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    蒙特卡罗方法和统计计算:王璐

    作者:王璐 出版社:机械工业出版社 出版时间:2022 ISBN:978-7-111-70370-9
    索书号:O242.28/2 分类号:O242.28 页数:216页, [4] 页图版 价格:49.00
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    本书内容包括13章, 分别介绍了随机变量的抽样方法、随机向量的抽样方法、随机过程的抽样方法、Gibbs抽样和马尔可夫链、Metropolis-Hastings算法, HMC算法及SMC算法、EM算法和加0算法、梯度下降法、Newton-Raphson算法、坐标下降法、Boosting算法、凸优化与支持向量机 (SVM)、ADMI算法、深度学习等常用优化方法以及近些年在机器学习和深度学习领域使用的热门算法。对各种算法, 作者除了给出计算步骤和统计模型的应用实例, 还对算法涉及的基本概念和重要收敛性定理进行了介绍和证明。
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    蒙特卡罗方法中的随机过程和场模型: 算法和应用:谢尔盖·米快伊尔洛维奇.普里加林,

    作者:谢尔盖·米快伊尔洛维奇.普里加林, 出版社:哈尔滨工业大学出版社 出版时间:2022 ISBN:978-7-5767-0241-5
    索书号:O242.28/1 分类号:O242.28 页数:227页 价格:88.00
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    本书主要介绍了蒙特卡罗方法的相关内容, 共分为4章, 第1章为蒙特卡罗方法, 包括蒙特卡罗方法的历史、概率和统计基础、随机数来源、随机值建模等 ; 第2章为随机过程模型, 包括随机过程定义和特征、泊松和维纳过程、随机过程的分类与建模方法、边际分布、非高斯过程建模的逆分布函数方法等, 第3章为高斯平稳过程和均匀场的光谱模型, 包括平稳过程的光谱表示等: 第4章为光谱模型举例, 包括海浪和巨型杀手波的随机模型等。
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