Advanced Markov Chain Monte Carlo Methods

Idioma: inglés

Editorial: John Wiley and Sons Inc, US, 2010

0470748265 / 9780470748268

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Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods are now an indispensable tool in scientific computing. This book discusses recent developments of MCMC methods with an emphasis on those making use of past sample information during simulations. The application examples are drawn from diverse fields such as bioinformatics, machine learning, social science, combinatorial optimization, and computational physics. Key Features: Expanded coverage of the stochastic approximation Monte Carlo and dynamic weighting algorithms that are essentially immune to local trap problems.A detailed discussion of the Monte Carlo Metropolis-Hastings algorithm that can be used for sampling from distributions with intractable normalizing constants.Up-to-date accounts of recent developments of the Gibbs sampler.Comprehensive overviews of the population-based MCMC algorithms and the MCMC algorithms with adaptive proposals. 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. Applied or theoretical researchers will also find this book beneficial.…

N° de ref. del artículo LU-9780470748268

Título
Advanced Markov Chain Monte Carlo Methods
Autor
Faming Liang, Raymond Carroll, Chuanhai Liu
Editorial
John Wiley and Sons Inc, US
Año de publicación
2010
Estado
New
Encuadernación
Hardback
Idioma
inglés
ISBN 10
0470748265
ISBN 13
9780470748268
Peso del artículo
737 gramos
Dimensiones
16.25 x 2.63 x 23.25 cm

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