Approximate Computation of Expectations (Lecture Notes-Monograph Series, Vol 7) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Inst of Mathematical Statistic

作者:Charles Stein

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1987-06

价格:USD 20.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780940600089

丛书系列:

图书标签:

• Approximate Computation
• Expectation Values
• Monte Carlo Methods
• Numerical Analysis
• Computational Mathematics
• Statistical Physics
• Probability Theory
• Random Numbers
• Variance Reduction
• Lecture Notes

《近似计算期望值：理论与应用》 本书深入探讨了在复杂系统和不确定性环境中，如何精确有效地计算期望值这一核心数学问题。在科学研究、工程设计、金融建模、机器学习等众多领域，期望值作为衡量平均水平或预测未来趋势的关键指标，其计算的准确性和效率直接影响着决策的质量和研究的进展。然而，许多现实世界的问题，由于其内在的复杂性、高维度性或是随机性，使得解析求解期望值变得异常困难，甚至不可能。因此，发展和应用各种近似计算技术便显得尤为重要。 本书系统地梳理了近似计算期望值的理论基础，从概率论、统计学和数值分析等多个角度，阐述了期望值的定义、性质及其在不同应用场景下的具体体现。在此基础上，我们着重介绍了当前学术界和工业界广泛采用的多种近似计算方法。 首先，蒙特卡洛方法作为一种强大的随机抽样技术，被详细地介绍。我们将从其基本原理出发，逐步深入到各种改进的蒙特卡洛方法，例如重要性采样（Importance Sampling）、马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）方法（如Metropolis-Hastings算法、Gibbs采样等）、准蒙特卡洛方法（Quasi-Monte Carlo, QMC）以及粒子滤波（Particle Filtering）等。本书将详细解析这些方法的数学依据、收敛性分析、计算效率评估，并结合实际案例演示如何在不同类型的概率分布和目标函数下选择和应用最适合的蒙特卡洛方法。我们还会探讨如何优化采样策略，提高估计的精度，并分析在高维空间中蒙特卡洛方法的局限性以及克服这些局限性的潜在途径。 其次，本书将涵盖基于数值积分的近似方法。对于一些结构相对简单的概率分布，我们可以利用数值积分技术来近似计算期望值。这里将介绍包括但不限于梯形法则、辛普森法则、高斯-牛顿法（Gauss-Newton method）以及其他更高级的数值积分算法。本书将讨论这些方法的适用范围、精度与计算成本之间的权衡，并展示如何结合变量变换和坐标变换来优化数值积分的效率。 再者，解析近似方法在某些特定场景下也发挥着重要作用。我们将介绍如泰勒展开近似（Taylor Expansion Approximation）、线性化方法（Linearization Techniques）以及一些基于渐近分析（Asymptotic Analysis）的技术。这些方法通过简化复杂的数学模型，获得解析形式的近似解，有时能够提供对期望值行为的深刻洞察，并且计算成本极低。本书将详细分析这些方法的原理、适用条件以及近似误差的界定。 除了上述核心方法，本书还将涉及一些现代近似计算技术，特别是在机器学习和人工智能领域日益受到关注的方法。例如，我们将探讨基于神经网络的期望值近似技术，包括利用深度学习模型来拟合概率分布或直接学习期望值函数。我们还将介绍变分推断（Variational Inference）方法，它通过优化一个可解的代理分布来近似复杂的后验分布，进而计算期望值。此外，对于一些涉及随机微分方程（Stochastic Differential Equations, SDEs）的问题，本书将介绍伊藤微积分（Itô Calculus）及其在期望值计算中的应用，以及相应的数值求解方法。 在理论讲解的同时，本书特别注重应用实践。每一类近似计算方法都将配以详实的案例研究，涵盖以下多个重要领域： 金融数学与风险管理：例如，期权定价中的风险中性期望值计算，VaR（Value at Risk）和CVaR（Conditional Value at Risk）的估计，以及投资组合优化中的期望收益和风险度量。 统计推断与贝叶斯分析：后验分布的期望值计算，模型参数的估计，以及模型选择中的边缘似然计算。 机器学习与模式识别：例如，在强化学习中，评估策略的长期回报（期望回报）；在生成模型中，计算模型的生成样本的统计量；以及在优化过程中，处理随机梯度下降（SGD）中的期望值。 物理与工程仿真：例如，在流体力学、热力学、信号处理以及控制系统等领域，对系统行为进行统计平均和性能评估。 可靠性工程与质量控制：评估产品在复杂工况下的失效概率和寿命，以及优化设计参数以提高可靠性。 本书的目标读者包括但不限于：对概率模型和统计推断感兴趣的研究人员，需要处理复杂随机系统进行量化分析的工程师，致力于开发高效算法的计算机科学家，以及在金融、工程、数据科学等领域工作的专业人士。 通过阅读本书，读者将能够： 1. 深刻理解近似计算期望值所面临的挑战及其重要性。 2. 掌握多种主流近似计算方法的核心原理、数学基础和适用范围。 3. 学会根据具体问题选择和调整最合适的近似计算技术。 4. 获得处理实际复杂问题的计算策略和技巧。 5. 了解该领域的前沿研究方向和发展趋势。 本书力求理论严谨与实践应用并重，旨在为读者提供一个全面、深入且实用的近似计算期望值的学习平台，帮助他们在各自的领域内更有效地解决复杂问题，做出更明智的决策。

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