Advanced Markov Chain Monte Carlo Methods

Langue : anglais

Edité par John Wiley and Sons Inc, US, 2010

0470748265 / 9780470748268

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Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods are now an indispensable tool in scientific computing. This book discusses recent developments of MCMC methods with an emphasis on those making use of past sample information during simulations. The application examples are drawn from diverse fields such as bioinformatics, machine learning, social science, combinatorial optimization, and computational physics. Key Features: Expanded coverage of the stochastic approximation Monte Carlo and dynamic weighting algorithms that are essentially immune to local trap problems.A detailed discussion of the Monte Carlo Metropolis-Hastings algorithm that can be used for sampling from distributions with intractable normalizing constants.Up-to-date accounts of recent developments of the Gibbs sampler.Comprehensive overviews of the population-based MCMC algorithms and the MCMC algorithms with adaptive proposals. This book can be used as a textbook or a reference book for a one-semester graduate course in statistics, computational biology, engineering, and computer sciences. Applied or theoretical researchers will also find this book beneficial.…

N° de réf. du vendeur LU-9780470748268

Titre
Advanced Markov Chain Monte Carlo Methods
Auteur
Faming Liang, Raymond Carroll, Chuanhai Liu
Éditeur
John Wiley and Sons Inc, US
Année de publication
2010
État de l'article
New
Reliure
Hardback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
0470748265
ISBN à 13 chiffres
9780470748268
Poids de l'article
737 grammes
Dimensions
16.25 x 2.63 x 23.25 cm

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