Simulare și metoda Monte Carlo

Recenzii ale cititorilor

Cartea este bine primită pentru claritatea și ușurința sa de înțelegere, ceea ce o face potrivită pentru oamenii de știință de date, statisticieni și persoane interesate de statistică. Cu toate acestea, utilizatorii au avut probleme cu versiunea Kindle din cauza formulelor neclare.

⬤ Concisă și ușor de citit
⬤ plăcută de citit
⬤ prezentare clară a conceptelor
⬤ include pseudocod util
⬤ recomandată pentru cercetătorii de date și statisticieni.

Versiunea Kindle are formule neclare, ceea ce diminuează experiența de lectură.

(pe baza a 4 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Simulation and the Monte Carlo Method

Conținutul cărții:

Această nouă ediție accesibilă explorează subiectele majore din simularea Monte Carlo care au apărut în ultimii 30 de ani și prezintă o bază solidă pentru rezolvarea problemelor

Simulation and the Monte Carlo Method, Third Edition reflectă cele mai recente evoluții din domeniu și prezintă o prezentare complet actualizată și cuprinzătoare a teoriei, metodelor și aplicațiilor de ultimă oră care au apărut în simularea Monte Carlo de la publicarea primei ediții clasice, acum mai bine de un sfert de secol. Păstrându-și abordarea accesibilă și intuitivă, această ediție revizuită prezintă o multitudine de informații actualizate care facilitează o înțelegere mai profundă a rezolvării problemelor într-o gamă largă de domenii, precum inginerie, statistică, informatică, matematică și științele fizice și ale vieții. Cartea începe cu o introducere modernizată care abordează conceptele de bază ale probabilității, proceselor Markov și optimizării convexe.

Capitolele următoare discută schimbările dramatice care au avut loc în domeniul metodei Monte Carlo, cu acoperirea multor subiecte moderne, inclusiv: Markov Chain Monte Carlo, tehnici de reducere a varianței, cum ar fi (re)eșantionarea importanței și metoda raportului de probabilitate transformată, metoda funcției de scor pentru analiza sensibilității, metoda aproximării stochastice și metoda contrapărții stochastice pentru optimizarea Monte Carlo, metoda entropiei încrucișate pentru estimarea evenimentelor rare și optimizarea combinatorie și aplicarea tehnicilor Monte Carlo pentru problemele de numărare. O gamă largă de exerciții este oferită la sfârșitul fiecărui capitol, precum și o mostră generoasă de exemple aplicate.

Ediția a treia cuprinde un capitol nou despre metoda extrem de versatilă a divizării, cu aplicații la estimarea evenimentelor rare, numărare, eșantionare și optimizare. Un al doilea capitol nou prezintă metoda enumerării stochastice, care este o nouă metodă Monte Carlo secvențială rapidă pentru căutarea arborilor. În plus, cea de-a treia ediție conține materiale noi despre.

- Generarea numerelor aleatoare, inclusiv generatoare multiple-recursive și Mersenne Twister.

- Simularea proceselor Gaussiene, a mișcării Browniane și a proceselor de difuzie.

- Metoda Monte Carlo pe mai multe niveluri.

- Noi îmbunătățiri ale metodei entropiei încrucișate (CE), inclusiv metoda CE "îmbunătățită", care utilizează eșantionarea din distribuția cu variație zero pentru a găsi parametrii optimi ai eșantionării importanței.

- Peste 100 de algoritmi în pseudocod modern cu control al fluxului.

- Peste 25 de exerciții noi.

Simulation and the Monte Carlo Method, Third Edition este un text excelent pentru cursurile universitare de licență și pentru cursurile universitare de început în simularea stochastică și tehnicile Monte Carlo. Cartea servește, de asemenea, ca o referință valoroasă pentru profesioniștii care ar dori să obțină o înțelegere mai formală a metodei Monte Carlo.

Reuven Y. Rubinstein, DSc, a fost profesor emerit la Facultatea de Inginerie Industrială și Management de la Technion-Israel Institute of Technology. A fost consultant la numeroase organizații de mari dimensiuni, precum IBM, Motorola și NEC. Autor a peste 100 de articole și a șase cărți, Dr. Rubinstein a fost, de asemenea, inventatorul metodei populare a funcției de scor în analiza simulării și al metodelor generice de entropie încrucișată pentru optimizare combinatorie și numărare.

Dirk P. Kroese, PhD,este profesor de matematică și statistică la Școala de Matematică și Fizică a Universității din Queensland, Australia. A publicat peste 100 de articole și patru cărți într-o gamă largă de domenii ale probabilității și statisticii aplicate, inclusiv metode Monte Carlo, entropie încrucișată, algoritmi randomizați, teoria traficului telefonic, fiabilitate, statistici computaționale, probabilitate aplicată și modelare stocastică.