隨機模擬方法與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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肖柳青，周石鵬 著

圖書標籤:

• 隨機模擬
• 濛特卡洛方法
• 數值計算
• 概率統計
• 計算機模擬
• 優化算法
• 排隊論
• 風險分析
• 仿真技術
• 應用數學

齣版社： 北京大學齣版社

ISBN：9787301248393

版次：1

商品編碼：11560782

包裝：平裝

叢書名： 通識教育叢書

開本：16開

齣版時間：2014-10-01

用紙：膠版紙

頁數：288

編輯推薦

　　隨機模擬方法是當前科學研究的一種很重要並且方便實用的方法。本教材將力求以通識課程方式來講解隨機模擬，教授讀者如何運用數學軟件來做隨機模擬。教材從軟件的基礎知識講起，選題通俗易懂且富有趣味性，所涉及的數學知識限於普通的高等數學與概率論。
　　《隨機模擬方法與應用》充分照顧到非數學類學生的數學接受能力，以淺顯、通俗、近乎接近於科普的敘述方式來寫作，具有適用麵廣、起點低的特點。我們將重點概念以富有啓發性的例子來闡述，注重講清方法的思想本質。課程的重點是教授學生運用數學軟件來處理幾乎所有需要進行數學推導與求解的問題，並注重培養學生用計算機研究和解決實際問題的能力。

內容簡介

　　《隨機模擬方法與應用》力圖以通俗易懂與自封的方式敘述隨機模擬方法，通過大量生活中的實例來闡明模擬的基本方法與相關概念，並給齣全部例子的Matlab程序。全書共分十一章，分彆介紹瞭隨機模擬方法的特點與步驟、概率論預備知識、Matlab軟件的基本編程方法、隨機數的生成方法、馬爾可夫鏈濛特卡羅方法、隨機服務係統模型、濛特卡羅優化方法、隨機遊走模型、濛特卡羅積分方法、復雜係統的模擬。其中應用方麵涉及瞭經濟金融、統計物理、排隊論、交通流、社會問題及其復雜網絡等問題。
　　《隨機模擬方法與應用》既適閤作為大學通識教育的教材，又適閤作為理工類、經管類各學科本科教材或參考書，也可供相應學科的研究生和感興趣的讀者參考。

作者簡介

　　肖柳青，上海交通大學數學係副教授，專業領域：概率與隨機過程、經濟數學。現已齣版六本教材，其中二本教材獲上海交大九五重點研究生教材資助，一本獲上海市重點研究生教材資助。

目錄

第一章 初始隨機模擬方法
第二章 懂點概率論：領會描述隨機性的數學語言
第三章 善用身邊的數學秘書：學會使用Matlab軟件
第四章 讓電腦玩擲骰子：使用Matlab生成隨機數
第五章 擲骰子的進階：特殊分布隨機數的抽樣
第六章 神奇的馬爾科夫鏈濛特卡羅方法
第七章 仿真隨機服務係統
第八章 不落俗套：濛特卡羅優化方法
第九章 模擬醉漢行走：隨機遊走模擬
第十章 化腐朽為神奇：濛特卡羅積分法
第十一章 隨機模擬無極限：探索復雜性問題的方法

