电流 141
12.6 本章小结 142
练习题 142
第13章 运动仿真 144
13.1 直线运动 144
13.2 汽车碰撞 145
13.3 加速运动 146
13.4 垂直方向的运动 148
13.4.1 向上运动 148
13.4.2 向下运动 149
13.4.3 向上和向下运动 150
13.5 抛体运动 150
13.6 能量 152
13.6.1 示例1 154
13.6.2 示例2 155
13.7 下落物体的瞄准点 158
13.7.1 定义变量 159
13.7.2 瞄准 159
13.7.3 彩弹射击速度 160
13.7.4 飞行时间 160
13.7.5 物体高度 161
13.8 火箭测试 162
13.8.1 构建仿真 162
13.8.2 寻找正确参数 166
13.9 本章小结 168
练习题 168
第14章 振荡 169
14.1 弹簧理论 169
14.2 弹簧运动的仿真 170
14.3 修正后的仿真 172
14.3.1 平均加速度 173
14.3.2 蛙跳法 174
14.4 单摆 175
14.5 本章小结 177
练习题 178
第15章 耦合微分方程 179
15.1 简单的示例 179
15.2 两个依赖于时间的变量 181
15.3 相关方程 182
15.4 耦合方程 184
15.5 HIV仿真 187
15.6 弹簧模型 189
15.6.1 无摩擦力的弹簧模型 189
15.6.2 带摩擦力的弹簧模型 191
15.6.3 强制系统 191
15.7 耦合弹簧 194
15.8 本章小结 196
练习题 196
第16章 数量惊人的解决方案 198
16.1 游戏 199
16.2 构建解决方案 200
16.2.1 单元格标识 200
16.2.2 单元格表示 200
16.2.3 谜题架构 201
16.2.4 创建谜题 202
16.2.5 呈现谜题 203
16.2.6 规则1 204
16.2.7 规则2 206
16.3 其他谜题架构 209
16.3.1 更大的谜题 209
16.3.2 拼图数独谜题 209
16.3.3 规则3 211
16.4 开发游戏 213
16.4.1 创建一个已解决的谜题 213
16.4.2 简单的解决方案 214
16.4.3 对简单解决方案的修改 215
16.4.4 解开谜题 217
16.5 本章小结 219
练习题 219
第17章 ABM模型—病毒传播 221
17.1 ABM模型 221
17.1.1 移动 221
17.1.2 碰撞 222
17.1.3 示例 223
17.1.4 另一种计算方法 224
17.2 Python实现 225
17.2.1 将agent定义为对象 225
17.2.2 迭代 229
17.2.3 修改仿真程序 231
17.3 计算速度 232
17.4 本章小结 235
练习题 235
第18章 国际象棋 237
18.1 理论 237
18.2 实施 238
18.2.1 棋子的价值 238
18.2.2 创建棋盘 238
18.2.3 走棋 240
18.2.4 单个棋子 240
18.2.5 为游戏的状态分配分数 244
18.3 进行游戏 247
18.3.1 走法的选择 247
18.3.2 提高性能 249
18.4 本章小结 250
练习题 250
参考文献 251
出版信息
丛 书 名：
- 出 版 社：机械工业出版社
- 出版日期：2025-10-01
- 版 次：1
- 页 数：
- 字 数：372000
- 印刷时间：
- 开 本：16开
- 纸 张：250
- 印 次：1
- I S B N：
- 包 装：平装
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