Это новое доступное издание исследует основные темы в моделировании методом Монте-Карло. Книга "Моделирование и метод Монте-Карло, Второе издание" отражает последние достижения в этой области и представляет полный обновленный обзор основных тем, которые появились в моделировании методом Монте-Карло с момента выхода классического Первого издания более двадцати пяти лет назад. Сохраняя свой доступный и интуитивный подход, это переработанное издание содержит множество актуальной информации, которая способствует более глубокому пониманию решения задач в широком спектре предметных областей, таких как инженерия, статистика, информатика, математика и естественные и жизненные науки.
Книга начинается с модернизированного введения, посвященного основным понятиям теории вероятностей, марковским процессам и выпуклой оптимизации. Последующие главы описывают значительные изменения, которые произошли в области метода Монте-Карло, охватывая многие современные темы, включая: марковские цепи Монте-Карло, методы уменьшения дисперсии, такие как метод преобразования отношения правдоподобия и метод экранирования, метод оценки функции на чувствительность, метод стохастической аппроксимации и его стохастический аналог для оптимизации методом Монте-Карло, метод перекрестной энтропии для оценки редких событий и комбинаторной оптимизации, применение методов Монте-Карло для решения задач подсчета с акцентом на параметрический метод минимальной перекрестной энтропии.
В конце каждой главы приводится обширный набор упражнений, более сложные разделы и задачи помечены соответственно для продвинутых читателей. В книгу включено большое количество прикладных примеров, подчеркивающих различные области применения, а в подробном приложении представлены введение в экспоненциальные семейства, обсуждение вычислительной сложности задач стохастического программирования и примеры программ на MATLAB.
Для чтения книги требуются только базовые вводные знания теории вероятностей и статистики. "Моделирование и метод Монте-Карло, Второе издание" отлично подходит в качестве учебного пособия для старших курсов бакалавриата и начальных курсов магистратуры по моделированию и методам Монте-Карло. Книга также служит ценным справочным пособием для специалистов, которые хотели бы достичь более формального понимания метода Монте-Карло.
Эта доступная редакция исследует основные аспекты мониторинга и метода Монте - Карло. Second Edition отражает последние разработки в этой области и представляет полностью обновленный и всесторонний отчет о крупных вопросах, которые возникали в применении метода Монте - Карло после издания классической First Edition более 25 лет назад. В то время как сохраняя ее доступную и интуитивный подход, эта обновленная версия содержит множество самой свежей информации, которая облегчает сильное понимание разрешения проблем среди широкого ряда предметных областей, таких как инжиниринг, статистика, информатика и математика, физическое и науки о жизни. Книга начинается с модернизированного введения, которое касается основных концепций вероятности, Марков процессов и выпуклой оптимизации. Дальнейшие главы обсуждают колоссальные изменения, произошедшие в области метода Монте -Карло, включая обсуждение многих современных тем, включая: метод Маркова объединенного импорта управление качеством методом трансформации, вероятностного коэффициента и методы расхождения функция оценки для анализа чувствительности методы стохастической аппроксимации и метод анаграмм для разрешения Монте - Карлового Оптимизации Метод энтропии к оценке событий редких и комбинаторных оптимизаций Применение методов Монте – Карло для подсчета вопросов, если акцентирует особое внимание параметрическому методу минимума учета энтропии Обширная выборка применяемых примеров расположена через книгу, акцентируя различая областей применения, и детальное приложение предоставляет введение к семействам экспоненциальных, обсуждение оперативной сложности проблем стохастического программирования, и программы MATLAB демонстрируют,
Это доступное обновленное издание исследует основные моменты Монте-Карловского моделирования. В этой книге основное внимание уделено взаимодействию и основам метода Монте-Карло, это чтение отражает новейшие достижения в этой области и дает полный и подробный обзор из основных вопросов, возникших в методе Монте-Карлы с момента публикации классического Первого издания более двадцати пяти лет назад. Сохраняя свою доступную и интуитивную подачу, эта пересмотренная редакция включает множество свежей информации, которая облегчает понимание решения проблем широко используется в различных предметных сферах, таких как инженерия, статистика, компьютерная наука, математика и естественные науки. Книга начинается с модернизированного введения, которое прорабатывает базовые концепции вероятности, марковских процессов и выпуклой оптимизации. Последующие главы обсудили значительные изменения, произошедшие в методе Монте -Карло, с освещением многих современных тем, включая: метод Маркова для метода Монте-Карлеса методы уменьшения дисперсии, такие как метод преобразования логарифмического отношения и метод экрана метод оценки функций результатов для анализа чувствительности метод стохастической аппроксимации и метод расчетов для вычисления Монте -Карловых оптимизаций метод направленной энтропии для оценки редких событий и комбинаторный оптимизатор применение методов Монте-Карле при решении задач подсчета, с акцентом на параметрический метод минимальной несимметричной энтрогии большое множество упражнений привозится в конце каждой главы, со сложными разделами и упражнениями, надлежащим образом отмеченными для продвинутых читателей. Богатая оппонирования проблем прилагаются повсеместно в книге, подчёркивая различные сферы применения, и детализированное приложение вносит введение в экспоненциальные семейные, обсуждения вычислительной сложности стохастических проблем программирования, и программные образцы MATLAB. Требующий только базовые, вводные знания о вероятности и статистике, "Моделирование и метод Монте-Карла Второй издание" делает отличный текст для студенческих и начинающих курсов по моделированию и методам статики Монте-карле.
Электронная Книга «Simulation and the Monte Carlo Method» написана автором Dirk Kroese P. в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470230374
Описание книги от Dirk Kroese P.
This accessible new edition explores the major topics in Monte Carlo simulation Simulation and the Monte Carlo Method, Second Edition reflects the latest developments in the field and presents a fully updated and comprehensive account of the major topics that have emerged in Monte Carlo simulation since the publication of the classic First Edition over twenty-five years ago. While maintaining its accessible and intuitive approach, this revised edition features a wealth of up-to-date information that facilitates a deeper understanding of problem solving across a wide array of subject areas, such as engineering, statistics, computer science, mathematics, and the physical and life sciences. The book begins with a modernized introduction that addresses the basic concepts of probability, Markov processes, and convex optimization. Subsequent chapters discuss the dramatic changes that have occurred in the field of the Monte Carlo method, with coverage of many modern topics including: Markov Chain Monte Carlo Variance reduction techniques such as the transform likelihood ratio method and the screening method The score function method for sensitivity analysis The stochastic approximation method and the stochastic counter-part method for Monte Carlo optimization The cross-entropy method to rare events estimation and combinatorial optimization Application of Monte Carlo techniques for counting problems, with an emphasis on the parametric minimum cross-entropy method An extensive range of exercises is provided at the end of each chapter, with more difficult sections and exercises marked accordingly for advanced readers. A generous sampling of applied examples is positioned throughout the book, emphasizing various areas of application, and a detailed appendix presents an introduction to exponential families, a discussion of the computational complexity of stochastic programming problems, and sample MATLAB programs. Requiring only a basic, introductory knowledge of probability and statistics, Simulation and the Monte Carlo Method, Second Edition is an excellent text for upper-undergraduate and beginning graduate courses in simulation and Monte Carlo techniques. The book also serves as a valuable reference for professionals who would like to achieve a more formal understanding of the Monte Carlo method.
