Avis des lecteurs
Résumé:Le livre sur les méthodes de Monte Carlo propose une exploration systématique et complète de divers algorithmes et de leurs applications en statistique et en informatique. Il est réputé pour sa couverture rigoureuse et ses exemples illustratifs, ce qui en fait une ressource précieuse pour les chercheurs et les étudiants. Cependant, il exige de solides connaissances dans plusieurs domaines mathématiques, ce qui peut limiter son accessibilité pour certains lecteurs.
Avantages:⬤ Couverture systématique et complète des algorithmes et méthodes de Monte Carlo.
⬤ Des explications rigoureuses avec des exemples illustratifs qui sont attrayants pour les apprenants.
⬤ Précieux pour la compréhension théorique et les applications pratiques dans divers domaines tels que l'intelligence artificielle et la vision par ordinateur.
⬤ Encourage à approfondir les connaissances et à établir des liens entre les mathématiques et la recherche actuelle.
⬤ Convient comme manuel pour les étudiants de troisième cycle et sert également d'excellente référence.
⬤ Requiert de solides connaissances préalables en calcul stochastique, en géométrie différentielle et dans d'autres domaines mathématiques avancés, ce qui le rend inaccessible à certains lecteurs.
⬤ Certains évaluateurs ont trouvé que l'exposition était inégale et que les méthodes n'étaient pas suffisamment documentées.
⬤ De nombreuses fautes de frappe et des problèmes d'organisation nuisent à l'expérience de lecture.
⬤ Peut être perçu comme une collection de notes plutôt que comme un manuel bien structuré.
⬤ Certaines voix critiques recommandent des textes alternatifs.
(basé sur 11 avis de lecteurs)
Titre original :
Monte Carlo Methods
Contenu du livre :
Ce livre cherche à combler le fossé entre les statistiques et l'informatique. Il fournit une vue d'ensemble des méthodes de Monte Carlo, y compris Monte Carlo séquentiel, Monte Carlo en chaîne de Markov, Metropolis-Hastings, Échantillonneur de Gibbs, Échantillonnage en grappes, MCMC piloté par les données, Descente de gradient stochastique, Monte Carlo de Langevin, Monte Carlo hamiltonien et cartographie du paysage énergétique.
En raison de sa nature exhaustive, ce livre convient à l'élaboration et à l'enseignement de cours de troisième cycle sur les méthodes de Monte Carlo. Pour faciliter l'apprentissage, chaque chapitre comprend plusieurs exemples d'application représentatifs de divers domaines.
Ce livre poursuit deux objectifs principaux : (1) il initie les chercheurs à l'application des méthodes de Monte Carlo à des problèmes plus larges dans des domaines tels que la vision par ordinateur, l'infographie, l'apprentissage automatique, la robotique, l'intelligence artificielle, etc. ; et (2) il permet aux scientifiques et aux ingénieurs travaillant dans ces domaines d'utiliser plus facilement les méthodes de Monte Carlo pour améliorer leurs recherches.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9789811329708 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
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