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Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Sampling
Les méthodes de Quasi-Monte Carlo sont devenues une alternative de plus en plus populaire aux méthodes de Monte Carlo au cours des deux dernières décennies. Leur mise en œuvre réussie sur des problèmes pratiques, en particulier en finance, a motivé le développement de plusieurs nouveaux domaines de recherche dans ce domaine, auxquels contribuent actuellement des praticiens et des chercheurs de diverses disciplines.
Ce livre présente des outils essentiels pour l'utilisation de l'échantillonnage quasi-Monte Carlo dans la pratique. La première partie du livre se concentre sur les questions liées aux méthodes de Monte Carlo - génération de nombres aléatoires uniformes et non uniformes, techniques de réduction de la variance - mais le matériel est présenté pour préparer les lecteurs à l'étape suivante, qui consiste à remplacer l'échantillonnage aléatoire inhérent à Monte Carlo par un échantillonnage quasi-aléatoire. La deuxième partie de l'ouvrage est consacrée à cette étape. Plusieurs aspects des méthodes de quasi-Monte Carlo sont abordés, notamment les constructions, les randomisations, l'utilisation des décompositions ANOVA et le concept de dimension effective. La troisième partie du livre est consacrée aux applications en finance et aux outils statistiques plus avancés tels que Markov chain Monte Carlo et Monte Carlo séquentiel, avec une discussion de leur contrepartie quasi-Monte Carlo.
Les conditions préalables à la lecture de ce livre sont une connaissance de base des statistiques et une maturité mathématique suffisante pour suivre les différentes techniques utilisées tout au long du livre. Ce texte s'adresse aux étudiants diplômés en statistique, en sciences de gestion, en recherche opérationnelle, en ingénierie et en mathématiques appliquées. Il devrait également être utile aux praticiens qui souhaitent en savoir plus sur les méthodes de Monte Carlo et de quasi-Monte Carlo, ainsi qu'aux chercheurs intéressés par un guide actualisé de ces méthodes.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)