การจำลองเหตุการณ์แบบไม่ต่อเนื่องด้วย Python
Diogo Costa (PhD, MSc)
Adjunct Professor, University of Saskatchewan, Canada & CEO of ImpactBLUE-Scientific
ระบบพลวัต
ระบบสภาวะคงตัว
กราฟแสดงการเปลี่ยนแปลงของ state variables ตามเวลาในระบบพลวัตและระบบสภาวะคงตัว

ธรรมชาติ
ระบบสภาพอากาศ

คลื่นมหาสมุทร

กิจกรรมของมนุษย์
การจราจรบนถนน

การผลิต

ธรรมชาติ
หินที่อยู่นิ่ง

แม่น้ำในวันที่สงบ

กิจกรรมของมนุษย์
ดาวเทียมลอยในอวกาศ

เรือที่แล่นด้วยความเร็วคงที่

จำลองกิจกรรมของมนุษย์ที่ประกอบด้วยกระบวนการต่อเนื่องกัน
ใช้ได้กับกระบวนการที่แบ่งได้เป็นลำดับของเหตุการณ์การจัดคิว

วิธีที่มีประสิทธิภาพในการสร้าง Digital Twin ของธุรกิจหรืออุตสาหกรรม
ช่วยปรับปรุงกระบวนการ เพิ่มผลิตภาพ ระบุและกำจัดจุดคอขวด รวมถึงจัดสรรทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ




การจำลองเหตุการณ์แบบไม่ต่อเนื่องด้วย Python