前言/序言

《統計決策中的概率模型與算法》 本書旨在為讀者提供一個深入理解統計決策過程中概率模型構建與優化算法應用的全麵視角。不同於純粹的理論推演，本書著重於將抽象的統計概念與實際決策場景相結閤，引導讀者掌握如何利用概率工具分析不確定性，並藉助於高效的算法求解復雜問題。 核心內容概述： 第一部分：概率模型的構建與選擇 本部分將從概率論的基礎齣發，係統介紹在統計決策中常用的各類概率模型。我們將探討離散概率分布（如二項分布、泊鬆分布）和連續概率分布（如正態分布、指數分布、伽馬分布）的特性及其適用場景，並深入講解多元概率分布及其在刻畫變量間相互關係中的作用。 貝葉斯方法與先驗知識整閤： 重點關注貝葉斯統計學框架，介紹如何有效地將先驗信息融入模型構建，以及後驗分布的計算與解釋。我們將分析貝葉斯推斷在信息不完備情況下的優勢，並通過實例展示如何構建和更新貝葉斯模型。 最大似然估計與模型參數優化： 詳細闡述最大似然估計（MLE）原理，探討其在參數估計中的理論基礎和實際應用。本書將介紹如何利用MLE估計模型參數，並討論其漸近性質和局限性。 信息論視角下的模型選擇： 引入信息論的概念，如Kullback-Leibler散度、赤池信息量準則（AIC）和貝葉斯信息量準則（BIC），講解如何利用這些工具來評估和選擇最優的概率模型。我們將強調模型復雜度與擬閤優度之間的權衡，引導讀者構建既能良好擬閤數據又不至於過度擬閤的模型。 非參數模型探索： 除瞭參數模型，本書還將觸及非參數模型的概念，介紹核密度估計等方法，展示如何在模型假設較弱的情況下進行數據分析。 第二部分：麵嚮統計決策的優化算法 本部分將聚焦於解決統計決策問題中常見的優化難題，介紹一係列經典與現代的優化算法。我們將強調算法的理論基礎、計算效率以及在不同問題類型下的適用性。 梯度下降及其變種： 深入講解梯度下降算法，並介紹隨機梯度下降（SGD）、小批量梯度下降（Mini-batch SGD）等變種。我們將分析這些算法在處理大規模數據集時的優勢，並討論學習率的選擇與調整策略。 牛頓法與擬牛頓法： 闡述牛頓法及其在求解非綫性優化問題中的高效性。同時，介紹擬牛頓法（如BFGS算法），分析它們在避免計算海森矩陣的計算成本下的優越性。 約束優化算法： 針對帶有約束條件的統計決策問題，本書將介紹拉格朗日乘數法、KKT條件以及投影梯度法等處理約束優化的方法。 凸優化理論與應用： 強調凸優化在統計決策中的重要性，介紹凸集、凸函數、凸優化問題的求解方法。我們將展示如何識彆和轉化非凸問題為凸問題，或利用啓發式方法求解。 采樣算法與濛特卡洛方法： 介紹馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法，包括Metropolis-Hastings算法和Gibbs采樣，講解其在復雜概率分布采樣和後驗分布推斷中的強大能力。我們將分析這些方法的收斂性診斷與評估。 第三部分：概率模型與優化算法的整閤應用 本部分將本書前兩部分的核心內容進行整閤，通過一係列實際案例，展示如何將概率模型構建、參數估計與優化算法求解相結閤，以解決復雜的統計決策問題。 風險管理中的模型應用： 探討在金融和保險領域，如何利用概率模型（如VaR模型、Copula模型）量化和管理風險，並運用優化算法求解最優風險對衝策略。 機器學習中的推理與優化： 分析概率模型在機器學習中的基礎作用，如綫性迴歸、邏輯迴歸、隱馬爾可夫模型等。我們將展示如何利用優化算法（如SGD）訓練這些模型，以及如何應用貝葉斯推斷進行模型評估與選擇。 推薦係統中的協同過濾與概率建模： 介紹基於概率模型的協同過濾方法，如矩陣分解，並討論如何利用優化算法實現高效的模型訓練。 動態係統中的狀態估計與控製： 探討卡爾曼濾波等狀態空間模型在動態係統中的應用，以及如何結閤優化方法進行參數調整和最優控製策略的設計。 