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目次

コンピュータシミュレーション

コンピュータシミュレーション

  • 伊藤 俊秀(共著)/ 草薙 信照(共著)
  • 1章 コンピュータシミュレーション概観
    • 1.1 シミュレーションの歴史と意義
    • 1.2 シミュレーションモデルの分類
  • 2章 本書で必要な数学の基礎知識
    • 2.1 数の体系
    • 2.2 数列
    • 2.3 行列
    • 2.4 微分と積分
    • 2.5 数値解析
    • 2.6 確率と確率事象の表現
  • 3章 決定的モデルのシミュレーション
    • 3.1 決定的モデルとシミュレーション
    • 3.2 力学モデル
    • 3.3 人口変動モデル
  • 4章 経営モデルのシミュレーション
    • 4.1 経営学とシミュレーション
    • 4.2 損益分岐点の分析
    • 4.3 線形計画法
    • 4.4 線形計画問題のシンプレックス解法
    • 4.5 その他の数理計画法
  • 5章 経済モデルのシミュレーション
    • 5.1 経済学とシミュレーション
    • 5.2 均衡価格の分析
    • 5.3 産業連関分析
    • 5.4 計量モデル分析
  • 6章 確率的モデルのシミュレーションと乱数
    • 6.1 確率的モデルとシミュレーション
    • 6.2 乱数とは何か
    • 6.3 擬似乱数の発生と検定
  • 7章 モンテカルロ法
    • 7.1 モンテカルロ法とシミュレーション
    • 7.2 モンテカルロシミュレーションの例題
    • 7.3 モンテカルロシミュレーションの精度
  • 8章 在庫管理
    • 8.1 在庫管理の基礎知識
    • 8.2 定量発注方式と定期発注方式
    • 8.3 在庫問題とモンテカルロ法
  • 9章 待ち行列
    • 9.1 待ち行列理論
    • 9.2 いろいろな待ち行列モデル
    • 9.3 待ち行列問題とモンテカルロ法
  • 10章 フラクタル
    • 10.1 フラクタル幾何学
    • 10.2 フラクタル図形
    • 10.3 フラクタル次元
    • 10.4 フラクタルの応用
  • 11章 カオス
    • 11.1 カオス理論
    • ll.2 ストレンジアトラクタ
    • 11.3 カオス理論の応用
  • 12章 ニューラルネットワーク
    • 12.1 脳のモデル化
    • 12.2 ネットワークの分類
    • 12.3 学習則
    • 12.4 ニューラルネットワークの応用
  • 13章 遺伝的アルゴリズム
    • 13.1 進化論と遺伝的アルゴリズム
    • 13.2 遺伝的アルゴリズムによる最適解の探索
    • 13.3 遺伝的アルゴリズムの応用
  • 14章 セルとエージェントによるシミュレーション
    • 14.1 相互作用のモデル化
    • 14.2 セルオートマトン
    • 14.3 マルチエージェントシミュレーション

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