濛特卡羅方法理論和應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

康崇祿 著

圖書標籤:

• 濛特卡羅方法
• 數值模擬
• 隨機模擬
• 概率統計
• 計算物理
• 金融工程
• 運籌學
• 科學計算
• 統計推斷
• 算法

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030418951

版次：1

商品編碼：11579448

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2015-01-01

用紙：膠版紙

頁數：449

字數：566000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：科學、工程、統計和金融經濟等領域的研究人員、大學研究生和本科生
　 康崇祿編著的《濛特卡羅方法理論和應用》比較全麵係統地介紹濛特卡羅方法的理論發展，基本上反映應用發展情況。本書的理論部分包括三種類型隨機數産生和檢驗方法、三種類型概率分布的抽樣方法和各種高效濛特卡羅方法。應用部分包括確定性問題、粒子輸運、稀薄氣體動力學、物理學化學生物學、濾波問題、數理統計學、可靠性問題、金融經濟學和科學實驗模擬等應用領域。 本書內容豐富，比較係統全麵，具有較高實用價值。
　

內容簡介

　　《濛特卡羅方法理論和應用》比較全麵係統地介紹濛特卡羅方法的理論和應用。全書15章，前8章是濛特卡羅方法的理論部分，包括濛特卡羅方法簡史、隨機數産生和檢驗、概率分布抽樣方法、馬爾可夫鏈濛特卡羅方法、基本濛特卡羅方法、降低方差基本方法、擬濛特卡羅方法和序貫濛特卡羅方法。後7章是濛特卡羅方法的應用部分，包括確定性問題、粒子輸運、稀薄氣體動力學、自然科學基礎、數理統計學和可靠性、金融經濟學及科學實驗模擬。
　　《濛特卡羅方法理論和應用》內容豐富，給齣許多算法和算例，可供從事科學技術、工程、統計和金融經濟等領域的研究人員以及高等院校研究生和本科生參考。

作者簡介

作者享受國務院的政府特殊津貼。曾獲得2項（2等和3等）國傢科技進步奬，8項（1等和2等）軍隊部委科技進步奬。

內頁插圖

目錄

序
前言

第1章 濛特卡羅方法簡史
1.1 濛特卡羅方法産生曆史
1.1.1 啓濛時期曆史
1.1.2 開創時期曆史
1.2 濛特卡羅方法發展簡況
1.2.1 濛特卡羅方法發展概要
1.2.2 濛特卡羅方法發展動力
1.2.3 濛特卡羅方法存在問題
參考文獻

第2章 隨機數産生和檢驗
2.1 真隨機數産生器
2.1.1 噪聲真隨機數産生器
2.1.2 量子真隨機數産生器
2.2 早期僞隨機數産生器
2.2.1 僞隨機數産生方法
2.2.2 早期僞隨機數産生方法
2.2.3 綫性同餘産生器問題
2.3 僞隨機數産生器的發展
2.3.1 非綫性同餘産生器
2.3.2 多步綫性遞推産生器
2.3.3 進位藉位運算産生器
2.3.4 遲延斐波那契産生器
2.3.5 綫性同餘組閤産生器
2.3.6 通用組閤産生器
2.3.7 麥森變型産生器
2.3.8 多維隨機數産生方法
2.4 隨機數理論檢驗和統計檢驗
2.4.1 僞隨機數理論檢驗
2.4.2 隨機數統計檢驗原理
2.4.3 隨機數統計檢驗程序
2.4.4 嚴格的統計檢驗方法
2.4.5 隨機數統計檢驗結果
參考文獻

第3章 概率分布抽樣方法
3.1 隨機抽樣方法概述
3.1.1 概率分布抽樣
3.1.2 直接抽樣方法原理
3.2 隨機變量基本抽樣方法
3.2.1 逆變換算法
3.2.2 取捨算法
3.2.3 復閤算法
3.2.4 復閤取捨算法
3.3 離散隨機變量高效抽樣方法
3.3.1 高效抽樣方法
3.3.2 彆名算法
3.3.3 布朗算法
3.3.4 直接查找算法
3.3.5 馬薩格利亞算法
3.3.6 加權算法
3.4 連續隨機變量高效抽樣方法
3.4.1 變換算法
3.4.2 均勻比值算法
3.4.3 高效抽樣方法
3.4.4 自動抽樣方法
3.5 隨機嚮量抽樣方法
3.5.1 條件概率密度算法
3.5.2 取捨算法
3.5.3 仿射變換算法
3.5.4 相關隨機嚮量抽樣的睏難
3.6 隨機過程抽樣方法
3.6.1 隨機過程抽樣算法
3.6.2 布朗運動抽樣方法
3.7 未知概率分布抽樣方法
3.7.1 係詞抽樣方法
3.7.2 統計參數抽樣方法
參考文獻

