Monte Carlo Methods

Olvasói vélemények

A Monte-Carlo-módszerekről szóló könyv szisztematikusan és átfogóan tárja fel a különböző algoritmusokat és alkalmazásukat a statisztikában és az informatikában. Szigorú lefedettsége és szemléltető példái miatt nagyra értékelt, így értékes forrás a kutatók és a hallgatók számára. Ugyanakkor számos matematikai területen komoly előképzettséget igényel, ami egyes olvasók számára korlátozhatja a hozzáférhetőségét.

⬤ A Monte Carlo algoritmusok és módszerek szisztematikus és átfogó lefedettsége.
⬤ Szigorú magyarázatok szemléletes példákkal, amelyek a tanulók számára is érdekesek.
⬤ Értékes mind az elméleti megértés, mind a gyakorlati alkalmazások szempontjából különböző területeken, például a mesterséges intelligencia és a számítógépes látás területén.
⬤ Mélyebb betekintést és kapcsolatokat biztosít a matematika és az aktuális kutatás között.
⬤ Alkalmas tankönyvként a végzős hallgatók számára, és kiváló referenciaként is szolgál.

⬤ Erős előismereteket igényel a sztochasztikus számítás, a differenciálgeometria és más haladó matematikai területek terén, ami egyes olvasók számára elérhetetlenné teszi a könyvet.
⬤ Egyes kritikusok úgy találták, hogy az ismertetés hiányos, és nem rendelkezik elegendő háttérismerettel a módszerekről.
⬤ Számos elgépelés és szervezési probléma rontja az olvasás élményét.
⬤ Inkább tűnik jegyzetgyűjteménynek, mint jól strukturált tankönyvnek.
⬤ Néhány kritikus alternatív szövegeket ajánl.

(11 olvasói vélemény alapján)

Könyv tartalma:

Ez a könyv a statisztika és az informatika közötti szakadékot igyekszik áthidalni. Áttekintést nyújt a Monte Carlo-módszerekről, beleértve a szekvenciális Monte Carlo, Markov-lánc Monte Carlo, Metropolis-Hastings, Gibbs-mintavevő, klaszter-mintavételezés, adatvezérelt MCMC, sztochasztikus gradiens ereszkedés, Langevin Monte Carlo, Hamiltonian Monte Carlo és az energiatájkép leképezése.

Átfogó jellegéből adódóan a könyv alkalmas a Monte Carlo-módszerekről szóló egyetemi kurzusok kidolgozására és oktatására. A tanulás megkönnyítése érdekében minden fejezet több reprezentatív alkalmazási példát tartalmaz különböző területekről.

A könyv két fő célt követ: (1) Bevezeti a kutatókat a Monte Carlo-módszerek szélesebb körű problémákra való alkalmazásába olyan területeken, mint a számítógépes látás, a számítógépes grafika, a gépi tanulás, a robotika, a mesterséges intelligencia stb. és (2) megkönnyíti az ezeken a területeken dolgozó tudósok és mérnökök számára, hogy a Monte Carlo-módszereket kutatásaik fejlesztésére alkalmazzák.