Bewertung:
Das Buch über Monte-Carlo-Methoden bietet eine systematische und umfassende Erforschung verschiedener Algorithmen und ihrer Anwendungen in Statistik und Informatik. Es wird für seine gründliche Behandlung und seine anschaulichen Beispiele geschätzt und ist damit eine wertvolle Quelle für Forscher und Studenten. Es setzt jedoch ein starkes Hintergrundwissen in verschiedenen mathematischen Bereichen voraus, was den Zugang für einige Leser einschränken kann.
Vorteile:⬤ Systematische und umfassende Behandlung von Monte-Carlo-Algorithmen und -Methoden.
⬤ Strenge Erklärungen mit anschaulichen Beispielen, die für Lernende interessant sind.
⬤ Wertvoll sowohl für das theoretische Verständnis als auch für praktische Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie KI und Computer Vision.
⬤ Fördert tiefere Einsichten und Verbindungen zwischen Mathematik und aktueller Forschung.
⬤ Eignet sich als Lehrbuch für Doktoranden und dient auch als hervorragendes Nachschlagewerk.
⬤ Erfordert starke Vorkenntnisse in stochastischer Kalkulation, Differentialgeometrie und anderen fortgeschrittenen mathematischen Gebieten, was es für manche Leser unzugänglich macht.
⬤ Einige Rezensenten fanden die Darstellung lückenhaft und ohne ausreichendes Hintergrundwissen über Methoden.
⬤ Zahlreiche Tippfehler und organisatorische Probleme beeinträchtigen das Leseerlebnis.
⬤ Das Buch kann eher als eine Sammlung von Notizen denn als ein gut strukturiertes Lehrbuch wahrgenommen werden.
⬤ Einige kritische Stimmen empfehlen alternative Texte.
(basierend auf 11 Leserbewertungen)
Monte Carlo Methods
Dieses Buch versucht, die Kluft zwischen Statistik und Informatik zu überbrücken. Es bietet einen Überblick über Monte-Carlo-Methoden, darunter Sequential Monte Carlo, Markov Chain Monte Carlo, Metropolis-Hastings, Gibbs Sampler, Cluster Sampling, Data Driven MCMC, Stochastic Gradient descent, Langevin Monte Carlo, Hamiltonian Monte Carlo und Energy Landscape Mapping.
Aufgrund seines umfassenden Charakters eignet sich das Buch für die Entwicklung und den Unterricht von Graduiertenkursen über Monte-Carlo-Methoden. Um das Lernen zu erleichtern, enthält jedes Kapitel mehrere repräsentative Anwendungsbeispiele aus verschiedenen Bereichen.
Mit dem Buch werden zwei Hauptziele verfolgt: (1) Es führt Forscher in die Anwendung von Monte-Carlo-Methoden auf breitere Probleme in Bereichen wie Computer Vision, Computergrafik, maschinelles Lernen, Robotik, künstliche Intelligenz usw. ein; und (2) es erleichtert Wissenschaftlern und Ingenieuren, die in diesen Bereichen arbeiten, den Einsatz von Monte-Carlo-Methoden zur Verbesserung ihrer Forschung.
| ISBN: | 9789811329708 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
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