Горячая линия
03 октября 2022 активны на платформе
42 101 -57
Преподаватель
368 471 -346
Студент
99+
Нет новых уведомлений
Высокий уровень вовлечения представителей целевой аудитории является четким
12 декабря 2020
Высокий уровень вовлечения представителей целевой аудитории является четким
12 декабря 2020
Высокий уровень вовлечения представителей целевой аудитории является четким
12 декабря 2020

Корзина

Позиций
Стоимость 0
Перейти в корзину
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить все преимущества платформы Юрайт!

Статистическое моделирование многомерных гауссовских распределений

  • Скопировать в буфер библиографическое описание
    Пригарин, С. М.  Статистическое моделирование многомерных гауссовских распределений : учебное пособие для вузов / С. М. Пригарин. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 83 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-10209-3. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/494790 (дата обращения: 05.10.2022).
  • Добавить в избранное
Учебное пособие для вузов
Обложка книги СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МНОГОМЕРНЫХ ГАУССОВСКИХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ Пригарин С. М. Учебное пособие Ознакомиться
2022
Страниц 83
Обложка Мягкая
ISBN 978-5-534-10209-3
Библиографическое описание
Пригарин, С. М.  Статистическое моделирование многомерных гауссовских распределений : учебное пособие для вузов / С. М. Пригарин. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 83 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-10209-3. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/494790 (дата обращения: 05.10.2022).
Показать все

В пособии излагаются общие методы численного моделирования гауссовских векторов, которые используются при компьютерном моделировании разнообразных случайных процессов и явлений. Основной материал дополнен приложениями со сведениями из теории матриц и информацией об источниках случайных чисел на ЭВМ. Для самостоятельной работы предлагаются упражнения. В книге использованы материалы специального курса лекций, который читается автором в Новосибирском государственном университете для студентов старших курсов, специализирующихся на кафедре вычислительной математики механико-математического факультета.