Monte Carlo-Algorithmen (Springer-Lehrbuch)
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Beschreibung
Das Buch "Monte Carlo-Algorithmen" von Erich Novak, das Teil der Springer-Lehrbuchreihe ist, bietet eine umfassende Einführung in die Theorie und Anwendung von Monte Carlo-Methoden. Diese Algorithmen sind probabilistische Techniken, die zur numerischen Lösung von Problemen eingesetzt werden, die deterministisch schwer zu bewältigen sind. Der Autor legt besonderen Wert auf die mathematischen Grundlagen und die Analyse der Effizienz dieser Methoden. Das Buch behandelt Themen wie Zufallszahlengenerierung, statistische Simulation und Anwendungen in verschiedenen Disziplinen wie Physik, Finanzmathematik und Ingenieurwissenschaften. Durch zahlreiche Beispiele und Übungen wird der Leser dazu befähigt, Monte Carlo-Methoden selbstständig anzuwenden und deren Ergebnisse kritisch zu beurteilen.
Produktdetails
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Über den Autor
- Gebunden
- 200 Seiten
- Erschienen 2010
- Springer
- Kartoniert
- 474 Seiten
- Erschienen 2022
- Springer Spektrum
- Kartoniert
- 200 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer Spektrum
- Kartoniert
- 532 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer Spektrum
- Kartoniert
- 460 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- hardcover
- 354 Seiten
- Erschienen 2015
- Nova Science Publishers Inc
- Kartoniert
- 288 Seiten
- Erschienen 1986
- Vieweg+Teubner Verlag
- paperback
- 464 Seiten
- Erschienen 1978
- Springer Berlin Heidelberg
- Gebunden
- 467 Seiten
- Erschienen 2017
- Cambridge University Press
- paperback
- 276 Seiten
- Erschienen 1999
- Springer
- hardcover
- 1512 Seiten
- Erschienen 2008
- Spektrum Akademischer Verlag
- Gebunden
- 976 Seiten
- Erschienen 2011
- Pearson International



