Книги з теми "Markov chain Monte Carlo samplers"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-50 книг для дослідження на тему "Markov chain Monte Carlo samplers".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте книги для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
Liang, F. Advanced Markov chain Monte Carlo methods: Learning from past samples. Hoboken, NJ: Wiley, 2010.
Знайти повний текст джерелаHandbook for Markov chain Monte Carlo. Boca Raton: Taylor & Francis, 2011.
Знайти повний текст джерелаLiang, Faming, Chuanhai Liu, and Raymond J. Carroll. Advanced Markov Chain Monte Carlo Methods. Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd, 2010. http://dx.doi.org/10.1002/9780470669723.
Повний текст джерелаR, Gilks W., Richardson S, and Spiegelhalter D. J, eds. Markov chain Monte Carlo in practice. Boca Raton, Fla: Chapman & Hall, 1998.
Знайти повний текст джерелаR, Gilks W., Richardson S, and Spiegelhalter D. J, eds. Markov chain Monte Carlo in practice. London: Chapman & Hall, 1996.
Знайти повний текст джерелаS, Kendall W., Liang F. 1970-, and Wang J. S. 1960-, eds. Markov chain Monte Carlo: Innovations and applications. Singapore: World Scientific, 2005.
Знайти повний текст джерелаJoseph, Anosh. Markov Chain Monte Carlo Methods in Quantum Field Theories. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-46044-0.
Повний текст джерелаGamerman, Dani. Markov chain Monte Carlo: Stochastic simulation for Bayesian inference. London: Chapman & Hall, 1997.
Знайти повний текст джерелаFreitas, Lopes Hedibert, ed. Markov chain Monte Carlo: Stochastic simulation for Bayesian inference. 2nd ed. Boca Raton: Taylor & Francis, 2006.
Знайти повний текст джерелаMarkov chain Monte Carlo: Stochastic simulation for Bayesian inference. London: Chapman & Hall, 1997.
Знайти повний текст джерелаWinkler, Gerhard. Image Analysis, Random Fields and Markov Chain Monte Carlo Methods. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-55760-6.
Повний текст джерелаRoberts, Gareth O. Markov chain Monte Carlo: Some practical implications of theoretical results. Toronto: University of Toronto, 1997.
Знайти повний текст джерелаCowles, Mary Kathryn. A simulation approach to convergence rates for Markov chain Monte Carlo algorithms. [Toronto]: University of Toronto, Dept. of Statistics, 1996.
Знайти повний текст джерелаNeal, Radford M. Markov chain Monte Carlo methods based on "slicing" the density function. Toronto: University of Toronto, Dept. of Statistics, 1997.
Знайти повний текст джерела1946-, Winkler Gerhard, ed. Image analysis, random fields and Markov chain Monte Carlo methods: A mathematical introduction. 2nd ed. Berlin: Springer, 2003.
Знайти повний текст джерелаGerhard, Winkler. Image analysis, random fields and Markov chain Monte Carlo methods: A mathematical introduction. 2nd ed. Berlin: Springer, 2003.
Знайти повний текст джерелаSuwa, Hidemaro. Geometrically Constructed Markov Chain Monte Carlo Study of Quantum Spin-phonon Complex Systems. Tokyo: Springer Japan, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-4-431-54517-0.
Повний текст джерелаMarkov chain Monte Carlo simulations and their statistical analysis: With web-based Fortran code. Hackensack, NJ: World Scientific, 2004.
Знайти повний текст джерелаMarkov chain Monte Carlo simulations and their statistical analysis: With web-based fortran code. Singapore: World Scientific Publishing, 2004.
Знайти повний текст джерелаLunn, David Jonathan. The application of Markov chain Monte Carlo techniques to the study of population pharmacokinetics. Manchester: University of Manchester, 1995.
Знайти повний текст джерелаLimit Theory for Spatial Processes, Bootstrap Quantile Variance Estimators, and Efficiency Measures for Markov Chain Monte Carlo. [New York, N.Y.?]: [publisher not identified], 2014.
Знайти повний текст джерелаCoolen, A. C. C., A. Annibale, and E. S. Roberts. Markov Chain Monte Carlo sampling of graphs. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198709893.003.0006.
Повний текст джерелаCarroll, Raymond, Faming Liang, and Chuanhai Liu. Advanced Markov Chain Monte Carlo Methods: Learning from Past Samples. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2011.
Знайти повний текст джерелаCarroll, Raymond, Faming Liang, and Chuanhai Liu. Advanced Markov Chain Monte Carlo Methods: Learning from Past Samples. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2010.
