(서적) R 을 이용한 수치해석 및 시뮬레이션

저자     : 한창호

출판사 : 콴트글로벌출판부

페이지 : 500P

<주요 목차>

강의 1: R이란 무엇인가?
강의 2: 고급 프로그래밍 기법 1
강의 3: 고급 프로그래밍 기법 2
강의 4: 수치해석 1: 해찾기
강의 5: 수치해석 2: 수치해석학적 적분
강의 6: 수치해석 3: 최적화
강의 7: 시뮬레이션 1: 표본 생성 기법
강의 8: 시뮬레이션 2: 몬테카를로 적분
강의 9: 분산 감쇄 기법

<세부 목차>

강의 1: R이란 무엇인가?

> 1주차. R 개요
> 2주차. 설치
> 3주차. 기본적 사용법
> 4주차. Useful Tips 1
> 5주차. Useful Tips 2

강의 2: 고급프로그래밍 기법 1

> 6주차. 조건문, 반복문, 벡터 기반 프로그래밍
> 7주차. 다양한 데이터 입출력 방법
> 8주차. 사용자 정의 함수
> 9주차. 함수 설계 고급 기법
> 10주차. 디버깅 기법

강의 3: 고급프로그래밍 기법 2

> 11주차. 그래픽 기초
> 12주차. 데이터 구조
> 13주차. 고급 그래픽기법

강의4: 해찾기

> 14주차. 수치적 정밀도
> 15주차. Fixed-point iteration
> 16주차. Newton-Raphson
> 17주차. Secant method
> 18주차. Bisection method

강의5: 수치해석학적 적분

> 19주차. Trapezoidal rule
> 20주차. Simpson’s rule
> 21주차. Adaptive quadrature

강의6: 최적화

> 22주차. 최적화 정의
> 23주차. Newton’s method 1
> 24주차. Golden section
> 25주차. Multivariate optimization
> 26주차. Newton’s method 2
> 27주차. Curve fitting

강의7: 표본 생성 기법

> 28주차. i.i.d. uniform
> 29주차. 이산형 확률변수
> 30주차. Inversion method
> 31주차. Rejection method
> 32주차. Simulating normals

강의8: 몬테카를로 적분

> 33주차. Hit-and-miss
> 34주차. Improved Monte Carlo integration

강의9: 분산 감쇄 기법

> 35주차. 분산감쇄란 무엇인가?
> 36주차. Antithetic method
> 37주차. Importance sampling
> 38주차. Control variates