Gotowa bibliografia na temat „Monte Carlo method”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Spis treści
Zobacz listy aktualnych artykułów, książek, rozpraw, streszczeń i innych źródeł naukowych na temat „Monte Carlo method”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Artykuły w czasopismach na temat "Monte Carlo method"
Caflisch, Russel E. "Monte Carlo and quasi-Monte Carlo methods". Acta Numerica 7 (styczeń 1998): 1–49. http://dx.doi.org/10.1017/s0962492900002804.
Pełny tekst źródłaMakarova, K. V., A. G. Makarov, M. A. Padalko, V. S. Strongin i K. V. Nefedev. "Multispin Monte Carlo Method". Dal'nevostochnyi Matematicheskii Zhurnal 20, nr 2 (25.11.2020): 212–20. http://dx.doi.org/10.47910/femj202020.
Pełny tekst źródłaRajabalinejad, M. "Bayesian Monte Carlo method". Reliability Engineering & System Safety 95, nr 10 (październik 2010): 1050–60. http://dx.doi.org/10.1016/j.ress.2010.04.014.
Pełny tekst źródłaThe Lam, Nguyen. "QUANTUM DIFFUSION MONTE CARLO METHOD FOR LOW-DIMENTIONAL SYSTEMS". Journal of Science, Natural Science 60, nr 7 (2015): 81–87. http://dx.doi.org/10.18173/2354-1059.2015-0036.
Pełny tekst źródłaSiyamah, Imroatus, Endah RM Putri i Chairul Imron. "Cat bond valuation using Monte Carlo and quasi Monte Carlo method". Journal of Physics: Conference Series 1821, nr 1 (1.03.2021): 012053. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1821/1/012053.
Pełny tekst źródłaKandidov, V. P. "Monte Carlo method in nonlinear statistical optics". Uspekhi Fizicheskih Nauk 166, nr 12 (1996): 1309. http://dx.doi.org/10.3367/ufnr.0166.199612c.1309.
Pełny tekst źródłaRashki, Mohsen. "The soft Monte Carlo method". Applied Mathematical Modelling 94 (czerwiec 2021): 558–75. http://dx.doi.org/10.1016/j.apm.2021.01.022.
Pełny tekst źródłaAboughantous, Charles H. "A Contributorn Monte Carlo Method". Nuclear Science and Engineering 118, nr 3 (listopad 1994): 160–77. http://dx.doi.org/10.13182/nse94-a19382.
Pełny tekst źródłaBruce, A. D., A. N. Jackson, G. J. Ackland i N. B. Wilding. "Lattice-switch Monte Carlo method". Physical Review E 61, nr 1 (1.01.2000): 906–19. http://dx.doi.org/10.1103/physreve.61.906.
Pełny tekst źródłaGubernatis, Jim, i Naomichi Hatano. "The multicanonical Monte Carlo method". Computing in Science & Engineering 2, nr 2 (marzec 2000): 95–102. http://dx.doi.org/10.1109/mcise.2000.5427643.
Pełny tekst źródłaRozprawy doktorskie na temat "Monte Carlo method"
Janzon, Krister. "Monte Carlo Path Simulation and the Multilevel Monte Carlo Method". Thesis, Umeå universitet, Institutionen för fysik, 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-151975.
Pełny tekst źródłaLacasse, Martin Daniel. "New dynamical Monte Carlo renormalization group method". Thesis, McGill University, 1990. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=60062.
Pełny tekst źródłaZhang, Yichuan. "Scalable geometric Markov chain Monte Carlo". Thesis, University of Edinburgh, 2016. http://hdl.handle.net/1842/20978.
Pełny tekst źródłaVeld, Pieter Jacob in 't. "Monte Carlo studies of liquid structure /". Digital version:, 2000. http://wwwlib.umi.com/cr/utexas/fullcit?p9992826.
