Metode Monte Carlo

Recenzii ale cititorilor

Cartea despre metodele Monte Carlo oferă o explorare sistematică și cuprinzătoare a diferiților algoritmi și a aplicațiilor lor în statistică și informatică. Este apreciată pentru acoperirea riguroasă și exemplele ilustrative, ceea ce o face o resursă valoroasă pentru cercetători și studenți. Cu toate acestea, ea necesită o pregătire solidă în mai multe domenii matematice, ceea ce poate limita accesibilitatea sa pentru unii cititori.

⬤ Acoperire sistematică și cuprinzătoare a algoritmilor și metodelor Monte Carlo.
⬤ Explicații riguroase cu exemple ilustrative care sunt atractive pentru cursanți.
⬤ Valoros atât pentru înțelegerea teoretică, cât și pentru aplicațiile practice în diverse domenii precum inteligența artificială și viziunea pe calculator.
⬤ Încurajează o înțelegere mai profundă și conexiuni între matematică și cercetarea actuală.
⬤ Potrivit ca manual pentru studenții absolvenți și servește, de asemenea, ca o referință excelentă.

⬤ Necesită cunoștințe anterioare solide în calculul stochastic, geometria diferențială și alte domenii matematice avansate, ceea ce îl face inaccesibil pentru unii cititori.
⬤ Unii recenzenți au considerat că expunerea este lacunară și lipsită de suficiente cunoștințe de bază privind metodele.
⬤ Numeroasele greșeli de scriere și problemele organizatorice diminuează experiența de lectură.
⬤ Poate fi percepută mai degrabă ca o colecție de notițe decât ca un manual bine structurat.
⬤ Unele voci critice recomandă texte alternative.

(pe baza a 11 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Monte Carlo Methods

Conținutul cărții:

Această carte încearcă să reducă decalajul dintre statistică și informatică.

Ea oferă o prezentare generală a metodelor Monte Carlo, inclusiv Monte Carlo secvențial, Markov Chain Monte Carlo, Metropolis-Hastings, Gibbs Sampler, Cluster Sampling, Data Driven MCMC, Stochastic Gradient descent, Langevin Monte Carlo, Hamiltonian Monte Carlo și maparea peisajului energetic. Datorită naturii sale cuprinzătoare, cartea este potrivită pentru elaborarea și predarea cursurilor universitare privind metodele Monte Carlo.

Pentru a facilita învățarea, fiecare capitol include câteva exemple de aplicații reprezentative din diverse domenii. Cartea urmărește două obiective principale: (1) îi introduce pe cercetători în aplicarea metodelor Monte Carlo la probleme mai largi din domenii precum Computer Vision, Computer Graphics, Machine Learning, Robotics, Artificial Intelligence etc.; și (2) le facilitează oamenilor de știință și inginerilor care lucrează în aceste domenii utilizarea metodelor Monte Carlo pentru a-și îmbunătăți cercetarea.