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蒙特卡罗方法与随机过程:从线性到非线性

蒙特卡罗方法与随机过程:从线性到非线性

  • 字数: 310000
  • 装帧: 平装
  • 出版社: 高等教育出版社
  • 作者: (法)伊曼纽尔·戈贝特
  • 出版日期: 2021-05-01
  • 商品条码: 9787040554960
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 284
  • 出版年份: 2021
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精选
内容简介
本书基于作者在巴黎综合理工学院讲授的课程编写,集中研究连续时间的随机过程的模拟,以及它们与偏微分方程的联系。本书涵盖了生物学、金融学、地质学、力学、化学及其他多个应用领域的线性和非线性问题。书中还全面拓展了用蒙特卡罗方法计算数值积分和期望的问题。本书从蒙特卡罗方法的历史开始,概述了三个应用蒙特卡罗方法的经典问题:数值积分和期望的计算,复杂分布的模拟,以及随机优化。接下来的内容分为三个难度逐渐增加的部分。第一部分讲述了随机模拟的基本工具和算法收敛性。第二部分介绍了模拟随机微分方程的解的蒙特卡罗方法。最后一部分讨论了非线性动态系统的模拟。
作者简介
伊曼纽尔·戈贝特,巴黎综合理工大学的应用数学教授,研究兴趣包括:蒙特卡罗模拟和随机逼近、金融数学、随机控制和随机分析、随机过程统计、机器学习。
目录
引言:蒙特卡罗方法的简要回顾1
简史:从Buffon掷针模型到原子迁移1
随机模拟中的三个典型问题6
问题1——数值积分:正交基方法,蒙特卡罗方法与拟蒙特卡罗方法6
问题2——复杂分布的模拟:Metropolis-Hastings算法,Gibbs采样13
问题3——随机很优化:模拟退火法和Robbins-Monro算法17
第一部分:随机模拟工具
第一章随机变量的生成23
1.1伪随机数发生器23
1.21维随机变量的生成24
1.2.1逆方法24
1.2.2高斯变量27
1.3取舍方法28
1.3.1条件分布的生成28
1.3.2应用取舍方法生成(非条件)分布29
……

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