序
前言
第1章　蒙特卡羅方法簡(jiǎn)史
　1.1　蒙特卡羅方法產(chǎn)生歷史
　　1.1.1　啟蒙時(shí)期歷史
　　1.1.2　開創(chuàng)時(shí)期歷史
　1.2　蒙特卡羅方法發(fā)展簡(jiǎn)況
　　1.2.1　蒙特卡羅方法發(fā)展概要
　　1.2.2　蒙特卡羅方法發(fā)展動(dòng)力
　　1.2.3　蒙特卡羅方法存在問(wèn)題
　參考文獻(xiàn)
第2章　隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生和檢驗(yàn)
　2.1　真隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生器
　　2.1.1　噪聲真隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生器
　　2.1.2　量子真隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生器
　2.2　早期偽隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生器
　　2.2.1　偽隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生方法
　　2.2.2　早期偽隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生方法
　　2.2.3　線性同余產(chǎn)生器問(wèn)題
　2.3　偽隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生器的發(fā)展
　　2.3.1　非線性同余產(chǎn)生器
　　2.3.2　多步線性遞推產(chǎn)生器
　　2.3.3　進(jìn)位借位運(yùn)算產(chǎn)生器
　　2.3.4　遲延斐波那契產(chǎn)生器
　　2.3.5　線性同余組合產(chǎn)生器
　　2.3.6　通用組合產(chǎn)生器
　　2.3.7　麥森變型產(chǎn)生器
　　2.3.8　多維隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生方法
　2.4　隨機(jī)數(shù)理論檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
　　2.4.1　偽隨機(jī)數(shù)理論檢驗(yàn)
　　2.4.2　隨機(jī)數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)原理
　　2.4.3　隨機(jī)數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)程序
　　2.4.4　嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法
　　2.4.5　隨機(jī)數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果
　參考文獻(xiàn)
第3章　概率分布抽樣方法
　3.1　隨機(jī)抽樣方法概述
　　3.1.1　概率分布抽樣
　　3.1.2　直接抽樣方法原理
　3.2　隨機(jī)變量基本抽樣方法
　　3.2.1　逆變換算法
　　3.2.2　取舍算法
　　3.2.3　復(fù)合算法
　　3.2.4　復(fù)合取舍算法
　3.3　離散隨機(jī)變量高效抽樣方法
　　3.3.1　高效抽樣方法
　　3.3.2　別名算法
　　3.3.3　布朗算法
　　3.3.4　直接查找算法
　　3.3.5　馬薩格利亞算法
　　3.3.6　加權(quán)算法
　3.4　連續(xù)隨機(jī)變量高效抽樣方法
　　3.4.1　變換算法
　　3.4.2　均勻比值算法
　　3.4.3　高效抽樣方法
　　3.4.4　自動(dòng)抽樣方法
　3.5　隨機(jī)向量抽樣方法
　　3.5.1　條件概率密度算法
　　3.5.2　取舍算法
　　3.5.3　仿射變換算法
　　3.5.4　相關(guān)隨機(jī)向量抽樣的困難
　3.6　隨機(jī)過(guò)程抽樣方法
　　3.6.1　隨機(jī)過(guò)程抽樣算法
　　3.6.2　布朗運(yùn)動(dòng)抽樣方法
　3.7　未知概率分布抽樣方法
　　3.7.1　系詞抽樣方法
　　3.7.2　統(tǒng)計(jì)參數(shù)抽樣方法
　　……
第4章　馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法
第5章　基本蒙特卡羅方法
第6章　降低方差基本方法
第7章　擬蒙特卡羅方法
第8章　序貫蒙特卡羅方法
第9章　確定性問(wèn)題模擬
第10章　粒子輸運(yùn)模擬
第11章　稀薄氣體動(dòng)力學(xué)模擬
第12章　自然科學(xué)基礎(chǔ)模擬
第13章　數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)和可靠性模擬
第14章　金融經(jīng)濟(jì)學(xué)模擬
第15章　科學(xué)實(shí)驗(yàn)?zāi)M
附錄　mt19937偽隨機(jī)數(shù)程序
索引