本模块旨在提供用于建模的高性能计算的最基本概念。它还旨在教授 Python 3 的基础知识，Python 3 将是本课程测验中使用的编程语言。

动力系统建模是研究时空相关问题的主要方法。其目的是将自然现象转化为数学方程组。一旦完成了这一基本步骤，主要障碍就是实际解决所获得的数学问题。通常情况下，这些方程并不具备解析解，必须采用先进的数值方法才能求解。在本模块中，您将学习如何书写表示自然现象的数学方程，以及如何对其进行数值求解的基础知识。

本单元通过概述细胞自动机方法的基本构件来定义细胞自动机的概念。然后介绍如何将这种技术应用于自然现象。最后将介绍格子气体自动机，这是一种用于流体流动的子类模型。

本模块介绍格子波尔兹曼法，它是计算流体力学的一个强大工具。课程以实践为导向，一步步展示如何编写格子波尔兹曼法程序。程序用于展示流体动力学中一个有趣的问题，即模拟障碍物后的涡街。

本课简要回顾了经典力学以及用于积分许多相互作用粒子的运动方程的数值方法。学生将了解到，解决粒子间所有相互作用的计算费用是模拟此类系统的主要障碍。本单元将介绍具体算法，以减少短程和大程力的计算费用。本模块将详细介绍 Barnes-Hut 算法，这是一种树形算法，是解决 N-体问题的常用方法。

在本模块中，我们将看到另一种方法来模拟在大多数时间表现出微不足道的行为，但在一连串离散事件的作用下可能发生重大变化的系统。离散事件方法最初是为了模拟队列理论系统（如消费者等待队列）而开发的，现在已被广泛应用于各种问题，如交通路口建模或火山灾害预测。

基于代理的模型（ABM）通过将复杂系统分解为小实体（代理），并关注代理之间以及代理与环境之间的关系，来建立复杂系统的模型。这种方法源于人工智能研究，目前被用于模拟各种系统，如行人行为、社会昆虫、生物细胞等。