📘 Métodos de Monte Carlo e Quasi-Monte Carlo: Teoria, Computação e Aplicações
Uma obra abrangente sobre uma das áreas mais importantes da estatística computacional, matemática aplicada, ciência de dados e finanças quantitativas.
Neste livro, o leitor encontrará uma abordagem completa dos métodos de Monte Carlo, desde os fundamentos probabilísticos até técnicas modernas utilizadas em pesquisa e aplicações profissionais. Entre os temas abordados estão:
✔️ Geração de números pseudoaleatórios e amostragem estocástica
✔️ Técnicas de redução de variância
✔️ Cadeias de Markov e métodos MCMC
✔️ Quasi-Monte Carlo e sequências de baixa discrepância
✔️ Monte Carlo Multinível (MLMC)
✔️ Simulação de equações diferenciais estocásticas (SDEs)
✔️ Inferência Bayesiana e modelagem de incerteza
✔️ Aplicações em finanças quantitativas, física computacional, genética populacional e computação gráfica
✔️ Métodos avançados envolvendo processos gaussianos, GANs, dinâmicas de Langevin e equações diferenciais parciais
Com centenas de páginas de conteúdo, exemplos computacionais em Python, exercícios propostos, figuras explicativas e aplicações de fronteira, esta obra é indicada para estudantes, pesquisadores, engenheiros, estatísticos, cientistas de dados e profissionais que desejam aprofundar seus conhecimentos em simulação estocástica e modelagem matemática.
| Número de páginas | 348 |
| Edição | 1 (2026) |
| Idioma | Português |
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