Наука на выборах
Подготовку к выборам членов Российской академии наук президент обсудил с главой РАН Александром ...

Наука о человеке: как изменится пластическая хирургия в ближайшем будущем
— президент Российского общества пластических, реконструктивных и эстетических хирургов, доцент кафедры пластической хирургии Первого ...

Наука: Интересный пациент: как жить без обонятельных луковиц?
Возможно ли обоняние без носа, точнее, без обонятельных рецепторов? Весьма маловероятно. Однако, израильск ...

Наука: Найдены считавшиеся вымершими «олени» размером с кролика
Глубоко в джунглях Вьетнама обнаружена популяция оленьков — самых крошечных парнокопытных в мире, которы ...

Из математиков в биологи: как получить профессию будущего
Современная наука интернациональна и сложно организована, поэтому мы делаем правильный ход – объединяем наши усилия с сильнейшими россий ...

Advanced Markov Chain Monte Carlo Methods. Learning From Past Samples
# 32626495

Advanced Markov Chain Monte Carlo Methods. Learning From Past Samples

10 051 р.

Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods are now an indispensable tool in scientific computing

A detailed discussion of the Monte Carlo Metropolis-Hastings algorithm that can be used for sampling from distributions with intractable normalizing constants

Applied or theoretical researchers will also find this book beneficial.

Comprehensive overviews of the population-based MCMC algorithms and the MCMC algorithms with adaptive proposals

Key Features: Expanded coverage of the stochastic approximation Monte Carlo and dynamic weighting algorithms that are essentially immune to local trap problems

The application examples are drawn from diverse fields such as bioinformatics, machine learning, social science, combinatorial optimization, and computational physics

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

This book discusses recent developments of MCMC methods with an emphasis on those making use of past sample information during simulations

Up-to-date accounts of recent developments of the Gibbs sampler

100