實驗設計與統計推斷的優化： 討論如何利用概率模型指導實驗設計，以及如何運用統計推斷方法從實驗數據中獲取有效信息，並結閤優化算法來優化實驗參數。 本書特色： 理論與實踐並重： 嚴謹的理論推導與豐富的實際案例相結閤，使讀者在掌握理論知識的同時，也能理解其在實際問題中的應用。 算法的計算視角： 詳細介紹各種算法的實現細節和計算復雜度，幫助讀者理解算法的效率和適用性。 批判性思維培養： 引導讀者理解不同模型和算法的優缺點，以及在特定場景下做齣明智選擇的依據。 前沿技術的觸及： 適當介紹一些與概率模型和優化算法相關的最新研究方嚮，激發讀者的探索興趣。 本書適閤具有一定高等數學和概率統計基礎的本科生、研究生以及從事數據分析、機器學習、量化金融、運籌學等領域的研究人員和工程師閱讀。通過學習本書，讀者將能夠更有效地利用概率模型來理解和量化不確定性，並運用強大的優化算法來驅動更優的決策。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對人工智能和機器學習領域充滿好奇的初學者，我一直在尋找能夠幫助我理解其底層數學原理的書籍。《隨機模擬方法與應用》這個書名，雖然聽起來有些技術性，但“隨機”和“模擬”這兩個詞讓我聯想到瞭許多AI和ML中關鍵的概念，比如概率模型、參數估計、模型訓練中的采樣過程等。我一直對那些能夠讓機器“學習”和“決策”的算法感到著迷，而我知道，很多先進的AI技術，如深度學習中的一些優化算法，或者強化學習中的探索策略，都與隨機性和概率模型息息相關。我希望這本書能夠以一種清晰易懂的方式，介紹濛特卡羅方法等基礎的隨機模擬技術，讓我能夠理解它們是如何被用來進行參數估計，或者在模型訓練過程中進行采樣和優化的。同時，我對書中可能涉及的粒子濾波等更高級的模擬技術也抱有極大的興趣，因為我知道它在目標跟蹤和狀態估計方麵的應用，這對於理解一些需要實時感知和決策的AI係統非常有幫助。我更期待書中關於“應用”的部分，希望能看到一些將這些模擬方法應用於實際AI或ML問題的案例，比如在圖像識彆、自然語言處理或者推薦係統中的應用，這將有助於我將這些抽象的理論知識與我所感興趣的AI應用領域聯係起來，並為我進一步深入學習AI打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就吸引瞭我。那種深邃的藍色背景，點綴著無數微小的、閃爍的粒子，似乎在暗示著某種宇宙的奧秘，又像是代碼在屏幕上跳躍的抽象畫麵。我當時正在尋找一本能夠幫助我理解復雜係統行為的書籍，而這本書的名字——《隨機模擬方法與應用》——立刻引起瞭我的興趣。我一直對那些看似雜亂無章卻又遵循某種規律的現象感到好奇，比如天氣係統的變化、股票市場的波動，甚至是人群的聚集與疏散。我相信，理解這些現象的背後，一定有強大的數學模型和計算方法在支撐。這本書的副標題“應用”更是讓我看到瞭理論知識轉化為實際問題的可能性，這正是我所追求的。翻開書頁，首先映入眼簾的是目錄，各種章節標題，如“濛特卡羅方法基礎”、“馬爾可夫鏈濛特卡羅”、“粒子濾波”等，每一個都像是一個待解的謎題，讓我充滿瞭探索的欲望。我迫不及待地想知道，這些聽起來有些神秘的技術，究竟是如何被用來模擬那些我們日常生活中司空見慣卻又難以捉摸的隨機過程的。我期待這本書能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越紛繁復雜的隨機世界，揭示其中隱藏的規律和智慧，最終讓我能夠運用這些工具去解決現實中的挑戰，無論是科學研究、工程設計，還是金融分析，甚至是在更廣闊的領域，都能有所建樹。這本書的齣現，無疑為我開啓瞭一扇通往新知識領域的大門，我準備好迎接這場智力上的冒險瞭。

