Artboard 33Artboard 16Artboard 18Artboard 13Artboard 42Artboard 21Artboard 4Artboard 5Artboard 45Artboard 22Artboard 7Artboard 42Artboard 23Artboard 12Artboard 28Artboard 17?Artboard 28Artboard 43Artboard 49Artboard 47Artboard 15Artboard 32Artboard 6Artboard 22Artboard 5Artboard 25Artboard 1Artboard 42Artboard 11Artboard 41Artboard 11Artboard 23Artboard 10Artboard 4Artboard 9Artboard 6Artboard 8Artboard 7Artboard 3Artboard 12Artboard 25Artboard 34Artboard 43Artboard 44Artboard 16Artboard 24Artboard 13Artboard 5Artboard 24Artboard 31Artboard 1Artboard 12Artboard 27Artboard 30Artboard 36Artboard 44Artboard 9Artboard 17Artboard 6Artboard 27Artboard 30Artboard 29Artboard 26Artboard 2Artboard 20Artboard 35Artboard 15Artboard 14Artboard 50Artboard 26Artboard 14Artboard 40Artboard 21Artboard 10Artboard 37Artboard 46Artboard 33Artboard 8

Strategies For Quasi-Monte Carlo (Cód: 6326809)

Bennett L. Fox

SPRINGER VERLAG POD

Este produto está temporariamente indisponível no site, mas não se preocupe, você pode reservá-lo para retirada em uma loja física!

Reserve seu produto na loja para retirada em até 1 hora.
Ops! Este produto está temporariamente indisponível. Mas não se preocupe, nós avisamos quando ele chegar.
Ops! Este produto está temporariamente indisponível. Mas não se preocupe, nós avisamos quando ele chegar.

Ooops! Este produto não está mais a venda.
Mas não se preocupe, temos uma versão atualizada para você.

Ooopss! Este produto está fora de linha, mas temos outras opções para você.
Veja nossas sugestões abaixo!

R$ 890,60

em até 10x de R$ 89,06 sem juros
Cartão Saraiva: 1x de R$ 846,07 (-5%)

Total:

Em até 1x sem juros de


Crédito:
Boleto:
Cartão Saraiva:

Total:

Em até 10x sem juros de


Strategies For Quasi-Monte Carlo

R$890,60

Descrição

Strategies for Quasi-Monte Carlo builds a framework to design and analyze strategies for randomized quasi-Monte Carlo (RQMC). One key to efficient simulation using RQMC is to structure problems
to reveal a small set of important variables, their number being the effective dimension, while the other variables collectively are relatively insignificant. Another is smoothing. The book provides many illustrations of
both keys, in particular for problems involving Poisson processes or Gaussian processes. RQMC beats grids by a huge margin. With low effective dimension, RQMC is an order-of-magnitude more efficient than standard Monte
Carlo. With, in addition, certain smoothness - perhaps induced - RQMC is an order-of-magnitude more efficient than deterministic QMC. Unlike the latter, RQMC permits error estimation via the central limit theorem. For
random-dimensional problems, such as occur with discrete-event simulation, RQMC gets judiciously combined with standard Monte Carlo to keep memory requirements bounded. This monograph has been designed to appeal
to a diverse audience, including those with applications in queueing, operations research, computational finance, mathematical programming, partial differential equations (both deterministic and stochastic), and particle
transport, as well as to probabilists and statisticians wanting to know how to apply effectively a powerful tool, and to those interested in numerical integration or optimization in their own right. It recognizes that the
heart of practical application is algorithms, so pseudocodes appear throughout the book. While not primarily a textbook, it is suitable as a supplementary text for certain graduate courses. As a reference, it belongs on the
shelf of everyone with a serious interest in improving simulation efficiency. Moreover, it will be a valuable reference to all those individuals interested in improving simulation efficiency with more than incremental
increases.

Características

Peso 0.45 Kg
Produto sob encomenda Sim
Marca SPRINGER VERLAG POD
I.S.B.N. 9780792385806
Referência 9780792385806
Altura 23.40 cm
Largura 15.60 cm
Profundidade 2.38 cm
Número de Páginas 412
Idioma Inglês
Cód. Barras 9780792385806
Ano da edição 1999
AutorBennett L. Fox