| TÃtulo : |
Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods : MCQMC 2016, Stanford, CA, August 14-19 |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Owen, Art B., ; Glynn, Peter W., |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2018 |
| Número de páginas: |
XI, 479 p. 66 ilustraciones, 45 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-319-91436-7 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Simulación por ordenador Matemáticas Informática EstadÃsticas Modelado por computadora Matemática Computacional y Análisis Numérico Matemáticas de la Computación Aplicaciones de las matemáticas Inferencia bayesiana |
| Ãndice Dewey: |
003 Teoría general de Sistemas |
| Resumen: |
Este libro presenta las actas arbitradas de la Duodécima Conferencia Internacional sobre Métodos Monte Carlo y Quasi-Monte Carlo en Computación CientÃfica que se celebró en la Universidad de Stanford (California) en agosto de 2016. Estas conferencias bienales son eventos importantes para Monte Carlo y Quasi-Monte Carlo. investigadores. Las actas incluyen artÃculos basados ​​en conferencias invitadas, asà como artÃculos cuidadosamente seleccionados sobre todos los aspectos teóricos y aplicaciones de los métodos Monte Carlo y cuasi-Monte Carlo. Al ofrecer información sobre los últimos avances en estas áreas tan activas, este libro es un excelente recurso de referencia para teóricos y profesionales interesados ​​en resolver problemas computacionales de alta dimensión, que surgen en particular en finanzas, estadÃstica, gráficos por computadora y la solución de PDE. |
| Nota de contenido: |
Part I Tutorials, Fred J. Hickernell, The Trio Identity for Quasi-Monte Carlo Error -- Pierre L'Ecuyer, Randomized Quasi-Monte Carlo: An Introduction for Practitioners -- Frances Y. Kuo and Dirk Nuyens, Application of Quasi-Monte Carlo Methods to PDEs with Random Coefï¬cients – an Overview and Tutorial -- Part II Invited talks, Jose Blanchet and Zhipeng Liu, Malliavin-based Multilevel Monte Carlo Estimators for Densities of Max-stable Processes -- Nicolas Chopin and Mathieu Gerber, Sequential quasi-Monte Carlo: Introduction for Non-Experts, Dimension Reduction, Application to Partly Observed Diffusion Processes -- Frances Y. Kuo and Dirk Nuyens, Hot New Directions for Quasi-Monte Carlo Research in Step with Applications -- Saul Toscano-Palmerin and Peter I. Frazier, Stratiï¬ed Bayesian Optimization -- Part III Regular talks, Christoph Aistleitner, Dmitriy Bilyk, and Aleksandar Nikolov, Tusnady's Problem, the Transference Principle, and Non-Uniform QMC Sampling -- Ken Dahm and Alexander Keller, Learning Light Transport the Reinforced Way -- Adrian Ebert, Hernan Leovey, and Dirk Nuyens, Successive Coordinate Search and Component-by-Component Construction of Rank-1 Lattice Rules -- Wei Fang and Michael B. Giles, Adaptive Euler-Maruyama method for SDEs with non-globally Lipschitz drift -- J. Feng and M. Huber and Y. Ruan, Monte Carlo with User-Speciï¬ed Relative Error -- Robert N. Gantner, Dimension Truncation in QMC for Afï¬ne-Parametric Operator Equations -- Michael B. Giles, Frances Y. Kuo, and Ian H. Sloan, Combining Sparse Grids, Multilevel MC and QMC for Elliptic PDEs with Random Coefï¬cients -- Hiroshi Haramoto and Makoto Matsumoto, A Method to Compute an Appropriate Sample Size of a Two-Level Test for the NIST Test Suite -- Stefan Heinrich, Lower Complexity Bounds for Parametric Stochastic Itoˆ Integration -- Lukas Herrmann and Christoph Schwab, QMC Algorithms with Product Weights for Lognormal-Parametric, Elliptic PDEs -- Masatake Hirao, QMC Designs and Determinantal Point Processes -- Adam W. Kolkiewicz, Efï¬cient Monte Carlo For Diffusion Processes Using Ornstein-Uhlenbeck Bridges -- Ralph Kritzinger, Optimal Discrepancy Rate of Point Sets in Besov Spaces with Negative Smoothness -- Ralph Kritzinger, Helene Laimer, and Mario Neumuller, A Reduced Fast Construction of Polynomial Lattice Point Sets with Low Weighted Star Discrepancy -- David Mandel and Giray Okten, Randomized Sobol' Sensitivity Indices -- Hisanari Otsu, Shinichi Kinuwaki, and Toshiya Hachisuka, Supervised Learning of How to Blend Light Transport Simulations -- Pieterjan Robbe, Dirk Nuyens, and Stefan Vandewalle, A Dimension-Adaptive Multi-Index Monte Carlo Method Applied to a Model of a Heat Exchanger -- Shuang Zhao, Rong Kong, and Jerome Spanier, Towards Real-Time Monte Carlo for Biomedicine -- Zeyu Zheng, Jose Blanchet, and Peter W. Glynn, Rates of Convergence and CLTs for Subcanonical Debiased MLMC. |