Знайти повний текст джерелаCarroll, Raymond, Faming Liang, and Chuanhai Liu. Advanced Markov Chain Monte Carlo Methods: Learning from Past Samples. Wiley & Sons, Limited, John, 2010.
Знайти повний текст джерелаCarroll, Raymond, Faming Liang, and Chuanhai Liu. Advanced Markov Chain Monte Carlo Methods: Learning from Past Samples. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2011.
Знайти повний текст джерелаGamerman, Dani, and Hedibert F. Lopes. Markov Chain Monte Carlo. Chapman and Hall/CRC, 2006. http://dx.doi.org/10.1201/9781482296426.
Повний текст джерелаBrooks, Steve, Andrew Gelman, Galin Jones, and Xiao-Li Meng, eds. Handbook of Markov Chain Monte Carlo. Chapman and Hall/CRC, 2011. http://dx.doi.org/10.1201/b10905.
Повний текст джерелаGilks, W. R., S. Richardson, and David Spiegelhalter, eds. Markov Chain Monte Carlo in Practice. Chapman and Hall/CRC, 1995. http://dx.doi.org/10.1201/b14835.
Повний текст джерелаCarroll, Raymond, Faming Liang, and Chuanhai Liu. Advanced Markov Chain Monte Carlo Methods. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2010.
Знайти повний текст джерелаBrooks, Steve, Andrew Gelman, Xiao-Li Meng, and Galin L. Jones. Handbook of Markov Chain Monte Carlo. Taylor & Francis Group, 2011.
Знайти повний текст джерелаRichardson, S., David Spiegelhalter, and W. R. Gilks. Markov Chain Monte Carlo in Practice. Taylor & Francis Group, 1995.
Знайти повний текст джерелаBrooks, Steve, Andrew Gelman, Xiao-Li Meng, and Galin Jones. Handbook of Markov Chain Monte Carlo. Taylor & Francis Group, 2011.
Знайти повний текст джерелаBrooks, Steve, Andrew Gelman, Xiao-Li Meng, and Galin Jones. Handbook of Markov Chain Monte Carlo. Taylor & Francis Group, 2011.
Знайти повний текст джерелаRichardson, S., David Spiegelhalter, and W. R. Gilks. Markov Chain Monte Carlo in Practice. Taylor & Francis Group, 1995.
Знайти повний текст джерелаMarkov chain Monte Carlo: Innovations and applications. Singapore: World Scientific, 2006.
Знайти повний текст джерелаKamatani, Kengo. Stability of Markov Chain Monte Carlo Methods. Springer Japan, 2023.
Знайти повний текст джерелаMarkov Chain Monte Carlo in Practice (Interdisciplinary Statistics). Chapman & Hall/CRC, 1995.
Знайти повний текст джерелаCoolen, A. C. C., A. Annibale, and E. S. Roberts. Graphs with hard constraints: further applications and extensions. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198709893.003.0007.
Повний текст джерелаJones, Galin L. Convergence rates and Monte Carlo standard errors for Markov chain Monte Carlo Algorithms. 2001.
Знайти повний текст джерелаTweedie, Richard L., and Gareth O. Roberts. Understanding Monte Carlo Markov Chain (Springer Series in Statistics). Springer, 2008.
Знайти повний текст джерелаCheng, Russell. Finite Mixture Examples; MAPIS Details. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198505044.003.0018.
Повний текст джерелаLopes, Hedibert F., and Dani Gamerman. Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, Second Edition. Taylor & Francis Group, 2006.
Знайти повний текст джерелаPinto, Ruxandra L. Improving markov chain monte carlo estimators using overrelaxation and coupling techniques. 2002.
Знайти повний текст джерелаPinto, Ruxandra L. Improving Markov chain Monte Carlo estimations using overrelaxing and coupling techniques. 2002, 2002.
Знайти повний текст джерелаLopes, Hedibert F., and Dani Gamerman. Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, Second Edition. Taylor & Francis Group, 2006.
Знайти повний текст джерелаMatsuura, So, and Masanori Hanada. MCMC from Scratch: A Practical Introduction to Markov Chain Monte Carlo. Springer, 2022.
Знайти повний текст джерелаGeometrically Constructed Markov Chain Monte Carlo Study of Quantum Spinphonon Complex Systems Springer Theses. Springer Verlag, Japan, 2013.
Знайти повний текст джерелаLaver, Michael, and Ernest Sergenti. Systematically Interrogating Agent-Based Models. Princeton University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.23943/princeton/9780691139036.003.0004.
Повний текст джерелаJoseph, Anosh. Markov Chain Monte Carlo Methods in Quantum Field Theories: A Modern Primer. Springer, 2020.
Знайти повний текст джерела