Thatch oliver (32 resultados)
Digital Twin Technology & Process Simulation : Modeling Physical Systems for Industry 4.0 and Beyond
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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware - Reactive Publishing Digital Twin Technology and Process Simulation are transforming how industries design, monitor, and optimize complex physical systems. This book provides a clear and comprehensive exploration of these interconnected technologies and their critical role in the Industry 4.…0 era.Readers will gain a solid understanding of how digital twins, virtual replicas of physical assets, processes, and systems, are created, synchronized with real-world data, and used for advanced simulation and predictive analysis. The text covers core modeling principles, simulation techniques, data integration strategies, and the enabling technologies that make digital twins practical at scale.Key topics include: - Fundamentals of digital twin architecture and lifecycle- Process simulation methods for manufacturing, energy, logistics, and infrastructure- Real-time data connectivity and sensor integration- Applications across smart factories, predictive maintenance, and system optimization- Technical challenges and implementation best practices- Future directions for digital twin technology beyond Industry 4.0Written for engineers, technical managers, systems architects, and industry professionals, this book bridges theoretical concepts with practical deployment considerations. Whether you are implementing your first digital twin project or seeking to mature existing capabilities, it offers structured insights into modeling physical systems in increasingly digital environments.A valuable resource for anyone involved in the digital transformation of industrial operations.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware - Reactive PublishingAdvanced Bayesian Macroeconomics with Python provides a rigorous, hands-on treatment of modern Bayesian methods applied to macroeconomic modeling and policy analysis.This book bridges advanced macroeconomic theory with practical implementation in Python. It focuses on hie…rarchical Bayesian models, nowcasting techniques, and real-time decision frameworks that allow economists and researchers to incorporate uncertainty, update beliefs with new data, and support timely policy decisions.What You Will Find Inside: - Detailed coverage of hierarchical Bayesian models for macroeconomics- Practical nowcasting methods using Bayesian approaches- Real-time policy decision frameworks that integrate high-frequency and mixed-frequency data- Complete Python code examples using libraries such as PyMC, NumPy, Pandas, and ArviZ- Model diagnostics, prior selection, and posterior analysis tailored to macroeconomic applications- Techniques for handling large-scale datasets and computational efficiencyWritten for graduate students, academic researchers, central bank economists, and quantitative analysts, this book assumes familiarity with intermediate macroeconomics, Bayesian statistics, and basic Python programming. It emphasizes clarity, reproducibility, and technical precision over superficial applications.Whether you are building models for forecasting, conducting structural analysis, or supporting real-time policy work, this book offers the tools and code necessary to implement advanced Bayesian methods in professional macroeconomic research.
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Paperback. Condición: new. Paperback. Reactive PublishingFinancial systems are complex adaptive networks where shocks propagate through balance sheets, institutions, and sovereigns in non-linear ways. Understanding and modeling these dynamics is now a core requirement for central banks, regulators, macro-prudential analysts, and… market participants operating in a post-GFC environment defined by volatility, leverage, and structural fragility.Financial Stability & Systemic Risk Modeling with Python provides a comprehensive framework for modeling systemic risk using empirical data, network-based contagion mechanics, macro-prudential stress testing, and sovereign-bank feedback loops. Readers learn how to construct, simulate, and interpret systemic stress scenarios and translate them into operational insights for policy analysis, investment strategy, and risk management.Topics include: - Balance sheet-based contagion modeling and network spillovers- Stress testing frameworks across banks, sovereigns, corporates, and funds- Macro-prudential capital buffers, procyclicality, and regulatory triggers- Sovereign-bank doom loops and fiscal-financial feedback channels- Cross-border contagion and currency-denominated liabilities- Funding markets, collateral chains, and liquidity crunch dynamics- Agent-based systemic simulations for non-linear shock propagation- Market microstructure stress factors (volatility, basis spreads, fragmentation)- Early warning indicators for financial instability- Python implementations of core systemic models and simulation pipelinesDesigned for practitioners, researchers, and advanced students in finance, economics, and risk management, the book integrates real-world datasets, empirical calibration, and executable Python models. By bridging academic rigor with applied modeling, it equips readers to evaluate systemic vulnerabilities, stress test financial architecture, and foresee how shocks can cascade through an interconnected global economy.This is not a theoretical textbook. It is a modeling playbook for understanding financial stability under uncertainty, where the cost of misjudging contagion is measured in crises. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Editorial: Independently published, 2026
Serie: Quantitative Economics & Python Series, Libro 5 de 16. Libro 5 de 16 - Quantitative Economics & Python Series
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