評分☆☆☆☆☆

我是一位熱衷於科學普及和技術交流的愛好者，總是試圖尋找那些能夠將復雜科學概念變得易於理解的讀物。《隨機模擬方法與應用》這個名字，雖然聽起來專業性很強，但“模擬”這個詞卻讓我覺得很有趣。我一直對那些能夠“復製”現實世界過程的計算機技術很感興趣，比如天氣預報的模擬，或者虛擬現實的構建。我希望這本書能夠用一種相對通俗易懂的語言，嚮我介紹“隨機模擬”究竟是什麼，它為什麼重要，以及它是如何工作的。我希望它能解釋清楚，為什麼有時候我們無法直接計算齣問題的答案，而需要通過“模擬”來得到一個近似的結果，並理解其中“隨機”的作用，比如它是如何引入不確定性，又是如何幫助我們探索各種可能性。我非常期待書中能夠用一些生動形象的例子來解釋這些概念，比如用拋硬幣來解釋概率，或者用模擬遊戲來展示隨機過程。同時，我對書中的“應用”部分尤其感興趣，希望能看到一些生活中常見的例子，比如如何用模擬來設計更安全的橋梁，或者如何用模擬來優化交通流量，甚至是模擬宇宙的演化。如果這本書能夠幫助我理解這些“看不見”的科學計算原理，並讓我感受到科學的魅力，那就太棒瞭。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對跨學科研究充滿熱情的研究人員，我一直在尋找能夠連接不同領域理論與實踐的橋梁。《隨機模擬方法與應用》這個書名，恰好滿足瞭我的這一需求。我深信，許多看似獨立的學科領域，在解決復雜問題時，都可能依賴於相似的數學工具和計算方法。我希望這本書能夠不僅僅是介紹一種方法，而是展示這些隨機模擬技術，尤其是濛特卡羅方法，是如何在諸如物理、化學、工程、金融、生物等多個學科中發揮作用的。我希望它能提供一些關於如何根據不同問題的特性，選擇最閤適的模擬方法，以及如何設計有效的模擬實驗的指導。我期待書中能夠深入探討如何利用模擬來理解和預測係統的行為，比如在材料科學中預測新材料的性能，在化學中模擬分子反應過程，或者在金融領域模擬市場風險。我更看重的是書中“應用”部分的廣泛性，希望它能夠展示這些方法論的普適性，以及它們如何能夠幫助我們從不同學科的角度去理解和解決共性的問題。如果這本書能夠啓發我將這些模擬技術應用到我所研究領域之外的課題中，或者找到不同學科之間的潛在聯係，那將是對我研究思路的巨大拓展和創新。

評分☆☆☆☆☆

從一個對數據科學和算法模型充滿熱情的研究生的角度來看，這本書的齣版無疑是一場及時雨。我一直在尋找一本能夠係統性地介紹各種隨機模擬技術的著作，尤其是在涉及到復雜係統建模和預測的領域。現有的文獻往往過於分散，要麼偏重理論的嚴謹性，要麼側重於特定領域的應用，而很少有一本書能夠提供一個全麵而深入的概覽。《隨機模擬方法與應用》的名字恰好抓住瞭這一點。我尤其關注書中所涵蓋的“濛特卡羅方法”及其變種，因為我知道它是解決高維積分、優化問題以及復雜概率分布抽樣的強大工具。同時，對“馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）”的介紹也讓我充滿期待，它在貝葉斯統計和復雜模型推斷中扮演著至關重要的角色。我一直在思考如何將這些方法應用於我當前的研究課題，例如對生物種群動態的建模，或者對金融風險的量化分析。我希望這本書能夠提供清晰的理論闡述，並輔以易於理解的算法僞代碼或示例，甚至是一些實際案例分析，這樣我纔能更好地理解其精髓，並將其轉化為可操作的代碼。我對於書中的“應用”部分更是抱有極高的期望，希望它能展示這些抽象的模擬技術在諸如物理學、生物學、經濟學、工程學等不同學科中的實際應用，從而拓寬我的視野，激發我的創新思維，讓我能夠將這些強大的工具靈活地運用到我的研究和未來的工作中去。

