Monte Carlo Statistical Methods

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出版者:Springer-Verlag
作者:Christian P. Robert
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1999-08-13
价格:USD 94.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780387987071
丛书系列:Springer Texts in Statistics
图书标签:
  • MCMC
  • 蒙特卡洛方法
  • 统计模拟
  • 随机模拟
  • 数值计算
  • 概率统计
  • 计算数学
  • 统计推断
  • 随机过程
  • 科学计算
  • 模拟方法
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具体描述

《概率漫步:理解随机世界的统计工具》 这本书并非聚焦于任何特定书籍的名称,而是深入探讨了统计学中一类至关重要的计算方法——蒙特卡洛方法。它是一次关于理解和利用随机性来解决复杂问题的探索之旅,旨在为读者提供一套强大的、适用于广泛领域的统计工具。 想象一下,我们面对着一个庞大而复杂的系统,其行为的每一个细微之处都充满了不确定性,手动计算或者精确分析似乎遥不可及。这时,蒙特卡洛方法便如同黑暗中的灯塔,指引我们穿越迷雾。这本书的核心思想便是通过模拟大量的随机事件,然后基于这些模拟结果进行统计推断,从而逼近我们所关心的量。这是一种“以量化不确定性来量化不确定性”的智慧。 本书将带您领略蒙特卡洛方法的核心概念和应用: 随机数的奥秘与生成: 任何蒙特卡洛方法的基石都离不开高质量的随机数。我们将从伪随机数生成器的原理出发,探讨均匀分布、指数分布、泊松分布等基本概率分布的生成方法,并介绍一些常用的生成算法,如线性同余法、梅森旋转算法等。理解随机数生成的机制,是构建可靠模拟的关键。 蒙特卡洛积分:从几何到高维: 面对难以解析求解的积分,蒙特卡洛积分提供了一种简洁而强大的替代方案。我们将从最简单的定积分估计开始,逐步过渡到多重积分的计算,并重点讲解如何将蒙特卡洛方法应用于高维积分,这在物理、化学、金融等领域有着不可估量的价值。本书将阐述如何通过随机采样来逼近积分的期望值,以及如何通过增加样本量来提高估计的精度。 马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)的崛起: 当我们处理的概率分布非常复杂,难以直接采样时,马尔可夫链蒙特卡洛方法便应运而生。我们将深入剖析Metropolis-Hastings算法、Gibbs采样等MCMC的核心思想,理解如何构建一个合适的马尔可夫链,使其稳态分布与目标分布一致,从而间接地对复杂模型进行采样和推断。这部分内容将是本书的重中之重,因为它开启了对贝叶斯统计、复杂统计模型等更深层次问题的探索之门。 从采样到推断:贝叶斯方法的桥梁: 蒙特卡洛方法,尤其是MCMC,是现代贝叶斯统计的支柱。本书将展示如何利用蒙特卡洛方法来估计后验分布,进行参数推断,以及构建模型。您将了解如何从模拟样本中计算出后验均值、后验置信区间,并理解贝叶斯模型评估的统计学基础。 实际应用中的蒙特卡洛: 理论知识需要与实践相结合。本书将通过大量的实例,展示蒙特卡洛方法在不同领域的实际应用。例如: 金融建模: 风险评估、期权定价、投资组合优化等。 物理学: 统计力学、量子多体问题、粒子输运模拟等。 工程学: 系统可靠性分析、性能评估、优化设计等。 生物学: 基因序列分析、流行病学模型、生态系统模拟等。 机器学习: 模型训练、参数估计、近似推断等。 进阶主题与前沿展望: 除了基础理论和核心算法,本书还将探讨一些进阶主题,如重要性采样、自适应MCMC、收敛性诊断等。同时,也会对蒙特卡洛方法在人工智能、大数据分析等新兴领域的应用进行展望。 本书的特色: 循序渐进的讲解: 从最基本概念出发,逐步深入到复杂的算法和应用,确保不同背景的读者都能理解。 理论与实践的结合: 每一项技术都配有清晰的数学推导和易于理解的示例,并提供实现代码的指导(非代码堆砌)。 强调直观理解: 重视概念的直观阐释,帮助读者建立对随机过程和统计推断的深刻认识。 广泛的应用场景: 展示蒙特卡洛方法作为一种通用工具,在解决科学和工程领域各种难题时的强大威力。 《概率漫步:理解随机世界的统计工具》将是一本引人入胜的学习指南,它不仅仅是教授一种计算技术,更是引领您进入一个利用随机性解决复杂问题的新世界。无论您是统计学、数学、物理、工程、金融还是计算机科学的从业者或研究者,这本书都将为您提供一套强大而灵活的思维框架和实践工具,帮助您更有效地分析和理解充满不确定性的世界。

作者简介

目录信息

读后感

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当初决定做Monte Carlo,导师给我推荐了此书作为入门。 这本书是我所知道的Monte Carlo领域的几本好书之一(另一本在看的是Jun Liu写的)。本书内容包括Monte carlo领域从入门到精通的各个层次,正如其名,虽然Monte Carlo有着广泛的应用,但此书主要介绍其在统计学里面的应用...  

