Thinking in Systems, Not Code (Paperback or Softback)
Lingua: inglese
Editore: Ankit Anurag Naik 2/8/2026, 2026
- Brossura
- Nuovo

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Thinking in Systems, Not Code.
Codice articolo BBS-9789153181750
- Titolo
- Thinking in Systems, Not Code (Paperback or Softback)
- Autore
- Naik, Ankit Anurag
- Editore
- Ankit Anurag Naik 2/8/2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- New
- Tipo di libro
- Book
- Rilegatura
- Paperback or Softback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 9153181751
- ISBN 13
- 9789153181750
- Peso dell'articolo
- 0,71 libbre
Most people are taught to solve problems by breaking them into steps and writing code.
But complex systems—energy grids, electric vehicles, industrial processes, and organizations—don’t behave like step-by-step programs.
They behave like systems: interconnected, feedback-driven, and emergent.
Thinking in Systems, Not Code teaches you to model reality the way it actually works—not as sequences of instructions, but as structures where behavior emerges from relationships.
Using Modelica and equation-based modeling, you’ll learn to ask:
“How is this system structured?”
instead of
“How do I compute this?”
This shift makes complexity manageable—and models reusable across domains.
What You’ll Learn
- Frame problems as systems, not isolated calculations
- Choose meaningful system boundaries and levels of abstraction
- Model using structure and relationships, not execution order
- Apply conservation laws, feedback, and hierarchy across domains
- Build models that scale, adapt, and reveal emergent behavior
- Use models as tools for reasoning and decision-making—not just simulation
Who This Book Is For
This book is for readers who work with complex technical or socio-technical systems and want a deeper, more rigorous way to reason about them.
You may be:
- An engineer working with physical, energy, or cyber-physical systems
- A researcher or educator modeling dynamic processes
- A systems architect or technical decision-maker evaluating design trade-offs
- A practitioner using models, simulations, or quantitative analysis to support decisions
No prior Modelica experience is required.
Familiarity with basic mathematics, equations, or modeling concepts is helpful.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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