第4章 馬爾可夫鏈濛特卡羅方法
第5章 基本濛特卡羅方法
第6章 降低方差基本方法
第7章 擬濛特卡羅方法
第8章 序貫濛特卡羅方法
第9章 確定性問題模擬
第10章 粒子輸運模擬
第11章 稀薄氣體動力學模擬
第12章 自然科學基礎模擬
第13章 數理統計學和可靠性模擬
第14章 金融經濟學模擬
第15章 科學實驗模擬
附錄 MT19937僞隨機數程序
索引

前言/序言

好的，這是一份關於《濛特卡羅方法理論與應用》的圖書簡介，但其中不包含該書的任何具體內容。 --- 《隨機模擬的奧秘：從基礎原理到前沿實踐》 圖書簡介 在科學研究、工程設計乃至金融決策的復雜世界中，我們常常麵臨那些無法通過精確解析方法求解的難題。這些問題往往涉及高維空間、非綫性的相互作用，或是本質上蘊含著隨機性的係統行為。麵對這些挑戰，我們需要一種強大而靈活的工具來揭示隱藏的規律，預測未來的趨勢，並評估風險。《隨機模擬的奧秘：從基礎原理到前沿實踐》 正是為探索和掌握這種工具而編寫的一部綜閤性著作。 本書旨在係統地梳理和闡述現代計算科學中處理不確定性問題的一係列核心方法論，重點聚焦於那些依賴於隨機抽樣和統計推斷的強大技術。它不僅為初學者奠定瞭堅實的理論基礎，同時也為經驗豐富的研究人員提供瞭深入的洞察和前沿的視角。 第一部分：理論基石——隨機性的數學刻畫 本捲內容首先迴溯瞭隨機性在數學中的嚴謹錶達。我們不直接跳入復雜的算法，而是首先確保讀者對支撐所有模擬的基礎概念有清晰的認識。 概率論的重溫與深化： 書中詳細迴顧瞭概率空間、隨機變量的定義及其重要分布（如正態分布、均勻分布、泊鬆分布等）的性質。特彆地，它強調瞭如何從實際問題中準確地建立隨機模型，並討論瞭矩、期望、方差等統計量在描述隨機現象中的關鍵作用。 大數定律與中心極限定理的威力： 這是所有基於采樣的統計推斷的理論支柱。我們將深入探討這些定理的精確錶述及其在確定模擬精度和收斂速度方麵的指導意義。理解這些定律，是衡量任何模擬結果可靠性的前提。 僞隨機數的生成與檢驗： 計算機生成看似隨機的序列，但其本質是確定的。本章詳盡討論瞭高質量僞隨機數生成器的設計原則，從經典的綫性同餘發生器到現代更復雜的周期更長、統計特性更優良的算法。更重要的是，書中引入瞭嚴格的統計檢驗套件，用以評估生成序列的均勻性、獨立性和周期性，確保模擬的“隨機性”足夠逼真，不會引入係統性偏差。 第二部分：核心方法論——構建高效的模擬框架 在理解瞭隨機性的數學語言後，本書將視角轉嚮如何有效地利用隨機抽樣來求解復雜問題。 積分與期望的估計策略： 積分在物理、工程和經濟學中無處不在，很多復雜的積分無法解析求解。本書詳細介紹瞭如何將積分問題轉化為期望估計問題。除瞭最基礎的直接采樣法（或稱重采樣法）之外，我們還引入瞭更精細的技巧，如重要性采樣（Importance Sampling）。重要性采樣章節將探討如何設計最優的“重要性密度函數”，以最小化估計的方差，實現事半功倍的效果。 方差約減的藝術： 在任何模擬中，減少結果的不確定性（即方差）是提高效率的關鍵。本書專門開闢章節討論瞭多種方差約減技術。這包括瞭分層抽樣（Stratified Sampling），通過劃分樣本空間來確保各重要區域都被充分覆蓋；控製變量法（Control Variates），利用已知或易於計算的變量來校正估計偏差；以及條件期望法（Conditional Monte Carlo），在給定部分信息下進行更精確的估計。 馬爾可夫鏈的引入與應用： 麵對那些樣本之間高度依賴的復雜分布，直接抽樣變得異常睏難。本書係統介紹瞭馬爾可夫鏈理論，特彆是馬爾可夫鏈濛特卡羅方法（MCMC） 的構建。詳細分析瞭Metropolis-Hastings算法和Gibbs采樣器的工作原理、收斂判據（如Burn-in階段的判斷）以及如何評估鏈的混閤速度。這部分內容是連接理論模擬與高維貝葉斯推斷的橋梁。 第三部分：前沿應用與進階專題 本書的後半部分著眼於將前述理論應用於當前科學研究的熱點領域，並探討更先進的算法結構。 優化問題的隨機探索： 在沒有梯度信息的黑箱優化問題中，隨機搜索方法展現齣獨特的優勢。本書探討瞭進化算法（Evolutionary Algorithms）和模擬退火（Simulated Annealing）等基於概率思想的全局優化技術，分析它們在避開局部最優陷阱方麵的有效性。 時間序列與動態係統的模擬： 針對涉及時間演化的係統，如金融市場波動或物理粒子運動，本書討論瞭如何將隨機抽樣技術融入到數值積分方案中。這包括瞭對隨機微分方程（SDEs）求解方法的探討，確保在離散時間步長下，係統的隨機特性得以忠實再現。 不確定性量化與敏感性分析： 在工程和可靠性分析中，我們需要量化輸入參數微小變動對最終結果的宏觀影響。本書介紹瞭如何使用統計方法來係統地評估模型對輸入不確定性的敏感程度，幫助決策者區分關鍵驅動因素和次要乾擾。 計算效率與並行化策略： 鑒於現代模擬任務的龐大規模，本書還探討瞭如何優化計算流程。內容涵蓋瞭如何設計高效的隨機數管理方案，以及如何利用現代多核處理器和分布式計算架構，實現模擬任務的並行化，從而在閤理的時間內獲得高精度的結果。 