Synopsis
Sampling-based computational methods have become a fundamental part of the numerical toolset of practitioners and researchers across an enormous number of different applied domains and academic disciplines. This book provides a broad treatment of such sampling-based methods, as well as accompanying mathematical analysis of the convergence properties of the methods discussed. The reach of the ideas is illustrated by discussing a wide range of applications and the models that have found wide usage. The first half of the book focuses on general methods; the second half discusses model-specific algorithms. Exercises and illustrations are included.
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Revue de presse
"The adequate statistical simulation of random quantities is one of the challenges of this century. Therefore, sampling-based computational methods have become a fundamental part of the numerical toolset of both practitioners and researchers ... . This book provides a descriptive treatment of a variety of such sampling-based methods. Some steps to the mathematical analysis of their convergence properties and diverse applications are sketched as well. ... this book is of potential interest to many researchers, students and instructors." --Henri Schurz, Zentralblatt MATH, Vol. 1126 (3), 2008
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Stochastic Simulation: Algorithms and Analysis (Stochastic Modelling and Applied Probability, No. 57)
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