Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
Przedmowa
Rozwójsymulacjikomputerowych,bazującychnarachunkuprawdopodo-
bieństwaiwykorzystującychzasadystatystyki,nastąpiłwrazzezwiększe-
niemsięmocyobliczeniowejkomputerówosobistych.Obecniezamiastuży-
waćkomputeraklasymainframe,możnawwieluzastosowaniachskorzystać
zezwykłegokomputeraPC,wspomaganegoprzytymprzezspecjalnąbiblio-
tekęwykorzystującąrdzenieGPU.Dlategoteżliczbadziedzin,gdziesymu-
lacjekomputerowesąstosowane,stalerośnieiobejmujem.in.fizykę,medy-
cynę,matematykęfinansową,ubezpieczeniową,statystykę,inżynierię,logi-
stykęitd.Równieżliteraturadotyczącadowodzeniateoretycznychaspektów,
prezentacjisamychalgorytmów,jakiomówieniapraktycznychzastosowań
symulacjikomputerowychjestbardzobogata.Szczególniewartościowymi
iważnymipozycjamisątutaj(Efron&Tibshirani1993,Law2007,Robert
&Casella2004,Wieczorkowski&Zieliński1997).
Celemniniejszegopodręcznikajestzapoznanieczytelnikówztematyką
statystycznychsymulacjikomputerowych,zeszczególnymuwzględnieniem
metodMonteCarloiMarkovchainMonteCarlo.Jestonprzeznaczony
głównie,choćniewyłącznie,dlasłuchaczykierunkówmatematycznychiin-
formatycznychPolitechnikiWarszawskiej.
Rozdział1omawianajbardziejpodstawowepojęciazwiązanezgenero-
waniemliczb(pseudo)losowych.Przedstawionownimwybranegeneratory
programowewrazzesposobamitestowaniauzyskanychwynikówpodkątem
ichjakości,czylizbliżeniadonlosowości”.
Rozdział2prezentujekolejnenpiętro”wgenerowaniuliczb(pseudo)loso-
wych,czylimetodyialgorytmysłużącedoprzekształcaniauzyskanychwcze-
śniejwartości(najczęściejzrozkładujednostajnego)dozmiennychzróż-
nych,używanychwpraktycerozkładówprawdopodobieństwa.
Wrozdziale3skupionosięnaproblemiezmiennychwielowymiarowych,
dlaktórychnaiwnestosowaniemetodznanychdlarozkładówjednowymiaro-
wychokazujesięczęstowysocenieefektywne.Dokładniejomówionoalgoryt-