| En lÃnea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods : MCQMC 2016, Stanford, CA, August 14-19 [documento electrónico] / Owen, Art B., ; Glynn, Peter W., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XI, 479 p. 66 ilustraciones, 45 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-91436-7 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Simulación por ordenador Matemáticas Informática EstadÃsticas Modelado por computadora Matemática Computacional y Análisis Numérico Matemáticas de la Computación Aplicaciones de las matemáticas Inferencia bayesiana |
| Ãndice Dewey: |
003 Teoría general de Sistemas |
| Resumen: |
Este libro presenta las actas arbitradas de la Duodécima Conferencia Internacional sobre Métodos Monte Carlo y Quasi-Monte Carlo en Computación CientÃfica que se celebró en la Universidad de Stanford (California) en agosto de 2016. Estas conferencias bienales son eventos importantes para Monte Carlo y Quasi-Monte Carlo. investigadores. Las actas incluyen artÃculos basados ​​en conferencias invitadas, asà como artÃculos cuidadosamente seleccionados sobre todos los aspectos teóricos y aplicaciones de los métodos Monte Carlo y cuasi-Monte Carlo. Al ofrecer información sobre los últimos avances en estas áreas tan activas, este libro es un excelente recurso de referencia para teóricos y profesionales interesados ​​en resolver problemas computacionales de alta dimensión, que surgen en particular en finanzas, estadÃstica, gráficos por computadora y la solución de PDE. |
| Nota de contenido: |
Part I Tutorials, Fred J. Hickernell, The Trio Identity for Quasi-Monte Carlo Error -- Pierre L'Ecuyer, Randomized Quasi-Monte Carlo: An Introduction for Practitioners -- Frances Y. Kuo and Dirk Nuyens, Application of Quasi-Monte Carlo Methods to PDEs with Random Coefï¬cients – an Overview and Tutorial -- Part II Invited talks, Jose Blanchet and Zhipeng Liu, Malliavin-based Multilevel Monte Carlo Estimators for Densities of Max-stable Processes -- Nicolas Chopin and Mathieu Gerber, Sequential quasi-Monte Carlo: Introduction for Non-Experts, Dimension Reduction, Application to Partly Observed Diffusion Processes -- Frances Y. Kuo and Dirk Nuyens, Hot New Directions for Quasi-Monte Carlo Research in Step with Applications -- Saul Toscano-Palmerin and Peter I. Frazier, Stratiï¬ed Bayesian Optimization -- Part III Regular talks, Christoph Aistleitner, Dmitriy Bilyk, and Aleksandar Nikolov, Tusnady's Problem, the Transference Principle, and Non-Uniform QMC Sampling -- Ken Dahm and Alexander Keller, Learning Light Transport the Reinforced Way -- Adrian Ebert, Hernan Leovey, and Dirk Nuyens, Successive Coordinate Search and Component-by-Component Construction of Rank-1 Lattice Rules -- Wei Fang and Michael B. Giles, Adaptive Euler-Maruyama method for SDEs with non-globally Lipschitz drift -- J. Feng and M. Huber and Y. Ruan, Monte Carlo with User-Speciï¬ed Relative Error -- Robert N. Gantner, Dimension Truncation in QMC for Afï¬ne-Parametric Operator Equations -- Michael B. Giles, Frances Y. Kuo, and Ian H. Sloan, Combining Sparse Grids, Multilevel MC and QMC for Elliptic PDEs with Random Coefï¬cients -- Hiroshi Haramoto and Makoto Matsumoto, A Method to Compute an Appropriate Sample Size of a Two-Level Test for the NIST Test Suite -- Stefan Heinrich, Lower Complexity Bounds for Parametric Stochastic Itoˆ Integration -- Lukas Herrmann and Christoph Schwab, QMC Algorithms with Product Weights for Lognormal-Parametric, Elliptic PDEs -- Masatake Hirao, QMC Designs and Determinantal Point Processes -- Adam W. Kolkiewicz, Efï¬cient Monte Carlo For Diffusion Processes Using Ornstein-Uhlenbeck Bridges -- Ralph Kritzinger, Optimal Discrepancy Rate of Point Sets in Besov Spaces with Negative Smoothness -- Ralph Kritzinger, Helene Laimer, and Mario Neumuller, A Reduced Fast Construction of Polynomial Lattice Point Sets with Low Weighted Star Discrepancy -- David Mandel and Giray Okten, Randomized Sobol' Sensitivity Indices -- Hisanari Otsu, Shinichi Kinuwaki, and Toshiya Hachisuka, Supervised Learning of How to Blend Light Transport Simulations -- Pieterjan Robbe, Dirk Nuyens, and Stefan Vandewalle, A Dimension-Adaptive Multi-Index Monte Carlo Method Applied to a Model of a Heat Exchanger -- Shuang Zhao, Rong Kong, and Jerome Spanier, Towards Real-Time Monte Carlo for Biomedicine -- Zeyu Zheng, Jose Blanchet, and Peter W. Glynn, Rates of Convergence and CLTs for Subcanonical Debiased MLMC. |
| En lÃnea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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