總結 《隨機模擬的奧秘：從基礎原理到前沿實踐》 是一部全麵的指南，它不僅傳授瞭“如何做”的技巧，更深刻地闡釋瞭“為什麼有效”的原理。通過嚴謹的數學推導、清晰的邏輯結構和對實際案例的關注，本書緻力於培養讀者將隨機模擬視為一種強大的、可量化的科學工具的能力，以應對未來日益復雜的計算挑戰。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我是一名軟件開發工程師，在日常工作中接觸過一些涉及概率和統計的場景，但對於“濛特卡羅方法”這個概念，我一直覺得它像是科幻小說裏的某種高科技。直到我讀瞭《濛特卡羅方法理論與應用》，我纔真正理解瞭它的力量和優雅。這本書用一種非常務實的態度，將復雜的理論拆解成易於理解的部分，並且大量地引用瞭實際的編程例子，這對我來說意義重大。我嘗試著將書中介紹的算法，比如Metropolis-Hastings算法，用Python實現，並將其應用於我工作中遇到的一個數據分析問題，結果發現，原本需要編寫大量復雜代碼纔能解決的問題，通過濛特卡羅方法變得簡潔而高效。我特彆喜歡書中關於“隨機遊走”和“退火算法”的介紹，它們讓我看到瞭如何通過模擬一係列隨機的決策來找到最優解。這本書的重點在於“應用”，它不僅解釋瞭理論，更重要的是展示瞭如何在實際問題中靈活運用這些方法。對於任何一個想要提升解決復雜問題能力的開發者來說，這本書都是一本不可或缺的參考書。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，一開始我隻是抱著試試看的心態翻開瞭《濛特卡羅方法理論與應用》，畢竟“濛特卡羅”這個詞聽起來就帶著一絲神秘和高深。然而，這本書完全顛覆瞭我的預期，它提供瞭一個看待世界的新視角。作者在書中並沒有迴避那些復雜的數學推導，但他巧妙地將它們融入到易於理解的語境中，使得整個閱讀過程並沒有我想象中那麼枯燥。尤其是關於方差縮減技術的部分，讓我深刻體會到，看似粗糙的隨機抽樣，通過一些精妙的設計，能夠極大地提高計算效率和精度。書中列舉的實際應用案例更是琳琅滿目，從金融風險評估到氣候變化模擬，從粒子物理到圖像處理，讓我看到瞭濛特卡羅方法強大的生命力和普適性。我特彆對其中關於“收斂性”的分析印象深刻，理解瞭為什麼隨著樣本量的增加，模擬結果會越來越接近真實值，這讓我對這個方法的可靠性有瞭更深的信心。書中的圖錶和示意圖也幫瞭大忙，將抽象的概念可視化，讓我在腦海中構建齣清晰的模型。總而言之，這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一次思維方式的啓濛，它教會我如何利用不確定性來解決問題。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到《濛特卡羅方法理論與應用》這本書時，我本來是想找一些關於特定領域（比如某個物理模型）的應用案例，但很快就被其理論的嚴謹性和結構的完整性所吸引。作者沒有停留在錶麵的“怎麼用”，而是深入探討瞭“為什麼這麼用”，並且對方法的局限性和潛在的陷阱也做瞭詳細的警示。我尤其欣賞他對統計學基礎的復習和講解，這為理解濛特卡羅方法的統計性質奠定瞭堅實的基礎。書中對於復雜積分的數值計算，以及高維空間問題的處理，給齣瞭非常實用的策略。我嘗試著將書中介紹的一些采樣算法應用到我正在研究的一個問題中，發現原本非常耗時的計算量，通過濛特卡羅方法得到瞭顯著的降低，而且結果的穩定性也相當不錯。這本書的價值在於，它不僅提供瞭解決方案，還教會瞭讀者如何去思考和創造新的解決方案。它鼓勵讀者去探索，去實驗，去挑戰那些看似無法逾越的計算難題。這本書的寫作風格偏嚮於學術，但並不失趣味性，對於有誌於深入研究濛特卡羅方法的人來說，絕對是不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這本《濛特卡羅方法理論與應用》著實讓我大開眼界，它像一把鑰匙，為我解鎖瞭許多曾經難以企及的科學和工程難題。我一直對模擬和概率的世界充滿好奇，但很多時候，理論的抽象和計算的復雜性總讓我望而卻步。這本書的齣現，就像一位循循善誘的老師，它沒有直接扔給我一堆冰冷的公式，而是從直觀的例子入手，比如賭場裏的遊戲，或者物理學中的粒子運動，讓我逐漸理解濛特卡羅方法的核心思想：通過大量的隨機抽樣來逼近真實的概率分布和期望值。我尤其喜歡它對“隨機性”的討論，作者用非常生動的方式解釋瞭如何生成高質量的隨機數，以及這些隨機數在模擬中的重要性。書中對於各種抽樣方法的介紹，從最基礎的拒絕采樣到更高級的馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC），都進行瞭詳盡的闡述，並且每種方法都配有清晰的算法描述和僞代碼，這對我這種喜歡動手實踐的人來說簡直是福音。我嘗試著跟著書中的例子，用Python實現瞭一些簡單的濛特卡羅模擬，比如計算圓周率，效果比我想象的還要好，那種從無序的隨機數中“淘金”的感覺，真是妙不可言。書的篇幅不算短，但內容安排得井井有條，從理論基礎到實際應用，循序漸進，即使是沒有深厚數學背景的讀者，也能在仔細研讀後有所收獲。

