کتاب از بلکجک تا دنیای شبیهسازی: آموزش تکنیکهای مونتکارلو با پایتون با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
از بلکجک تا دنیای شبیهسازی: آموزش تکنیکهای مونتکارلو با پایتون از بلکجک تا دنیای شبیهسازی: آموزش تکنیکهای مونتکارلو با پایتون آیا به دنبال درک عمیقتری از شبیهسازی، مدلسازی و پیشبینیهای مب...
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره از بلکجک تا دنیای شبیهسازی: آموزش تکنیکهای مونتکارلو با پایتون
موضوع کلی: شبیهسازی کامپیوتری و روشهای مونتکارلو
موضوع میانی: شبیهسازی رویداد گسسته با رویکرد مونتکارلو
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر شبیهسازی و روشهای مونتکارلو
- 2. چرا شبیهسازی؟ کاربردها و مزایا
- 3. تاریخچه مختصری از شبیهسازی کامپیوتری
- 4. مفهوم روشهای مونتکارلو
- 5. مبانی احتمالات و آمار برای شبیهسازی
- 6. متغیرهای تصادفی و توزیعهای احتمال
- 7. توزیعهای گسسته پرکاربرد (برنولی، دوجملهای، پواسون)
- 8. توزیعهای پیوسته پرکاربرد (یکنواخت، نمایی، نرمال)
- 9. ایجاد اعداد شبه تصادفی
- 10. تولید اعداد تصادفی یکنواخت
- 11. روشهای تولید اعداد شبه تصادفی (Linear Congruential Generator)
- 12. ارزیابی کیفیت اعداد شبه تصادفی
- 13. تولید متغیرهای تصادفی با توزیعهای دلخواه
- 14. روش بازگشت (Inverse Transform Method)
- 15. روش پذیرش-رد (Rejection Sampling)
- 16. پیادهسازی توزیعهای احتمال در پایتون
- 17. مفاهیم شبیهسازی رویداد گسسته (DES)
- 18. تفاوت DES با شبیهسازی مبتنی بر زمان (CB)
- 19. انواع شبیهسازی رویداد گسسته
- 20. انواع حالتهای سیستم در DES
- 21. رویدادها (Events) و زمان رویداد (Event Time)
- 22. مدلسازی صفها (Queues)
- 23. ظرفیت صف و طول صف
- 24. زمان انتظار در صف
- 25. مفهوم زمان بین رسیدن (Interarrival Time)
- 26. مدلسازی جریان ورود (Arrival Process)
- 27. توزیع زمان بین رسیدن
- 28. مدلسازی فرآیند سرویس (Service Process)
- 29. زمان سرویس
- 30. سیستمهای تککاناله با یک سرور
- 31. سیستمهای صفبندی M/M/1
- 32. پیادهسازی مدل M/M/1 در پایتون
- 33. مفهوم زمان سرویسدهی (Service Time)
- 34. مفهوم زمان اتمام (Departure Time)
- 35. مدلسازی با چندین سرور
- 36. مدل M/M/c
- 37. پیادهسازی مدل M/M/c در پایتون
- 38. مفهوم زمان پاسخ (Response Time)
- 39. انتخاب پارامترهای مدل شبیهسازی
- 40. جمعآوری داده برای پارامترها
- 41. تجزیه و تحلیل دادههای ورودی
- 42. انتخاب توزیعهای مناسب برای دادههای ورودی
- 43. مدلسازی بازی بلکجک
- 44. مفاهیم پایه بازی بلکجک
- 45. قوانین اولیه بازی بلکجک
- 46. ارزش کارتها در بلکجک
- 47. قوانین برد و باخت در بلکجک
- 48. ایجاد کارتها و دسته کارت
- 49. تولید توزیع تصادفی کارتها
- 50. شبیهسازی یک دست بلکجک
- 51. قوانین اصلی تصمیمگیری بازیکن (Hit, Stand, Double Down, Split)
- 52. استراتژی پایه بلکجک
- 53. پیادهسازی استراتژی پایه در پایتون
- 54. شبیهسازی بازی در مقابل دیلر
- 55. قوانین دیلر
- 56. شبیهسازی کامل یک دست بلکجک با دیلر
- 57. محاسبه سود و زیان در هر دست
- 58. پیادهسازی شبیهسازی چندین دست بلکجک
- 59. محاسبه میانگین سود/زیان در طولانی مدت
- 60. تحلیل عملکرد استراتژیها در بلکجک
- 61. تاثیر قانون "Soft 17" بر بازی
- 62. تاثیر قانون "Blackjack Pays 3:2"
- 63. تاثیر قانون "Insurance"
- 64. تاثیر قانون "Surrender"
- 65. شبیهسازی استراتژیهای پیشرفتهتر بلکجک
- 66. شمارش کارت (Card Counting) - مقدمه
- 67. مفاهیم پایه شمارش کارت
- 68. شبیهسازی یک سیستم شمارش کارت ساده
- 69. تحلیل نتایج شبیهسازی شمارش کارت
- 70. مدیریت سرمایه (Bankroll Management)
- 71. مفهوم شبیهسازی Monte Carlo برای ارزیابی
- 72. تکنیکهای کاهش واریانس (Variance Reduction)
- 73. انتگرالگیری مونتکارلو
- 74. روش نمونهگیری اهمیت (Importance Sampling)
- 75. کاربرد نمونهگیری اهمیت در بلکجک
- 76. روش متغیرهای کنترل (Control Variates)
- 77. کاربرد متغیرهای کنترل در بلککارلو
- 78. روش متغیرهای شبهتصادفی (Quasi-Monte Carlo)
- 79. مقدمهای بر اعداد شبهتصادفی Sobol
- 80. مقایسه اعداد تصادفی و شبهتصادفی
- 81. کاربرد در مسائل بهینهسازی
- 82. مقدمهای بر بهینهسازی مونتکارلو
- 83. بهینهسازی با الگوریتم ژنتیک
- 84. مقدمهای بر الگوریتمهای تکاملی
- 85. شبیهسازی الگوریتم ژنتیک ساده
- 86. کاربرد در مسائل بهینهسازی
- 87. بهینهسازی با تبرید شبیهسازی شده (Simulated Annealing)
- 88. مفهوم تبرید شبیهسازی شده
- 89. پیادهسازی تبرید شبیهسازی شده
- 90. کاربرد در مسائل بهینهسازی
- 91. پیادهسازی سیستم مدیریت بازی بلکجک
- 92. ایجاد رابط کاربری خط فرمان برای بازی
- 93. مدیریت بازی با چندین بازیکن
- 94. ذخیره و بازیابی وضعیت بازی
- 95. مدلسازی بازیهای دیگر با روش مونتکارلو
- 96. شبیهسازی تاس (Dice Rolling)
- 97. شبیهسازی سکه (Coin Flipping)
- 98. شبیهسازی سایر بازیهای شانسی
- 99. کاربرد در مدلسازی ریسک
- 100. مدلسازی ریسک مالی
تگها:
Computer Simulation
Discrete event simulation
Monte Carlo Games
Monte Carlo Methods
Monte Carlo simulation
Python Simulation
آموزش شبیهسازی
بلکجک
پایتون
روشهای مونتکارلو
شبیهسازی
شبیهسازی رویداد گسسته
شبیهسازی کامپیوتری
شبیهسازی مونتکارلو
مونتکارلو
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.