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《仿真與蒙特卡洛方法》（第2版）反映了第1版經(jīng)典版出版20多年以來該領域的新進展，全面深入地探討了蒙特卡洛仿真中新出現(xiàn)的各種主題。在保持原書深入淺出和直觀易懂風格的同時，本次修訂的新版本提供了大量的信息，以便讀者更加深入地理解各領域中問題的解決方法，比如工程、統(tǒng)計、計算機科學、數(shù)學和生命科學等領域。

本書的開頭部分從更新的視角介紹了概率論的基本概念、馬爾可夫過程和凸優(yōu)化，后續(xù)章節(jié)討論了蒙特卡洛方法在多方面取得的各種突破性進展，包括以下新主題：

l 馬爾可夫鏈蒙特卡洛

l 方差減小技術，包括變換似然比方法和篩選法

l 靈敏度分析中的得分函數(shù)法

l 蒙特卡洛優(yōu)化中的隨機近似法和隨機等效法

l 稀有事件估計與組合優(yōu)化的交叉熵方法

l 蒙特卡洛方法在計數(shù)問題中的應用，突出了參數(shù)化最小交叉熵方法

每一章的最后都配有大量的習題并特意為高級別的讀者提供更深更難的內(nèi)容和習題。整本書中有針對性地安排了大量實用的例子，在附錄中詳細介紹了指數(shù)族分布，討論隨機優(yōu)化問題的計算復雜性并提供部分Matlab程序。

本書是一本優(yōu)秀的教材，特別適用于高年級本科生和低年級研究生的仿真與蒙特卡洛技術課程，學生只需具備概率與統(tǒng)計的基礎知識即可。對于那些專注于蒙特卡洛方法的專業(yè)人士，本書也是一本難得的、有價值的參考資料。