Buch, Englisch, 268 Seiten, Format (B × H): 160 mm x 241 mm, Gewicht: 1260 g
Buch, Englisch, 268 Seiten, Format (B × H): 160 mm x 241 mm, Gewicht: 1260 g
Reihe: Springer Series in Statistics
ISBN: 978-0-387-20078-1
Verlag: Springer
This book presents a unified theory of rare event simulation and the variance reduction technique known as importance sampling from the point of view of the probabilistic theory of large deviations. It allows us to view a vast assortment of simulation problems from a unified single perspective.
Zielgruppe
Research
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
- Mathematik | Informatik Mathematik Stochastik Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Professionelle Anwendung Computersimulation & Modelle, 3-D Graphik
- Mathematik | Informatik Mathematik Operations Research Spieltheorie
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Technische Informatik Externe Speicher & Peripheriegeräte
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Professionelle Anwendung Computer-Aided Design (CAD)
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Angewandte Informatik Computeranwendungen in Wissenschaft & Technologie
- Technische Wissenschaften Technik Allgemein Computeranwendungen in der Technik
- Interdisziplinäres Wissenschaften Wissenschaften: Forschung und Information Datenanalyse, Datenverarbeitung
- Mathematik | Informatik Mathematik Stochastik Mathematische Statistik
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Programmierung | Softwareentwicklung Grafikprogrammierung
- Technische Wissenschaften Elektronik | Nachrichtentechnik Nachrichten- und Kommunikationstechnik Funktechnik
- Technische Wissenschaften Technik Allgemein Mathematik für Ingenieure
Weitere Infos & Material
1. Random Number Generation.- 2. Stochastic Models.- 3. Large Deviation Theory.- 4. Importance Sampling.- 5. The Large Deviation Theory of Importance Sampling Estimators.- 6. Variance Rate Theory of Conditional Importance Sampling Estimators.- 7. The Large Deviations of Bias Point Selection.- 8. Chernoff’s Bound and Asymptotic Expansions.- 9. Gaussian Systems.- 10. Universal Simulation Distributions.- 11. Rare Event Simulation for Level Crossing and Queueing Models.- 12. Blind Simulation.- 13. The (Over-Under) Biasing Problem in Importance Sampling.- 14. Tools and Techniques for Importance Sampling.- A. Convex Functions and Analysis.- B. A Covering Lemma.- C. Pseudo-Random Number Generator Programs.- References.
