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Titlebook: Stochastische Simulation; Grundlagen, Algorith Michael Kolonko Textbook 2008 Vieweg+Teubner Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Wi

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 16:56:10 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
書目名稱Stochastische Simulation
副標題Grundlagen, Algorith
編輯Michael Kolonko
視頻videohttp://file.papertrans.cn/879/878278/878278.mp4
概述Stochastische Simulationen in Theorie und Praxis
叢書名稱Studienbücher Wirtschaftsmathematik
圖書封面Titlebook: Stochastische Simulation; Grundlagen, Algorith Michael Kolonko Textbook 2008 Vieweg+Teubner Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Wi
描述Der Zufall in Gestalt von unvorhersehbaren Risiken und Chancen spielt seit jeher eine gro?e Rolle bei vielen Entscheidungen in Wirtschaftsleben, Technik und Wissenschaft. Zuf?llige E- ?ussfaktoren müssen deshalb auch in die formalen Modelle aufgenommen werden, mit denen heutzutage komplexe Systeme geplant, gesteuert und optimiert werden. Früher reichte es - bei oft, zufallsbehaftete Gr??en durch ihre Mittelwerte zu modellieren. Für die Genauigkeit, die heutzutage von Modellen etwa für Prozesse in Produktion und Logistik verlangt wird, müssen aber auch die zuf?lligen Ein?üsse genauer modelliert werden, es müssen ihre zeitliche Entwi- lung und ihre wechselseitigen Abh?ngigkeiten beschrieben werden. Dies führt typischerweise auf Modelle, die zwar realit?tsnah sind, die aber mit den verfügbaren mathematisch-analytischen Methoden oft nicht mehr gel?st werden k?nnen. In dieser Situation kann die stochastische Simulation einen Ausweg bieten, indem sie der mathematischen Modellierung sozusagen eine experimentelle Variante zur Seite stellt. Einzige Voraussetzung dafür ist, dass der nicht-zuf?llige Teil des Modells, also etwa das Prozessgesc- hen bei feststehenden zuf?lligen Ein?üssen, berec
出版日期Textbook 2008
關(guān)鍵詞Algorithmen; Generatoren; Güteuntersuchung; Inversionsmethode; Kompositionsmethode; Nachschlagemethode; Po
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-8348-9290-4
isbn_softcover978-3-8351-0217-0
isbn_ebook978-3-8348-9290-4Series ISSN 2627-2032 Series E-ISSN 2627-2040
issn_series 2627-2032
copyrightVieweg+Teubner Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Wiesbaden 2008
The information of publication is updating

書目名稱Stochastische Simulation影響因子(影響力)




書目名稱Stochastische Simulation影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Stochastische Simulation網(wǎng)絡(luò)公開度




書目名稱Stochastische Simulation網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名




書目名稱Stochastische Simulation被引頻次




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書目名稱Stochastische Simulation年度引用




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書目名稱Stochastische Simulation讀者反饋




書目名稱Stochastische Simulation讀者反饋學(xué)科排名




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-22 00:03:51 | 只看該作者
Stochastische Simulation978-3-8348-9290-4Series ISSN 2627-2032 Series E-ISSN 2627-2040
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 03:15:48 | 只看該作者
地板
發(fā)表于 2025-3-22 08:10:28 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-8348-9290-4Algorithmen; Generatoren; Güteuntersuchung; Inversionsmethode; Kompositionsmethode; Nachschlagemethode; Po
5#
發(fā)表于 2025-3-22 09:37:28 | 只看該作者
Zufallsgeneratoren mit dem Modulus 21) simulieren. Eine wichtige Klasse von Generatoren erzeugt die Zufallszahlen aus 0, ...z .-1 unmittelbar in ihrer Dualdarstellung, also als Bitfolgen aus 0,1. . Wir beginnen dieses Kapitel mit einem Generator für zuf?llige Bitfolgen, also einem Zufallsgenerator für die Gleichverteilung .(0,1).
6#
發(fā)表于 2025-3-22 14:43:53 | 只看該作者
Inversionsmethodemit das Problem, eine beliebige Verteilung auf ? zu simulieren, gel?st. Die praktische Umsetzung scheitert jedoch bei einigen wichtigen Verteilungen daran, dass die dabei ben?tigte Inverse der Verteilungsfunktion nicht oder nicht effizient berechnet werden kann.
7#
發(fā)表于 2025-3-22 20:07:32 | 只看該作者
8#
發(fā)表于 2025-3-23 01:10:26 | 只看該作者
9#
發(fā)表于 2025-3-23 04:31:10 | 只看該作者
10#
發(fā)表于 2025-3-23 08:14:21 | 只看該作者
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