Monte Carlo-Algorithmen

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Monte Carlo-Algorithmen

Thomas Müller-Gronbach, Erich Novak, Klaus Ritter

(Springer-Lehrbuch)

Springer, c2012

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内容説明・目次

内容説明

Der Text gibt eine Einfuhrung in die Mathematik und die Anwendungsmoeglichkeiten der Monte Carlo-Methoden und verwendet dazu durchgangig die Sprache der Stochastik. Der Leser lernt die Grundprinzipien und wesentlichen Eigenschaften dieser Verfahren kennen und wird dadurch in den Stand versetzt, dieses wichtige algorithmische Werkzeug kompetent einsetzen und die Ergebnisse interpretieren zu koennen. Anhand ausgewahlter Fragestellungen wird er ausserdem an aktuelle Forschungsfragen und -ergebnisse in diesem Bereich herangefuhrt. Behandelt werden die direkte Simulation, Methoden zur Simulation von Verteilungen und stochastischen Prozessen, Varianzreduktion, sowie Markov Chain Monte Carlo-Methoden und die hochdimensionale Integration. Es werden Anwendungsbeispiele aus der Teilchenphysik und der Finanz- und Versicherungsmathematik prasentiert, und anhand des Integrationsproblems wird gezeigt, wie sich die Frage nach optimalen Algorithmen formulieren und beantworten lasst.

目次

Vorbereitungen.- Algorithmen, Fehler und Kosten.- Das Verfahren der direkten Simulation.- Simulation von Verteilungen.- Varianzreduktion. Die Markov Chain Monte Carlo-Methode.- Numerische Integration.- Literaturverzeichnis.- Sachverzeichnis.

「Nielsen BookData」 より

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詳細情報

  • NII書誌ID(NCID)
    BB09108346
  • ISBN
    • 9783540891406
  • 出版国コード
    gw
  • タイトル言語コード
    ger
  • 本文言語コード
    ger
  • 出版地
    Heidelberg
  • ページ数/冊数
    ix, 324 p.
  • 大きさ
    24 cm
  • 分類
  • 件名
  • 親書誌ID
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