Monte Carlo-Algorithmen - Thomas Müller-Gronbach, Erich Novak, Klaus Ritter

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Monte Carlo-Algorithmen (eBook)

Thomas Müller-Gronbach, Erich Novak, Klaus Ritter (Autoren)

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2012 | 2012
X, 324 Seiten
Springer Berlin (Verlag)
978-3-540-89141-3 (ISBN)

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Der Text gibt eine Einführung in die Mathematik und die Anwendungsmöglichkeiten der Monte Carlo-Methoden und verwendet dazu durchgängig 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 können. Anhand ausgewählter Fragestellungen wird er außerdem an aktuelle Forschungsfragen und -ergebnisse in diesem Bereich herangeführt. 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 präsentiert, und anhand des Integrationsproblems wird gezeigt, wie sich die Frage nach optimalen Algorithmen formulieren und beantworten lässt.

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

Erscheint lt. Verlag	9.2.2012
Reihe/Serie	Springer-Lehrbuch
Verlagsort	Berlin
Sprache	deutsch
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik
	Technik
Schlagworte	Hochdimensionale Integration • Markov Chain Monte Carlo • Monte Carlo-Algorithmen • Varianzreduktion
ISBN-10	3-540-89141-2 / 3540891412
ISBN-13	978-3-540-89141-3 / 9783540891413

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Größe: 7,7 MB

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