Thinking in Systems, Not Code (Paperback)
Sprache: Englisch
Verlag: Ankit Anurag Naik, 2026
- Softcover
- Neu

Anbieter: CitiRetail, Stevenage, Vereinigtes KönigreichCitiRetail
Verkäufer:in bei AbeBooks seit 29. Juni 2022
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Paperback. 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 LearnFrame problems as systems, not isolated calculationsChoose meaningful system boundaries and levels of abstractionModel using structure and relationships, not execution orderApply conservation laws, feedback, and hierarchy across domainsBuild models that scale, adapt, and reveal emergent behaviorUse models as tools for reasoning and decision-making-not just simulationWho This Book Is ForThis 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 systemsA researcher or educator modeling dynamic processesA systems architect or technical decision-maker evaluating design trade-offsA practitioner using models, simulations, or quantitative analysis to support decisionsNo prior Modelica experience is required.Familiarity with basic mathematics, equations, or modeling concepts is helpful. Model reality as systems, not steps. Using Modelica and equation-based thinking, this book teaches engineers and researchers to reason through complexity via structure, feedback, and relationships. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9789153181750
- Titel
- Thinking in Systems, Not Code (Paperback)
- Autor
- Ankit Anurag Naik
- Verlag
- Ankit Anurag Naik
- Erscheinungsjahr
- 2026
- Zustand
- new
- Einband
- Paperback
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 9153181751
- ISBN-13
- 9789153181750
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.
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