Pełny tekst źródłaHazelton, Martin Luke. "Method of density estimation with application to Monte Carlo methods". Thesis, University of Oxford, 1993. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.334850.
Pełny tekst źródłaLefebvre, Geneviève 1978. "Practical issues in modern Monte Carlo integration". Thesis, McGill University, 2007. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=103209.
Pełny tekst źródłaUsing an identity arising in path sampling, we then derive general expressions for the Kullback-Leibler (KL) and Jeffrey (J) divergences between two distributions with common support but from possibly different parametric families. These expressions naturally stem from path sampling when the popular geometric path is used to link the extreme densities. Expressions for the KL and J-divergences are also given for any two intermediate densities lying on the path. Estimates for the KL divergence (up to a constant) and for the J-divergence, between a posterior distribution and a selected importance density, can be obtained directly, prior to path sampling implementation. The J-divergence is shown to be helpful for choosing importance densities that minimize the error of the path sampling estimates.
Finally we present the results of a simulation study devised to investigate whether improvement in performance can be achieved by using the KL and J-divergences to select sequences of distributions in parallel (population-based) simulations, such as in the Sequential Monte Carlo Sampling and the Annealed Importance Sampling algorithms. We compare these choices of sequences to more conventional choices in the context of a mixture example. Unexpected results are obtained, and those for the KL and J-divergences are mixed. More fundamentally, we uncover the need to select the sequence of tempered distributions in accordance with the resampling scheme.
Lee, Ming Ripman, i 李明. "Monte Carlo simulation for confined electrolytes". Thesis, The University of Hong Kong (Pokfulam, Hong Kong), 2000. http://hub.hku.hk/bib/B31240513.
Pełny tekst źródłaLee, Ming Ripman. "Monte Carlo simulation for confined electrolytes /". Hong Kong : University of Hong Kong, 2000. http://sunzi.lib.hku.hk/hkuto/record.jsp?B22055009.
Pełny tekst źródłaYam, Chiu Yu. "Quasi-Monte Carlo methods for bootstrap". HKBU Institutional Repository, 2000. http://repository.hkbu.edu.hk/etd_ra/272.
Pełny tekst źródłaWong, Ping-yung. "Molecular clusters on surfaces : a Monte Carlo study /". Hong Kong : University of Hong Kong, 1999. http://sunzi.lib.hku.hk/hkuto/record.jsp?B20566694.
Pełny tekst źródłaKsiążki na temat "Monte Carlo method"
Lemieux, Christiane. Monte carlo and quasi-monte carlo sampling. New York: Springer, 2009.
Znajdź pełny tekst źródłaKalos, Malvin H. Monte Carlo methods. New York: J. Wiley & Sons, 1986.
Znajdź pełny tekst źródłaDunn, William L. Exploring Monte Carlo methods. Amsterdam: Elsevier/Academic Press, 2012.
Znajdź pełny tekst źródła1957-, Madras Neal Noah, Fields Institute for Research in Mathematical Sciences. i Workshop on Monte Carlo Methods (1998 : Toronto, Ont.), red. Monte Carlo methods. Providence, RI: American Mathematical Society, 2000.
Znajdź pełny tekst źródłaI, Schueller G., red. Monte Carlo simulation. Lisse: A.A. Balkema, 2001.
Znajdź pełny tekst źródłaFox, Bennett L. Strategies for quasi-Monte Carlo. Boston: Kluwer Academic, 1999.
Znajdź pełny tekst źródłaPierre, L' Ecuyer, i Owen Art B, red. Monte Carlo and quasi-Monte Carlo methods 2008. Heidelberg: Springer, 2009.
Znajdź pełny tekst źródłaCasella, George, i Christian P. Robert. Monte Carlo Statistical Methods. Wyd. 2. New York, USA: Springer, 2004.
