Ocena:
Książka o metodach Monte Carlo oferuje systematyczną i kompleksową eksplorację różnych algorytmów i ich zastosowań w statystyce i informatyce. Jest dobrze oceniana ze względu na rygorystyczne omówienie i ilustrujące przykłady, co czyni ją cennym źródłem informacji dla naukowców i studentów. Wymaga jednak solidnego przygotowania w kilku dziedzinach matematyki, co może ograniczać jej dostępność dla niektórych czytelników.
Zalety:⬤ Systematyczne i kompleksowe omówienie algorytmów i metod Monte Carlo.
⬤ Rygorystyczne wyjaśnienia z ilustrującymi przykładami, które są angażujące dla uczących się.
⬤ Cenna zarówno dla teoretycznego zrozumienia, jak i praktycznych zastosowań w różnych dziedzinach, takich jak sztuczna inteligencja i wizja komputerowa.
⬤ Zachęca do głębszego zrozumienia i powiązania matematyki z bieżącymi badaniami.
⬤ Nadaje się jako podręcznik dla studentów studiów magisterskich, a także służy jako doskonałe źródło informacji.
⬤ Wymaga dużej wcześniejszej wiedzy z zakresu rachunku stochastycznego, geometrii różniczkowej i innych zaawansowanych dziedzin matematyki, co czyni ją niedostępną dla niektórych czytelników.
⬤ Niektórzy recenzenci stwierdzili, że ekspozycja jest niejednolita i brakuje wystarczającego tła dla metod.
⬤ Liczne literówki i problemy organizacyjne utrudniają lekturę.
⬤ Może być postrzegana bardziej jako zbiór notatek niż dobrze skonstruowany podręcznik.
⬤ Niektóre krytyczne głosy zalecają alternatywne teksty.
(na podstawie 11 opinii czytelników)
Monte Carlo Methods
Książka ta stara się wypełnić lukę między statystyką a informatyką. Zawiera przegląd metod Monte Carlo, w tym sekwencyjne Monte Carlo, Monte Carlo łańcuchów Markowa, Metropolis-Hastings, Gibbs Sampler, Cluster Sampling, Data Driven MCMC, Stochastic Gradient Descent, Langevin Monte Carlo, Hamiltonian Monte Carlo i mapowanie krajobrazu energetycznego.
Ze względu na swój kompleksowy charakter książka nadaje się do opracowywania i nauczania kursów podyplomowych z metod Monte Carlo. Aby ułatwić naukę, każdy rozdział zawiera kilka reprezentatywnych przykładów zastosowań z różnych dziedzin.
Książka ma dwa główne cele: (1) wprowadza badaczy w zastosowanie metod Monte Carlo do szerszych problemów w takich dziedzinach jak wizja komputerowa, grafika komputerowa, uczenie maszynowe, robotyka, sztuczna inteligencja itp. oraz (2) ułatwia naukowcom i inżynierom pracującym w tych dziedzinach stosowanie metod Monte Carlo w celu usprawnienia ich badań.
