Bevezetés a tudományos programozásba és szimulációba az R használatával

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 29 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R

Könyv tartalma:

Sztochasztikus modellek programozása

A Bevezetés a tudományos programozásba és szimulációba az R használatával első kiadásának bestsellere, amely kiváló, könnyen olvasható bevezetésként, széleskörű példákkal és gyakorlatokkal dicsérte a közönséget. Ez a második kiadás továbbra is világos, gyakorlatias és alapos módon mutatja be a tudományos programozást és a sztochasztikus modellezést. Az olvasók a programozást a mellékelt R-kóddal és adatokkal kísérletezve tanulják meg.

A könyv négy része a következőket tanítja:

⬤ Az R és a programozási fogalmak alapvető ismereteit.

⬤ Hogyan gondolkodjunk a matematikáról numerikus szemszögből, beleértve e fogalmak alkalmazását a gyökkeresésre, a numerikus integrálásra és az optimalizálásra.

⬤ A szimuláció megértéséhez szükséges valószínűség, a véletlen változók és a várakozás alapjait.

⬤ Stochasztikus modellezés és szimuláció, beleértve a véletlenszám-generálást és a Monte Carlo integrációt.

A közönséges differenciálegyenletek (ODE-k) rendszereiről szóló új fejezetben a szerzők az Euler-, a középponti és a negyedrendű Runge-Kutta (RK4) sémákat tárgyalják az elsőrendű ODE-k rendszereinek megoldására. Kísérletileg összehasonlítják a különböző sémák numerikus hatékonyságát, és bemutatják, hogyan lehet az RK4 sémát adaptív lépésméret alkalmazásával javítani.

Egy másik új fejezet a diszkrét- és folytonos idejű Markov-láncokkal foglalkozik. Ismerteti az átmeneti és sebességmátrixokat, az állapotok osztályozását, a korlátozó viselkedést, a Kolmogorov-féle előre- és hátrameneti egyenleteket, a véges elnyelő láncokat és a várható találati időket. Bemutatja továbbá a diszkrét- és folytonos idejű láncok szimulálásának módszereit, valamint az állapottér meghatározásának technikáit, beleértve az állapotok és a kiegészítő változók csomósítását.

Az olvasók statisztikai intuíciójára építve a Bevezetés a tudományos programozásba és szimulációba az R használatával, második kiadás megmutatja, hogyan lehet az algoritmusokat kóddá alakítani. Azoknak készült, akik eszközöket akarnak készíteni, nem csak használni. A kód és az adatok letölthetők a CRAN-ról.