Znajdź pełny tekst źródłaKroese, Dirk P., Thomas Taimre, Zdravko I. Botev i Rueven Y. Rubinstein. Simulation and the Monte Carlo Method. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2007. http://dx.doi.org/10.1002/9780470285312.
Pełny tekst źródłaRubinstein, Reuven Y., i Dirk P. Kroese. Simulation and the Monte Carlo Method. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2016. http://dx.doi.org/10.1002/9781118631980.
Pełny tekst źródłaCzęści książek na temat "Monte Carlo method"
Liou, William W. "Monte Carlo Method". W Encyclopedia of Microfluidics and Nanofluidics, 2315–19. New York, NY: Springer New York, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-5491-5_1059.
Pełny tekst źródłaLiou, William W. "Monte Carlo Method". W Encyclopedia of Microfluidics and Nanofluidics, 1–5. Boston, MA: Springer US, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-27758-0_1059-3.
Pełny tekst źródłaWeik, Martin H. "Monte Carlo method". W Computer Science and Communications Dictionary, 1045. Boston, MA: Springer US, 2000. http://dx.doi.org/10.1007/1-4020-0613-6_11803.
Pełny tekst źródłaMosegaard, Klaus. "Monte Carlo Method". W Encyclopedia of Mathematical Geosciences, 1–7. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-26050-7_431-2.
Pełny tekst źródłaMosegaard, Klaus. "Monte Carlo Method". W Encyclopedia of Mathematical Geosciences, 1–7. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-26050-7_431-1.
Pełny tekst źródłaMosegaard, Klaus. "Monte Carlo Method". W Encyclopedia of Mathematical Geosciences, 890–96. Cham: Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-85040-1_431.
Pełny tekst źródłaChoe, Geon Ho. "The Monte Carlo Method for Option Pricing Monte Carlo method". W Universitext, 501–17. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-25589-7_28.
Pełny tekst źródłaBuckley, James J., i Leonard J. Jowers. "Fuzzy Monte Carlo Method". W Monte Carlo Methods in Fuzzy Optimization, 57–65. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2007. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-76290-4_6.
Pełny tekst źródłaRollett, Anthony D., i Priya Manohar. "The Monte Carlo Method". W Continuum Scale Simulation of Engineering Materials, 77–114. Weinheim, FRG: Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, 2005. http://dx.doi.org/10.1002/3527603786.ch4.
Pełny tekst źródłaTildesley, D. J. "The Monte Carlo Method". W Computer Simulation in Chemical Physics, 1–22. Dordrecht: Springer Netherlands, 1993. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-011-1679-4_1.
Pełny tekst źródłaStreszczenia konferencji na temat "Monte Carlo method"
Wilding, Nigel B. "Phase Switch Monte Carlo". W THE MONTE CARLO METHOD IN THE PHYSICAL SCIENCES: Celebrating the 50th Anniversary of the Metropolis Algorithm. AIP, 2003. http://dx.doi.org/10.1063/1.1632147.
Pełny tekst źródłaFrenkel, D. "Biased Monte Carlo Methods". W THE MONTE CARLO METHOD IN THE PHYSICAL SCIENCES: Celebrating the 50th Anniversary of the Metropolis Algorithm. AIP, 2003. http://dx.doi.org/10.1063/1.1632121.
Pełny tekst źródłaBilgin, Muhammed, i Tolga Ensari. "Robot localization with Monte Carlo method". W 2017 Electric Electronics, Computer Science, Biomedical Engineerings' Meeting (EBBT). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/ebbt.2017.7956755.
Pełny tekst źródłaLing*, Yue, Huazhong Wang i Shaoyong Liu. "Monte Carlo background velocity inversion method". W Beijing 2014 International Geophysical Conference & Exposition, Beijing, China, 21-24 April 2014. Society of Exploration Geophysicists and Chinese Petroleum Society, 2014. http://dx.doi.org/10.1190/igcbeijing2014-188.
