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 полностью обновленный и всеобъемлющий обзор основных тем, появившихся в моделировании методом Монте-Карло после выхода классического Первого издания более двадцати пяти лет назад. Сохраняя свой доступный и интуитивный подход, это переработанное издание содержит множество современной 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, в котором рассматриваются основные понятия теории вероятностей, марковских процессов и выпуклой оптимизации. Последующие главы описывают драматические изменения, которые произошли в области метода Монте-Карло, охватывая многие современные темы, включая: марковские цепи Монте-Карло, методы уменьшения дисперсии, такие как метод преобразования функции правдоподобия и метод выборки, метод оценки функции для анализа чувствительности, 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 упражнения помечены соответственно для продвинутых читателей. В книгу включено множество прикладных примеров, подчеркивающих различные области применения, а в подробном приложении представлено введение в экспоненциальные семейства, обсуждение вычислительной сложности задач стохастического программирования и примеры программ на MATLAB.
Для понимания книги достаточно базовых начальных знаний теории вероятностей и статистики. «Моделирование и метод Монте-Карло, Второе издание» - отличный учебник для студентов старших курсов бакалавриата и магистратуры по курсам моделирования и методов Монте-Карло. Книга также служит ценным справочником для специалистов, которые хотели бы получить более формальное понимание метода Монте-Карло.
Электронная Книга «Student Solutions Manual to accompany Simulation and the Monte Carlo Method, Student Solutions Manual» написана автором Thomas Taimre в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470285305
Описание книги от Thomas Taimre
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.