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知道这本书是某年在人大听Hong介绍的,那时还没接触过这方面的内容,一看作者,Robert之前看过他写过的关于Bayesian Statistics,Casella之前看过他和Lehmann合写的书,都素大师啊。找来看过后,两个字的感觉:过瘾。这本书比较适合有些贝叶斯基础和极限理论基础的读者吧应该。

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当初决定做Monte Carlo,导师给我推荐了此书作为入门。 这本书是我所知道的Monte Carlo领域的几本好书之一(另一本在看的是Jun Liu写的)。本书内容包括Monte carlo领域从入门到精通的各个层次,正如其名,虽然Monte Carlo有着广泛的应用,但此书主要介绍其在统计学里面的应用...  

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知道这本书是某年在人大听Hong介绍的,那时还没接触过这方面的内容,一看作者,Robert之前看过他写过的关于Bayesian Statistics,Casella之前看过他和Lehmann合写的书,都素大师啊。找来看过后,两个字的感觉:过瘾。这本书比较适合有些贝叶斯基础和极限理论基础的读者吧应该。

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知道这本书是某年在人大听Hong介绍的,那时还没接触过这方面的内容,一看作者,Robert之前看过他写过的关于Bayesian Statistics,Casella之前看过他和Lehmann合写的书,都素大师啊。找来看过后,两个字的感觉:过瘾。这本书比较适合有些贝叶斯基础和极限理论基础的读者吧应该。

用户评价

评分

收到这本书的时候,惊喜地发现它的包装比预期的要好很多。盒子很结实,书在里面被保护得很好,没有一点磕碰的痕迹,书页也没有卷边。打开书,感觉纸张的质量也很不错,摸起来很顺滑,印刷的字体也很大方清晰,阅读起来非常舒适。封面设计虽然简洁,但很有质感,一看就知道是一本有分量的学术著作。书的厚度也刚刚好,拿在手里也不会觉得太重,方便随时随地进行阅读和学习。整体来说,这次购物的体验非常好,让我对这本书的期待值又提高了不少。

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我收到这本书的包装非常牢固,完全不用担心在运输过程中会有任何损坏。外面是厚实的瓦楞纸盒,内层还有一层缓冲材料,把书保护得严严实实。拆开包装后,书的封面和封底都完好无损,没有任何磕碰或划痕,就连书脊的压痕也十分完美。书页的边缘也处理得非常整齐,没有任何毛边,翻阅起来很顺畅。这细节之处的处理,体现了商家对商品质量的重视,也让我对购买体验感到非常满意。拿到一本完好无损的新书,本身就是一件令人愉悦的事情,这让我更有动力去翻开它,去探索它所包含的知识。

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这本书的封面设计倒是相当简洁大气,主色调是沉静的深蓝色,搭配烫金的书名“Monte Carlo Statistical Methods”,有一种经典而学术的感觉,让人一看就觉得内容会很扎实。封面上没有花哨的插画或者过多的装饰,这反而增添了一种庄重感,让人对书中所包含的严谨数学理论充满了期待。我喜欢这种低调的设计风格,它暗示了内容的深度和重要性,而不是试图用浮华的外表来吸引读者。书的装帧也显得很厚实,纸张的质感很好,翻阅起来手感也相当不错,这对于一本需要反复查阅和学习的学术著作来说,是非常重要的。整体包装传递出的信号是:这是一本值得认真对待、深入钻研的专业书籍。拿到它的时候,我感觉就像是收到了一件精心打磨的工具,准备好迎接即将到来的挑战。

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刚拿到这本书,就迫不及待地翻看了一下。从封面到内页,都散发着一种严谨而专业的学术气息。纸张的触感非常舒服,拿在手里有分量感,但又不会过于沉重。印刷的字体清晰锐利,排版布局也相当合理,即使长时间阅读眼睛也不会觉得疲劳。封面的设计虽然简约,但却透露出一种沉稳和内涵,让人一看就觉得这本书的内容一定非常扎实。我非常看重书籍的装帧和印刷质量,这直接影响到阅读的体验,而这本书在这方面做得相当出色,让人感觉物超所值。

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这本书的手感真是太棒了!拿在手里沉甸甸的,一看就知道内容很充实。纸张的厚度适中,既不会显得过于轻飘,也不会太厚重导致翻页不便。印刷的字体清晰锐利,排版也非常合理,即使长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。我特别喜欢它那种略带哑光的纸面,光线下不会产生刺眼的反光,阅读体验更佳。书的整体设计充满了学术气息,没有多余的装饰,一切都以内容为导向,这正是我所需要的。这种精心设计的书籍,不仅是知识的载体,本身也是一件赏心悦目的物品,摆在书架上也能增添一份宁静而睿智的氛围。

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