Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch wird wegen seiner Klarheit und leichten Verständlichkeit gut aufgenommen und ist daher für Datenwissenschaftler, Statistiker und an Statistik interessierte Personen geeignet. Allerdings hatten Nutzer Probleme mit der Kindle-Version aufgrund von verschwommenen Formeln.
Vorteile:⬤ Prägnant und lesbar
⬤ angenehm zu lesen
⬤ klare Darstellung der Konzepte
⬤ enthält hilfreichen Pseudocode
⬤ empfohlen für Datenwissenschaftler und Statistiker.
Kindle-Version hat unscharfe Formeln, was das Leseerlebnis beeinträchtigt.
(basierend auf 4 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Simulation and the Monte Carlo Method
Inhalt des Buches:
Diese leicht zugängliche Neuauflage untersucht die wichtigsten Themen der Monte-Carlo-Simulation, die sich in den letzten 30 Jahren ergeben haben, und bietet eine solide Grundlage für die Problemlösung
Simulation and the Monte Carlo Method, Third Edition spiegelt die neuesten Entwicklungen auf diesem Gebiet wider und stellt eine vollständig aktualisierte und umfassende Darstellung der modernsten Theorien, Methoden und Anwendungen dar, die sich seit der Veröffentlichung der klassischen ersten Auflage vor mehr als einem Vierteljahrhundert auf dem Gebiet der Monte-Carlo-Simulation entwickelt haben. Unter Beibehaltung des zugänglichen und intuitiven Ansatzes bietet diese überarbeitete Ausgabe eine Fülle aktueller Informationen, die ein tieferes Verständnis der Problemlösung in einem breiten Spektrum von Fachgebieten wie Ingenieurwesen, Statistik, Informatik, Mathematik, Physik und Biowissenschaften ermöglichen. Das Buch beginnt mit einer modernisierten Einführung, die die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeit, der Markov-Prozesse und der konvexen Optimierung behandelt.
In den nachfolgenden Kapiteln werden die dramatischen Veränderungen auf dem Gebiet der Monte-Carlo-Methode erörtert, wobei viele moderne Themen behandelt werden, darunter: Markov-Chain-Monte-Carlo, Varianzreduzierungstechniken wie das Wichtigkeits-(Re-)Sampling und die Transform-Likelihood-Ratio-Methode, die Score-Funktion-Methode für die Sensitivitätsanalyse, die stochastische Näherungsmethode und die stochastische Gegenstück-Methode für die Monte-Carlo-Optimierung, die Cross-Entropie-Methode für die Schätzung seltener Ereignisse und die kombinatorische Optimierung sowie die Anwendung von Monte-Carlo-Techniken für Zählprobleme. Am Ende jedes Kapitels finden sich umfangreiche Übungsaufgaben und eine große Anzahl von Anwendungsbeispielen.
Die dritte Auflage enthält ein neues Kapitel über die äußerst vielseitige Splitting-Methode mit Anwendungen für die Schätzung seltener Ereignisse, Zählung, Stichproben und Optimierung. In einem zweiten neuen Kapitel wird die stochastische Aufzählungsmethode vorgestellt, eine neue schnelle sequentielle Monte-Carlo-Methode für die Baumsuche. Darüber hinaus enthält die dritte Auflage neues Material über.
- Zufallszahlengenerierung, einschließlich mehrfach rekursiver Generatoren und des Mersenne Twisters.
- Simulation von Gaußschen Prozessen, Brownscher Bewegung und Diffusionsprozessen.
- Mehrstufige Monte-Carlo-Methode.
- Neue Erweiterungen der Cross-Entropy (CE)-Methode, einschließlich der "verbesserten" CE-Methode, die die Stichprobenziehung aus der Null-Varianz-Verteilung verwendet, um die optimalen Parameter für die Wichtigkeitsstichproben zu finden.
- Über 100 Algorithmen in modernem Pseudocode mit Flusskontrolle.
- Über 25 neue Übungen.
Simulation und die Monte-Carlo-Methode, dritte Auflage, ist ein hervorragender Text für Studienanfänger und Fortgeschrittene in stochastischer Simulation und Monte-Carlo-Techniken. Das Buch dient auch als wertvolles Nachschlagewerk für Fachleute, die ein formaleres Verständnis der Monte-Carlo-Methode erlangen möchten.
Reuven Y. Rubinstein, DSc, war emeritierter Professor an der Fakultät für Wirtschaftsingenieurwesen am Technion-Israel Institute of Technology. Er war als Berater für zahlreiche Großunternehmen tätig, darunter IBM, Motorola und NEC. Als Autor von über 100 Artikeln und sechs Büchern war Dr. Rubinstein auch der Erfinder der beliebten Score-Funktions-Methode in der Simulationsanalyse und allgemeiner Cross-Entropie-Methoden für kombinatorische Optimierung und Zählung.
Dirk P. Kroese, PhD, ist Professor für Mathematik und Statistik an der School of Mathematics and Physics der University of Queensland, Australien. Er hat über 100 Artikel und vier Bücher in einem breiten Spektrum von Bereichen der angewandten Wahrscheinlichkeit und Statistik veröffentlicht, darunter Monte-Carlo-Methoden, Kreuzentropie, randomisierte Algorithmen, Theorie des Televerkehrs, Zuverlässigkeit, Computerstatistik, angewandte Wahrscheinlichkeit und stochastische Modellierung.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781118632161 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2016 |
| Seitenzahl: | 432 |
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