Thư viện mô hình tính toán

Tóm tắt

lab-modeling-onboarding là bộ tài liệu onboarding về mô hình hóa tính toán (computational modeling) cho kỹ thuật môi trường, do Kejia Hu biên soạn tại Environmental Interfacial Technology Lab (EITLab), Đại học George Washington. Repo gồm 5 Jupyter notebook được thiết kế theo trình tự học tăng dần, phù hợp cho sinh viên và kỹ sư mới bắt đầu với Python.

Notebook 1 giới thiệu nền tảng Python khoa học: NumPy, SciPy, Matplotlib, thao tác mảng/ma trận và trực quan hóa dữ liệu.

Notebook 2 chuyển sang thống kê ứng dụng: boxplot, khoảng tin cậy, kiểm định giả thuyết và hồi quy tuyến tính.

Notebook 3 là phần lõi mô hình số: tối ưu hóa (Nelder-Mead), tìm nghiệm phương trình (bisection, Newton-Raphson), tích phân, đạo hàm số và giải phương trình vi phân thường (Euler, Heun).

Notebook 4 minh họa machine learning qua bài toán phân loại (Random Forest) trên tập dữ liệu ung thư vú, nhấn mạnh vấn đề rò rỉ dữ liệu (data leakage) và phân tích tầm quan trọng đặc trưng.

Notebook 5 là ứng dụng nâng cao nhất: mô phỏng hệ thống thẩm thấu ngược (Reverse Osmosis) bằng framework WaterTAP, xây dựng trên Pyomo và IDAES để mô hình hóa quá trình xử lý nước ở cấp độ công nghiệp.

Giá trị lớn nhất của repo là lộ trình học rõ ràng: Python → Thống kê → Phương pháp số → Machine Learning → Ứng dụng WaterTAP, giúp người học có nền tảng kỹ thuật xây dựng/môi trường chuyển sang tư duy mô hình hóa định lượng bằng Python một cách có hệ thống, thay vì học rời rạc từng công cụ.