Simulazione e metodo Monte Carlo

Recensioni dei lettori

Il libro è apprezzato per la sua chiarezza e facilità di comprensione, che lo rendono adatto a scienziati dei dati, statistici e persone interessate alla statistica. Tuttavia, gli utenti hanno riscontrato problemi con la versione Kindle a causa della sfocatura delle formule.

⬤ Conciso e leggibile
⬤ piacevole da leggere
⬤ chiara presentazione dei concetti
⬤ include utili pseudo-codici
⬤ consigliato a scienziati dei dati e statistici.

La versione Kindle presenta formule sfocate, che compromettono l'esperienza di lettura.

(basato su 4 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Simulation and the Monte Carlo Method

Contenuto del libro:

Questa nuova edizione accessibile esplora i principali argomenti della simulazione Monte Carlo emersi negli ultimi 30 anni e presenta una solida base per la risoluzione dei problemi

Simulation and the Monte Carlo Method, Third Edition riflette gli ultimi sviluppi del settore e presenta un resoconto completamente aggiornato e completo dello stato dell'arte della teoria, dei metodi e delle applicazioni che sono emersi nella simulazione Monte Carlo dalla pubblicazione della classica prima edizione più di un quarto di secolo fa. Pur mantenendo il suo approccio accessibile e intuitivo, questa edizione riveduta presenta una grande quantità di informazioni aggiornate che facilitano una comprensione più profonda della risoluzione dei problemi in un'ampia gamma di aree tematiche, come l'ingegneria, la statistica, l'informatica, la matematica e le scienze fisiche e biologiche. Il libro inizia con un'introduzione modernizzata che affronta i concetti di base della probabilità, dei processi di Markov e dell'ottimizzazione convessa.

I capitoli successivi discutono i cambiamenti radicali avvenuti nel campo del metodo Monte Carlo, con la trattazione di molti argomenti moderni, tra cui: Markov Chain Monte Carlo, tecniche di riduzione della varianza come il (ri)campionamento d'importanza e il metodo del rapporto di verosimiglianza trasformato, il metodo della funzione di punteggio per l'analisi di sensibilità, il metodo dell'approssimazione stocastica e il metodo della controparte stocastica per l'ottimizzazione Monte Carlo, il metodo dell'entropia incrociata per la stima degli eventi rari e l'ottimizzazione combinatoria, e l'applicazione delle tecniche Monte Carlo ai problemi di conteggio. Alla fine di ogni capitolo viene fornita un'ampia gamma di esercizi, oltre a un'abbondante campionatura di esempi applicati.

La terza edizione presenta un nuovo capitolo sul versatile metodo della suddivisione, con applicazioni alla stima di eventi rari, al conteggio, al campionamento e all'ottimizzazione. Un secondo nuovo capitolo introduce il metodo dell'enumerazione stocastica, un nuovo metodo Monte Carlo sequenziale e veloce per la ricerca di alberi. Inoltre, la terza edizione presenta nuovo materiale su.

- Generazione di numeri casuali, compresi i generatori multipli ricorsivi e il Mersenne Twister.

- Simulazione di processi gaussiani, moto browniano e processi di diffusione.

- Metodo Monte Carlo multilivello.

- Nuovi miglioramenti del metodo dell'entropia incrociata (CE), compreso il metodo CE "migliorato", che utilizza il campionamento dalla distribuzione a varianza zero per trovare i parametri ottimali del campionamento d'importanza.

- Oltre 100 algoritmi in moderno pseudocodice con controllo di flusso.

- Oltre 25 nuovi esercizi.

Simulation and the Monte Carlo Method, Third Edition è un testo eccellente per i corsi di simulazione stocastica e le tecniche Monte Carlo, sia a livello universitario sia all'inizio. Il libro è anche un valido riferimento per i professionisti che desiderano ottenere una comprensione più formale del metodo Monte Carlo.

Reuven Y. Rubinstein, DSc, è stato professore emerito presso la Facoltà di Ingegneria Industriale e Management del Technion-Israel Institute of Technology. È stato consulente di numerose organizzazioni di grandi dimensioni, come IBM, Motorola e NEC. Autore di oltre 100 articoli e sei libri, Rubinstein è stato anche l'inventore del famoso metodo della funzione di punteggio nell'analisi della simulazione e dei metodi generici di cross-entropia per l'ottimizzazione combinatoria e il conteggio.

Dirk P. Kroese, PhD,è professore di matematica e statistica presso la Scuola di matematica e fisica dell'Università del Queensland, Australia. Ha pubblicato oltre 100 articoli e quattro libri in un'ampia gamma di aree della probabilità e della statistica applicate, tra cui i metodi Monte Carlo, l'entropia incrociata, gli algoritmi randomizzati, la teoria del traffico telefonico, l'affidabilità, la statistica computazionale, la probabilità applicata e la modellazione stocastica.