内容
・統計的・物理的シミュレーションを理解し，作成・評価するために
・マルコフ決定過程，モンテカルロ法，ブートストラップ法など様々な アルゴリズム・概念を習得
・Pythonをつかって実践しながら学ぶ
【主な目次】
第I部 数値シミュレーションで開始
1. シミュレーションモデル入門
分類／問題への取り組み／離散イベントシミュレーション（DES）／動的システムモデル／効率的な実行方法
2. ランダム性と乱数の理解
確率過程／乱数シミュレーション／擬似乱数生成器／一様分布／汎用的な手法／セキュリティ／暗号用乱数生成器
3. 確率とデータ生成プロセス
ベイズの定理／確率分布／データの生成／検定力分析
第II部 シミュレーションモデリングアルゴリズムと技法
4. モンテカルロシミュレーション
中心極限定理／／数値積分／感度分析／交差エントロピー手法
5. シミュレーションに基づいたマルコフ決定過程
エージェント／マルコフ過程／マルコフ連鎖／ベルマン方程式／マルチエージェントシミュレーション／シェリングの分離モデル
6. リサンプリング手法
ジャックナイフ技法／ブートストラッピング／並べ替え検定／交差検証技法
7. シミュレーションを使ってシステムを改善し最適化する
数値最適化技法／勾配降下法／ニュートンラフソン法／確率的勾配降下法／期待値最大化（EM）アルゴリズム／シミュレーテッドアニーリング（SA）法
／多変量最適化発見手法
8. 進化システム入門
SC 入門／遺伝プログラミング／遺伝アルゴリズム／記号的回帰（SR）／CAモデル
第III部 実世界の問題解決にシミュレーションを応用する
9. 金融工学にシミュレーションモデルを活用する
幾何学的なブラウン運動モデル／株価予測／ポートフォリオ
10. ニューラルネットワークを使って物理現象をシミュレーションする
フィードフォワードニューラルネットワーク／ANNを使った翼の自己雑音シミュレーション／深層ニューラルネットワーク／グラフニューラルネットワーク（GNN）
11. プロジェクト管理でのモデル化とシミュレーション
簡単な森林管理問題／スケジュール管理
12. 動的な系における故障診断のシミュレーションモデル
故障診断入門／モーターギアボックスの故障診断モデル／無人航空機の故障診断システム
13. 次は何か
実生活へのシミュレーションモデルの応用／シミュレーションモデリングの次のステップ
訳者あとがき
索引
