Моделювання складних систем у Python

Abstract

У навчальному посібнику висвітлюються основні теоретичні та інструментальні аспекти моделювання складних систем різної природи з використанням інтерактивного веб-додатку Jupyter Notebook. Для дискретних даних у вигляді часових рядів розроблено та адаптовано сучасні міждисциплінарні методи кількісної оцінки складності: (мульти-)фрактальний, рекурентний, інформаційний, ентропійний та ін. види аналізу. Запропоновано відповідні міри складності. Показано, що більшість із них можна використовувати у якості індикаторів чи передвісників критичних або кризових явищ у складних системах. Посібником зможуть скористатися як здобувачі другого (магістр) рівня вищої освіти спеціальності 014 Середня освіта (Фізика та астрономія; Інформатика; Математика; Природничі науки), так і інших спеціальностей закладів вищої освіти, наукові працівники й особи, які цікавляться методами моделювання складних систем. The handbook covers the main theoretical and instrumental aspects of modeling complex systems of different nature using the interactive web application Jupyter Notebook. For discrete data in the form of time series, modern interdisciplinary methods for quantifying complexity are developed and adapted: (multi-)fractal, recurrence, informational, entropy, and other types of analysis. The corresponding measures of complexity are proposed. It is shown that most of them can be used as indicators or precursors of critical or crisis phenomena in complex systems. The handbook can be used by applicants for the second (master's) level of higher education in the specialty 014 Secondary Education (Physics and Astronomy; Computer Science; Mathematics; Natural Sciences) and other specialties of higher education institutions, researchers and people interested in methods of complex systems modeling.