Simulación y el método Monte Carlo

Opiniones de los lectores

El libro ha sido bien recibido por su claridad y facilidad de comprensión, lo que lo hace adecuado para científicos de datos, estadísticos y personas interesadas en la estadística. Sin embargo, los usuarios han tenido problemas con la versión Kindle debido a las fórmulas borrosas.

⬤ Conciso y legible
⬤ agradable de leer
⬤ presentación clara de los conceptos
⬤ incluye pseudocódigo útil
⬤ recomendado para científicos de datos y estadísticos.

La versión Kindle tiene las fórmulas borrosas, lo que perjudica la experiencia de lectura.

(basado en 4 opiniones de lectores)

Título original:

Simulation and the Monte Carlo Method

Contenido del libro:

Esta accesible nueva edición explora los principales temas de la simulación Monte Carlo que han surgido en los últimos 30 años y presenta una sólida base para la resolución de problemas .

Simulation and the Monte Carlo Method, Third Edition refleja los últimos avances en este campo y presenta una descripción exhaustiva y totalmente actualizada de la teoría, los métodos y las aplicaciones más avanzadas que han surgido en la simulación Monte Carlo desde la publicación de la clásica primera edición hace más de un cuarto de siglo. Al tiempo que mantiene su enfoque accesible e intuitivo, esta edición revisada presenta abundante información actualizada que facilita una comprensión más profunda de la resolución de problemas en una amplia gama de áreas temáticas, como la ingeniería, la estadística, la informática, las matemáticas y las ciencias físicas y de la vida. El libro comienza con una introducción modernizada que aborda los conceptos básicos de probabilidad, procesos de Markov y optimización convexa.

En los capítulos siguientes se analizan los cambios drásticos que se han producido en el campo del método de Monte Carlo, con cobertura de muchos temas modernos, entre los que se incluyen: Monte Carlo de cadenas de Markov, técnicas de reducción de la varianza como el (re)muestreo de importancia y el método de transformación de la razón de verosimilitud, el método de la función de puntuación para el análisis de sensibilidad, el método de aproximación estocástica y el método de contrapartida estocástica para la optimización de Monte Carlo, el método de entropía cruzada para la estimación de sucesos raros y la optimización combinatoria, y la aplicación de las técnicas de Monte Carlo a los problemas de recuento. Al final de cada capítulo se ofrece una amplia gama de ejercicios, así como una generosa muestra de ejemplos aplicados.

La tercera edición incluye un nuevo capítulo sobre el muy versátil método de división, con aplicaciones a la estimación de sucesos raros, el recuento, el muestreo y la optimización. Un segundo capítulo nuevo presenta el método de enumeración estocástica, que es un nuevo método Monte Carlo secuencial rápido para la búsqueda de árboles. Además, la tercera edición incluye material nuevo sobre.

- Generación de números aleatorios, incluidos los generadores recursivos múltiples y el Twister de Mersenne.

- Simulación de procesos gaussianos, movimiento browniano y procesos de difusión.

- Método Monte Carlo multinivel.

- Nuevas mejoras del método de entropía cruzada (CE), incluido el método CE "mejorado", que utiliza el muestreo de la distribución de varianza cero para encontrar los parámetros óptimos de muestreo de importancia.

- Más de 100 algoritmos en pseudocódigo moderno con control de flujo.

- Más de 25 ejercicios nuevos.

Simulation and the Monte Carlo Method, Third Edition es un texto excelente para cursos de grado superior y cursos de postgrado iniciales sobre simulación estocástica y técnicas de Monte Carlo. El libro también sirve como valiosa referencia para los profesionales que deseen alcanzar una comprensión más formal del método de Montecarlo.

Reuven Y. Rubinstein, DSc, fue catedrático emérito de la Facultad de Ingeniería Industrial y Gestión del Technion-Israel Institute of Technology. Trabajó como consultor en numerosas organizaciones a gran escala, como IBM, Motorola y NEC. Autor de más de 100 artículos y seis libros, el Dr. Rubinstein fue también el inventor del popular método de la función de puntuación en el análisis de simulación y de los métodos genéricos de entropía cruzada para la optimización combinatoria y el recuento.

Dirk P. Kroese, PhD,es catedrático de Matemáticas y Estadística en la Facultad de Matemáticas y Física de la Universidad de Queensland (Australia). Ha publicado más de 100 artículos y cuatro libros en una amplia gama de áreas de la probabilidad y la estadística aplicadas, incluidos los métodos de Montecarlo, la entropía cruzada, los algoritmos aleatorios, la teoría del teletráfico, la fiabilidad, la estadística computacional, la probabilidad aplicada y la modelización estocástica.