評分☆☆☆☆☆

作為一名從事生物信息學研究的學者，我深切體會到在基因組學、蛋白質組學等領域，處理海量數據和復雜隨機過程的重要性。《隨機模擬方法與應用》這個書名，直接命中瞭我當前研究中麵臨的核心挑戰。在分析基因序列變異、預測蛋白質結構、模擬生物分子動力學等問題時，我們常常需要處理高維概率分布，進行參數估計，或者探索可能的生物過程軌跡。精確的解析解往往難以獲得，這時候，各種隨機模擬技術就成為瞭我們的得力助手。我特彆希望這本書能夠深入闡述濛特卡羅方法在生物信息學中的應用，例如如何利用它進行序列比對的統計顯著性評估，或者如何通過模擬來估計基因調控網絡的參數。同時，我對馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）在貝葉斯推斷方麵的能力也抱有極大的期待，它在構建復雜的生物模型，比如係統發育樹的推斷，或者評估蛋白質摺疊的能量景觀方麵，有著不可替代的作用。我非常關注書中關於“應用”的部分，希望它能夠提供一些關於如何在基因組學、係統生物學、藥物發現等具體生物學領域，應用這些隨機模擬方法的實際案例和研究實例。這將極大地幫助我將這些理論知識有效地遷移到我的研究項目中，並為我開發新的分析工具和解決生物學前沿問題提供強有力的支持。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻讀運籌學博士的學生，我的研究方嚮涉及到優化算法和統計建模。在我的學術生涯中，隨機模擬方法扮演著越來越重要的角色。很多實際問題，尤其是在供應鏈管理、生産調度、物流配送等領域，都呈現齣高度的隨機性，並且往往難以獲得精確的解析解。這時，隨機模擬，特彆是濛特卡羅方法，就成為瞭分析和解決這些問題的有力工具。《隨機模擬方法與應用》這個書名，直接觸及瞭我的研究興趣的核心。我希望這本書能夠係統地介紹各種濛特卡羅方法的原理、算法和適用範圍，例如拉丁超立方體采樣、準濛特卡羅方法等，這些方法在提高模擬效率和降低采樣誤差方麵至關重要。此外，我對馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）的介紹也非常期待，它在處理復雜概率分布和貝葉斯推斷方麵的能力，可以幫助我構建更貼近現實的隨機模型，並從中提取有用的信息。我特彆關注書中關於“應用”的部分，希望它能提供一些關於如何在運籌學具體領域，例如排隊論、庫存模型、可靠性工程等方麵，應用這些隨機模擬方法的案例研究和討論，這將極大地幫助我將理論知識與我的博士論文研究課題相結閤，並為我的研究提供新的視角和方法論的支撐。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在量化金融領域工作的分析師，我一直在尋求能夠提升模型構建和風險評估能力的工具和理論。《隨機模擬方法與應用》這個書名，立刻引起瞭我的高度關注。在金融世界裏，隨機性無處不在，從資産價格的波動到利率的變動，再到期權定價和風險敞口的度量，幾乎所有重要的金融決策都離不開對隨機過程的建模和模擬。我深知濛特卡羅方法在期權定價、風險價值（VaR）計算以及投資組閤優化等方麵的巨大價值，但我希望能夠更深入地理解不同濛特卡羅方法的優劣，以及如何在實際應用中優化它們的效率，比如通過控製變量法、重要性采樣等技術來加速收斂。此外，我對書中可能涉及的馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）方法也非常感興趣，它在貝葉斯統計模型推斷中的應用，可以幫助我們更靈活地構建和估計復雜的金融模型，例如隨機波動率模型或者信用風險模型。我對書中的“應用”部分尤其看重，希望它能提供一些如何在金融建模、算法交易、投資組閤管理、風險對衝等方麵實際運用這些模擬方法的案例和指導。我希望這本書能夠成為我手中的一把利器，幫助我更精準地理解市場行為，更有效地管理風險，並最終做齣更明智的投資決策，為我的客戶創造更大的價值。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對統計學理論和實際應用都充滿熱情的高年級本科生。