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Approximating Integrals Via Monte Carlo and Deterministic Methods

Michael Evans, Tim Swartz
Livre relié | Anglais | Oxford Statistical Science | n° 20
281,95 €
+ 563 points
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Description

This book is designed to introduce graduate students and researchers to the primary methods useful for approximating integrals. The emphasis is on those methods that have been found to be of practical use, focusing on approximating higher- dimensional integrals with coverage of the lower-dimensional case as well. Included in the book are asymptotic techniques, multiple quadrature and quasi-random techniques and a complete development of Monte Carlo algorithms. For the Monte Carlo section important sampling methods, variance reduction techniques and the primary Markov Chain Monte Carlo algorithms are covered. This book brings these various techniques together for the first time, and provides an accessible textbook and reference for researchers in a wide variety of disciplines.

Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
298
Langue:
Anglais
Collection :
Tome:
n° 20

Caractéristiques

EAN:
9780198502784
Date de parution :
01-06-00
Format:
Livre relié
Format numérique:
Genaaid
Dimensions :
164 mm x 241 mm
Poids :
562 g

Les avis