Avis des lecteurs
Résumé:Le livre est bien accueilli pour sa clarté et sa facilité de compréhension, ce qui le rend adapté aux scientifiques des données, aux statisticiens et aux personnes intéressées par les statistiques. Toutefois, des utilisateurs ont rencontré des problèmes avec la version Kindle en raison de formules floues.
Avantages:⬤ Concis et lisible
⬤ agréable à lire
⬤ présentation claire des concepts
⬤ inclut des pseudo-codes utiles
⬤ recommandé pour les scientifiques des données et les statisticiens.
La version Kindle a des formules floues, ce qui nuit à l'expérience de lecture.
(basé sur 4 avis de lecteurs)
Titre original :
Simulation and the Monte Carlo Method
Contenu du livre :
Cette nouvelle édition accessible explore les principaux thèmes de la simulation de Monte Carlo qui sont apparus au cours des 30 dernières années et présente une base solide pour la résolution des problèmes.
Simulation and the Monte Carlo Method, Third Edition reflète les derniers développements dans le domaine et présente un compte-rendu complet et entièrement mis à jour de la théorie, des méthodes et des applications de pointe qui sont apparues dans la simulation de Monte Carlo depuis la publication de la première édition classique il y a plus d'un quart de siècle. Tout en conservant son approche accessible et intuitive, cette édition révisée présente une multitude d'informations actualisées qui facilitent une compréhension plus approfondie de la résolution de problèmes dans un large éventail de domaines, tels que l'ingénierie, les statistiques, l'informatique, les mathématiques, les sciences physiques et les sciences de la vie. Le livre commence par une introduction modernisée qui aborde les concepts de base de la probabilité, des processus de Markov et de l'optimisation convexe.
Les chapitres suivants traitent des changements spectaculaires qui se sont produits dans le domaine de la méthode de Monte Carlo, avec une couverture de nombreux sujets modernes, y compris : Monte Carlo en chaîne de Markov, les techniques de réduction de la variance telles que le (ré)échantillonnage d'importance et la méthode du rapport de vraisemblance transformé, la méthode de la fonction de score pour l'analyse de sensibilité, la méthode d'approximation stochastique et la méthode de la contrepartie stochastique pour l'optimisation de Monte Carlo, la méthode de l'entropie croisée pour l'estimation des événements rares et l'optimisation combinatoire, et l'application des techniques de Monte Carlo pour les problèmes de comptage. Un large éventail d'exercices est fourni à la fin de chaque chapitre, ainsi qu'un grand nombre d'exemples appliqués.
La troisième édition comporte un nouveau chapitre sur la méthode très polyvalente du fractionnement, avec des applications à l'estimation des événements rares, au comptage, à l'échantillonnage et à l'optimisation. Un deuxième nouveau chapitre présente la méthode d'énumération stochastique, qui est une nouvelle méthode séquentielle rapide de Monte Carlo pour la recherche d'arbres. En outre, la troisième édition présente de nouveaux éléments sur.
- La génération de nombres aléatoires, y compris les générateurs récursifs multiples et le Mersenne Twister.
- La simulation des processus gaussiens, du mouvement brownien et des processus de diffusion.
- La méthode de Monte Carlo à plusieurs niveaux.
- Nouvelles améliorations de la méthode de l'entropie croisée (EC), y compris la méthode EC "améliorée", qui utilise l'échantillonnage à partir de la distribution à variance nulle pour trouver les paramètres optimaux de l'échantillonnage d'importance.
- Plus de 100 algorithmes en pseudo-code moderne avec contrôle de flux.
- Plus de 25 nouveaux exercices.
Simulation and the Monte Carlo Method, Third Edition est un excellent texte pour les cours de simulation stochastique et les techniques de Monte Carlo au niveau du deuxième cycle universitaire et du début du deuxième cycle universitaire. Ce livre constitue également une référence précieuse pour les professionnels qui souhaitent acquérir une compréhension plus formelle de la méthode Monte Carlo.
Reuven Y. Rubinstein, DSc, était professeur émérite à la faculté d'ingénierie industrielle et de gestion du Technion-Israel Institute of Technology. Il a été consultant auprès de nombreuses grandes entreprises telles que IBM, Motorola et NEC. Auteur de plus de 100 articles et de six livres, M. Rubinstein est également l'inventeur de la méthode populaire de la fonction de score dans l'analyse de simulation et des méthodes génériques d'entropie croisée pour l'optimisation combinatoire et le comptage.
Dirk P. Kroese, PhD,est professeur de mathématiques et de statistiques à l'école de mathématiques et de physique de l'université du Queensland, en Australie. Il a publié plus de 100 articles et quatre livres dans un large éventail de domaines de la probabilité et de la statistique appliquées, notamment les méthodes de Monte Carlo, l'entropie croisée, les algorithmes aléatoires, la théorie du télétrafic, la fiabilité, la statistique informatique, la probabilité appliquée et la modélisation stochastique.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781118632161 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2016 |
| Nombre de pages : | 432 |
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