説明
モンテカルロの基本概念とアルゴリズム；基本的確率過程のシミュレーション。ブラウン運動とポアソン過程、金融モデリングや待ち行列理論への応用。出力解析；分散削減。マルコフ連鎖モンテカルロ法；ギブスサンプリング、焼きなまし（simulated annealing）、メトロポリス-ヘイスティングス法とその応用。
前提条件
- 前提科目：STAT 3558、または STAT 3508 で成績 B 以上、または学部の許可。
条件および詳細
- 追加単位を認めない：現在提供されていない STAT 3555 に対する追加単位を認めない。
- 前提科目：STAT 3558、または STAT 3508 で成績 B 以上、または学部の許可。
- 週に3時間の講義、週に1時間のチュートリアル／実験。
原語による参照テキスト
Basic ideas and algorithms of Monte Carlo; simulation of basic stochastic processes. Brownian motion and the Poisson process, applications to financial modelling, queueing theory. Output analysis; variance reduction. Markov chain Monte Carlo methods; Gibbs sampling, simulated annealing and Metropolis-Hastings samplers with applications.
- Prerequisite(s): STAT 3558 , or a grade of B or higher in STAT 3508 , or permission of the School.
- Precludes additional credit for Precludes additional credit for STAT 3555 (no longer offered).
- Lectures three hours a week, tutorial/laboratory one hour a week.
出典と参照
日付と出典は、情報を確認する際の参考のために保持されています。翻訳は読みやすくするための提案であり、条件や要件については公式の出典が基準となります。
出典の参照 : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/STAT/