Pełny tekst źródłaPapp, Zsolt, Janos Kornis i Balazs Gombkoto. "Monte Carlo method in digital holography". W Speckle Metrology 2003. SPIE, 2003. http://dx.doi.org/10.1117/12.516573.
Pełny tekst źródłaGonzalez-Jorge, H., J. L. Valencia, V. Alvarez, F. Rodriguez i F. J. Yebra. "Monte-Carlo method in AFM calibration". W 2009 Spanish Conference on Electron Devices (CDE). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/sced.2009.4800526.
Pełny tekst źródłaStoffova, Veronika, i R. Horváth. "MONTE CARLO METHOD IN EDUCATIONAL PRACTICE". W 13th annual International Conference of Education, Research and Innovation. IATED, 2020. http://dx.doi.org/10.21125/iceri.2020.1532.
Pełny tekst źródłaZhu, Juan, Shuai Wang, Da-wei Wang, Yan-ying Liu i Yan-jie Wang. "Monte Carlo Tracking Method with Threshold Constraint". W 2009 2nd International Congress on Image and Signal Processing (CISP). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/cisp.2009.5301685.
Pełny tekst źródłaChen, Nanguang. "Controlled Monte Carlo Method for Reflection Geometry". W Biomedical Topical Meeting. Washington, D.C.: OSA, 2006. http://dx.doi.org/10.1364/bio.2006.me9.
Pełny tekst źródłaDIMOV, IVAN, i ANETA KARAIVANOVA. "A POWER METHOD WITH MONTE CARLO ITERATIONS". W Proceedings of the Fourth International Conference. WORLD SCIENTIFIC, 1999. http://dx.doi.org/10.1142/9789814291071_0022.
Pełny tekst źródłaRaporty organizacyjne na temat "Monte Carlo method"
Hill, James Lloyd. Introduction to the Monte Carlo Method. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), czerwiec 2020. http://dx.doi.org/10.2172/1634920.
Pełny tekst źródłaBlomquist, R. N., i E. M. Gelbard. Alternative implementations of the Monte Carlo power method. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), marzec 2002. http://dx.doi.org/10.2172/793906.
Pełny tekst źródłaSvatos, M. The macro response Monte Carlo method for electron transport. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), wrzesień 1998. http://dx.doi.org/10.2172/3847.
Pełny tekst źródłaFishman, George S. Sensitivity Analysis Using the Monte Carlo Acceptance-Rejection Method. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, wrzesień 1988. http://dx.doi.org/10.21236/ada201261.
Pełny tekst źródłaCarlin, Bradley P., i Alan E. Gelfand. An Iterative Monte Carlo Method for Nonconjugate Bayesian Analysis. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, wrzesień 1992. http://dx.doi.org/10.21236/ada255991.
Pełny tekst źródłaTaro Ueki. A Multivariate Time Series Method for Monte Carlo Reactor Analysis. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), sierpień 2008. http://dx.doi.org/10.2172/935876.
Pełny tekst źródłaRichie, David A., James A. Ross, Song J. Park i Dale R. Shires. A Monte Carlo Method for Multi-Objective Correlated Geometric Optimization. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, maj 2014. http://dx.doi.org/10.21236/ada603830.
Pełny tekst źródłaActon, Scott T., i Bing Li. A Sequential Monte Carlo Method for Real-time Tracking of Multiple Targets. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, maj 2010. http://dx.doi.org/10.21236/ada532576.
Pełny tekst źródłaBoyd, Iain D. A Threshold Line Dissociation Model for the Direct Simulation Monte Carlo Method,. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, maj 1996. http://dx.doi.org/10.21236/ada324950.
Pełny tekst źródłaPolitis, Dimitris N., Raffaella Giacomini i Halbert White. A warp-speed method for conducting Monte Carlo experiments involving bootstrap estimators. Cemmap, maj 2012. http://dx.doi.org/10.1920/wp.cem.2012.1112.
Pełny tekst źródła