Descripción
Desarrollado a partir del curso del autor en la École Polytechnique, Monte-Carlo Methods and Stochastic Processes: From Linear to Non-Linear se centra en la simulación de procesos estocásticos en tiempo continuo y su vínculo con las ecuaciones diferenciales parciales (EDP). Cubre problemas lineales y no lineales en biología, finanzas, geofísica, mecánica, química y otras áreas de aplicación. El texto también desarrolla a fondo el problema de la integración numérica y el cálculo de expectativas mediante el método de Montecarlo.
El libro comienza con una historia de los métodos de Montecarlo y una visión general de tres problemas típicos de Montecarlo: integración numérica y cálculo de expectativas, simulación de distribuciones complejas y optimización estocástica. El resto del texto está organizado en tres partes de dificultad progresiva. La primera parte presenta herramientas básicas para la simulación estocástica y el análisis de la convergencia de algoritmos. La segunda parte describe los métodos de Montecarlo para la simulación de ecuaciones diferenciales estocásticas. La parte final analiza la simulación de dinámicas no lineales.
Autor: Emmanuel Gobet
Editorial: CRC Press
Publicado: 30/09/2020
Páginas: 336
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.04lbs
Tamaño: 9.21h x 6.14w x 0.70d
ISBN13: 9780367658465
ISBN10: 0367658461
Categorías BISAC:
- Matemáticas | Probabilidad y Estadística | Análisis Bayesiano
- Matemáticas | Ecuaciones Diferenciales | Parciales
- Matemáticas | Probabilidad y Estadística | Procesos Estocásticos
Sobre el autor
Emmanuel Gobet es profesor de matemáticas aplicadas en la École Polytechnique. Sus intereses de investigación incluyen algoritmos de tipo probabilístico y aproximaciones estocásticas, matemáticas financieras, cálculo de Malliavin y análisis estocástico, simulaciones de Montecarlo, estadísticas para procesos estocásticos y aprendizaje estadístico.
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