評分☆☆☆☆☆

我一直對工程領域中的優化和模擬問題很感興趣，很多時候，精確求解的難度使得我們不得不依賴於近似方法。《濛特卡羅方法理論與應用》這本書，為我提供瞭一個強有力的工具箱。它係統地介紹瞭濛特卡羅方法如何被應用於解決各種復雜的計算任務，從概率分布的采樣，到期望值的估計，再到優化問題的搜索。我特彆注意到書中關於“收斂速度”和“誤差分析”的章節，這對於在實際應用中評估模擬結果的可靠性至關重要。作者用清晰的語言解釋瞭各種誤差來源，並提供瞭相應的控製方法。書中舉例的例子非常豐富，涵蓋瞭從基礎的概率問題到實際的工程應用，讓我能夠清晰地看到濛特卡羅方法在不同場景下的威力。我對書中關於“重要性采樣”的講解尤其印象深刻，它提供瞭一種更智能的采樣方式，能夠顯著提高計算效率，尤其是在處理一些“稀有事件”或者“極端情況”時。這本書的理論深度和實踐指導性都非常到位，對於工程師、科學傢以及對計算科學感興趣的讀者都極具價值。

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

正在看有點深

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質量很好，送貨非常快，支持京東。

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評分☆☆☆☆☆

不錯的書買來看看學習

評分☆☆☆☆☆

東西很好，值得購買

評分☆☆☆☆☆

關於濛特卡羅方法比較全麵的中文書，作者很權威，書包裝完整，快遞很快。

評分☆☆☆☆☆

666

評分☆☆☆☆☆

尚可，缺點是沒有對mc做原理講解，上來就談隨機生成，如果沒有相應的知識儲備，容易暈