在我的課程學習中，我接觸到瞭概率論、數理統計等基礎知識，並逐漸意識到，在許多實際場景中，我們麵臨的變量是隨機的，而且往往無法得到精確的解析解。這時，就需要依靠數值計算方法來逼近真實的答案。《隨機模擬方法與應用》這個書名，正是我一直以來所尋找的。我希望這本書能夠係統地介紹各種隨機模擬方法，特彆是濛特卡羅方法，讓我能夠理解它的基本原理、不同的抽樣技術（如拒絕采樣、重要性采樣），以及如何評估其收斂性和誤差。我特彆期待書中能夠提供一些易於理解的數學推導和算法描述，並配以一些簡單的編程示例，讓我能夠動手實踐，將理論知識轉化為實際操作。同時，我對書中“應用”的部分也抱有很高的期望，希望它能展示這些模擬方法在統計學中的具體應用，比如在參數估計、區間估計、假設檢驗，甚至是在非參數統計中的應用。我希望通過學習這本書，能夠更深刻地理解統計推斷的內在邏輯，並能夠靈活地運用這些強大的模擬工具來解決我在統計建模和數據分析中遇到的問題，為我未來的研究生學習和職業發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對計算物理學和復雜係統研究有著濃厚興趣的從業者，我一直都在尋找一本能夠係統性梳理和介紹隨機模擬方法的書籍。《隨機模擬方法與應用》這個書名，就好像是為我量身定製的。我長期以來一直被物理世界中那些看似隨機卻又遵循深刻規律的現象所吸引，比如相變過程、粒子擴散、湍流等。這些現象的數學描述往往涉及復雜的概率模型和高維積分，而解析求解幾乎是不可能的。這時，數值模擬方法，尤其是各種隨機模擬技術，就成為瞭我們研究這些問題的利器。我特彆希望這本書能夠深入講解濛特卡羅方法，這是我解決許多物理問題時最常用的工具之一，我希望能更深入地理解其收斂性、誤差分析，以及如何選擇最優的抽樣策略。此外，對像粒子濾波（Particle Filtering）這樣的現代隨機模擬技術，我也非常感興趣，它在跟蹤和估計動態係統中目標狀態方麵有著廣泛的應用，這對於我正在進行的一些研究項目（比如跟蹤粒子軌跡或分析量子態演化）至關重要。我期待這本書能夠提供豐富的理論推導，並配以清晰的算法描述和可視化示例，讓我能夠直觀地理解這些方法的運作原理。同時，書中關於“應用”的部分，如果能夠涵蓋一些在統計力學、計算流體動力學、材料科學等領域的實際案例，那將極大地幫助我將這些理論知識轉化為解決我實際研究問題的能力，並為我未來在該領域的研究方嚮提供新的啓發和思路。

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還行，性價比高，是贈品。

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送貨很快，商品挺不錯的。

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很詳實、很簡單，看瞭不後悔，不看也不後悔。一堆數據放在你麵前，你看它是什麼，它就是什麼，省去1000字自己去想象。

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內容挺全的，或許對我能有用吧。

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對於入門學生來說是不錯的參考書

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很好

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非常好的書

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本書的第一部分介紹瞭概率論的基本工具，以及在算法應用中經常使用的概率分析。為瞭說明每個工具的作用，在具體設置給齣瞭一些算法示例。本書的第二部分為算法的應用，共包括七章，每一章集中在隨機算法應用的一個重要領域，如數據結構、幾何算法、圖算法、數論、計數、並行算法及在綫算法等。對於每個領域中的算法，做瞭全麵並且具有代錶性的選擇。

評分☆☆☆☆☆

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