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仿真與蒙特卡洛方法 版權信息
- ISBN：9787569313062
- 條形碼：9787569313062 ; 978-7-5693-1306-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
仿真與蒙特卡洛方法 內容簡介
《仿真與蒙特卡洛方法》（第2版）反映了第1版經典版出版20多年以來該領域的新進展，全面深入地探討了蒙特卡洛仿真中新出現的各種主題。在保持原書深入淺出和直觀易懂風格的同時，本次修訂的新版本提供了大量的信息，以便讀者更加深入地理解各領域中問題的解決方法，比如工程、統計、計算機科學、數學和生命科學等領域。 本書的開頭部分從更新的視角介紹了概率論的基本概念、馬爾可夫過程和凸優化，后續章節討論了蒙特卡洛方法在多方面取得的各種突破性進展，包括以下新主題： l 馬爾可夫鏈蒙特卡洛 l 方差減小技術，包括變換似然比方法和篩選法 l 靈敏度分析中的得分函數法 l 蒙特卡洛優化中的隨機近似法和隨機等效法 l 稀有事件估計與組合優化的交叉熵方法 l 蒙特卡洛方法在計數問題中的應用，突出了參數化*小交叉熵方法 每一章的*后都配有大量的習題并特意為高級別的讀者提供更深更難的內容和習題。整本書中有針對性地安排了大量實用的例子，在附錄中詳細介紹了指數族分布，討論隨機優化問題的計算復雜性并提供部分Matlab程序。 本書是一本優秀的教材，特別適用于高年級本科生和低年級研究生的仿真與蒙特卡洛技術課程，學生只需具備概率與統計的基礎知識即可。對于那些專注于蒙特卡洛方法的專業人士，本書也是一本難得的、有價值的參考資料。
仿真與蒙特卡洛方法 目錄
作者簡介
獻詞
前言
第1章 預備知識
1.1 隨機試驗
1.2 條件概率和事件的獨立性
1.3 隨機變量和概率分布
1.4 幾個重要分布
1.5 期望
1.6 聯合分布
1.7 隨機變量的函數
1.8 變換
1.9 聯合正態隨機變量
1.10 極限定理
1.11 泊松過程
1.12 馬爾可夫過程
1.13 估計量的效率
1.14 信息
1.15 凸優化及對偶性
習題
參考文獻
第2章 隨機數、隨機變量和隨機過程的產生
2.1 引言
2.2 隨機數的產生
2.3 隨機變量的產生
2.4 常用分布隨機變量的產生
2.5 隨機向量的產生
2.6 泊松過程的產生
2.7 馬爾可夫鏈和馬爾可夫跳躍過程的產生
2.8 隨機排列的產生
習題
參考文獻
第3章 離散事件系統仿真
3.1 仿真模型
3.2 DEDS仿真時鐘和事件表
3.3 離散事件仿真
習題
參考文獻
第4章 離散事件系統的統計分析
4.1 引言
4.2 靜態仿真模型
4.3 動態仿真模型
4.4 Bootstrap法
習題
參考文獻
第5章 方差控制
5.1 引言
5.2 共同隨機變量和對偶隨機變量
5.3 控制變量
5.4 條件蒙特卡洛
5.5 分層抽樣
5.6 重要抽樣
5.7 序列重要抽樣
5.8 變換似然比法
5.9 防止重要抽樣的退化
習題
參考文獻
第6章 馬爾可夫鏈蒙特卡洛
6.1 引言
6.2 Metropolis-Hastings算法
6.3 Hit-and-Run抽樣器
6.4 吉布斯抽樣器
6.5 伊辛和波茨模型
6.6 貝葉斯統計
6.7* 其他馬爾可夫抽樣器
6.8 模擬退火
6.9 完美抽樣
習題
參考文獻
第7章 靈敏度分析和蒙特卡洛優化
7.1 引言
7.2 離散事件靜態系統靈敏度分析的得分函數方法
7.3 離散事件靜態系統的仿真優化
7.4 離散事件動態系統的靈敏度分析
習題
參考文獻
第8章 交叉熵方法
8.1 簡介
8.2 對稀有事件概率的估計
8.3 求解優化的CE方法
8.4 *大割問題
8.5 分區問題
8.6 旅行商問題
8.7 連續優化
8.8 隨機優化
習題
參考文獻
第9章 蒙特卡洛計數法
9.1 計數問題
9.2 滿足性問題
9.3 計數的稀有事件框架
9.4 其他隨機計數算法
9.5 MINXENT和參數化MINXENT
9.6 組合優化和決策問題的PME
9.7 數值結果
習題
參考文獻
展開全部
仿真與蒙特卡洛方法 作者簡介
作者簡介：魯文??Y??魯賓斯坦，（ Reuven Y.Rubinstein）：科學博士，以色列理工學院工業工程和管理系名譽教授，曾任IBM、摩托羅拉和NEC等眾多國際大型企業的顧問，發表100多篇學術論文，出版學術專著6本，提出了著名的仿真分析評分函數法和組合優化問題的交叉熵方法。 德克??P??克羅斯（Dirk P.Kroese）：博士，澳大利亞昆士蘭大學數學系統計學專業高級講師，在實用概率和統計學領域發表了50多篇論文，內容涉及蒙特卡洛方法、交叉熵隨機算法、通信流量理論、可靠性、計算統計、實用概率論和隨機建模理論。
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