Optimization of Weighted Monte Carlo Methods (SPRINGER SERIES IN COMPUTATIONAL PHYSICS) - Hardcover

Inhaltsangabe

Die Monte-Carlo-Methode basiert auf der munerischen Realisierung natürlicher oder künstlicher Modelle der betrachteten Phänomene. Im Gegensatz zu klassischen Rechenmethoden hängt die Effizienz von Monte Carlo schwach von der Dimension und geometrischen Details des Problems ab. Die Methode wird zur Lösung komplexer Probleme der Strahlungstransfertheorie, der turbulenten Diffusion, der Chemi cal-Kinetik, der Theorie der verdünnten Gase, der Beugung von Wellen auf zufälligen Oberflächen usw. verwendet. Die Monte-Carlo-Methode ist besonders effektiv bei der Verwendung von Multi-Prozessor-Computersystemen, die es ermöglichen, viele unabhängige statistische Experimente gleichzeitig zu simulieren. Die gewichteten Monte-Carlo-Schätzungen werden konstruiert, um Fehler zu verringern und abhängige Schätzungen für die berechneten Funktionale für verschiedene Werte von Parametern des Problems zu erhalten, d.h. um die funktionale Abhängigkeit zu verbessern. Darüber hinaus ermöglichen die gewichteten Schätzungen die Auswertung spezieller Funktionale, beispielsweise der Derivate hinsichtlich der Parameter. Es gibt viele Arbeiten, die sich mit der Entwicklung der gewichteten Schätzungen befassen. In Chap. 1 geben wir die notwendigen Informationen über diese Arbeiten und präsentieren eine Reihe von Abbildungen. Der Rest des Buches widmet sich der Lösung einer Reihe von mathematischen Problemen im Zusammenhang mit der Optimierung der gewichteten Monte Carlo-Schätzungen.

Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.