モンテカルロ法（テキスト） Monte Carlo Methods

モンテカルロ法（テキスト）<br>Monte Carlo Methods

個数：

電子版価格
¥20,347

電子版あり

モンテカルロ法（テキスト）
Monte Carlo Methods

Barbu, Adrian/ Zhu, Song-Chun

ウェブストア価格 ¥28,376（本体¥25,797）
Springer Verlag, Singapore（2020/02発売）
外貨定価 UK£ 99.99
ポイント 257pt

在庫がございません。海外の書籍取次会社を通じて出版社等からお取り寄せいたします。
通常6～9週間ほどで発送の見込みですが、商品によってはさらに時間がかかることもございます。
【重要ご説明事項】
1. 納期遅延や、ご入手不能となる場合がございます。
2. 複数冊ご注文の場合は、ご注文数量が揃ってからまとめて発送いたします。
3. 美品のご指定は承りかねます。

●3Dセキュア導入とクレジットカードによるお支払いについて

≪洋書のご注文について≫ 「海外取次在庫あり」「国内在庫僅少」および「国内仕入れ先からお取り寄せいたします」表示の商品でもクリスマス前(12/20～12/25)および年末年始までにお届けできないことがございます。あらかじめご了承ください。

【入荷遅延について】
世界情勢の影響により、海外からお取り寄せとなる洋書・洋古書の入荷が、表示している標準的な納期よりも遅延する場合がございます。
おそれいりますが、あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。

◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。

◆ウェブストアでの洋書販売価格は、弊社店舗等での販売価格とは異なります。
また、洋書販売価格は、ご注文確定時点での日本円価格となります。
ご注文確定後に、同じ洋書の販売価格が変動しても、それは反映されません。

製本 Hardcover:ハードカバー版／ページ数 422 p.
言語 ENG
商品コード 9789811329708
DDC分類 005

Full Description

This book seeks to bridge the gap between statistics and computer science. It provides an overview of Monte Carlo methods, including Sequential Monte Carlo, Markov Chain Monte Carlo, Metropolis-Hastings, Gibbs Sampler, Cluster Sampling, Data Driven MCMC, Stochastic Gradient descent, Langevin Monte Carlo, Hamiltonian Monte Carlo, and energy landscape mapping. Due to its comprehensive nature, the book is suitable for developing and teaching graduate courses on Monte Carlo methods. To facilitate learning, each chapter includes several representative application examples from various fields. The book pursues two main goals: (1) It introduces researchers to applying Monte Carlo methods to broader problems in areas such as Computer Vision, Computer Graphics, Machine Learning, Robotics, Artificial Intelligence, etc.; and (2) it makes it easier for scientists and engineers working in these areas to employ Monte Carlo methods to enhance their research.

1 Introduction to Monte Carlo Methods.- 2 Sequential Monte Carlo.- 3 Markov Chain Monte Carlo - the Basics.- 4 Metropolis Methods and Variants.- 5 Gibbs Sampler and its Variants.- 6 Cluster Sampling Methods.- 7 Convergence Analysis of MCMC.- 8 Data Driven Markov Chain Monte Carlo.- 9 Hamiltonian and Langevin Monte Carlo.- 10 Learning with Stochastic Gradient.- 11 Mapping the Energy Landscape.