《科学计算中的蒙特卡罗策略》首本全面系统介绍蒙特卡罗统计模拟方法的入门教材！内容极其丰富，囊括最新发展的各种蒙特卡罗统计模拟方法。此外，本书还详细阐述了这些理论和方法在物理学、生物学和化学等领域的具体应用，并且还辅以大量的模拟研究结果及其相关问题，便于教师组织教学和学生进行学习。本书由刘军著。

《科学计算中的蒙特卡罗策略》系统全面地介绍了蒙特卡罗方法的基本原理、序贯蒙特卡罗理论、行为中的序贯蒙特卡罗方法、Metropolis算法及其推广、Gibbs抽样、一般条件抽样等。此外，本书还详细阐述了这些理论和方法在物理学、生物学和化学等领域的具体应用，并且还辅以大量的模拟研究结果及其相关问题，便于教师组织教学和学生进行学习。

《科学计算中的蒙特卡罗策略》可作为统计学、生物遗传学、物理学、化学、教育心理学、社会科学和计算机科学等专业研究生的教学参考书，也可供相关专业的研究生、教师、统计工作者以及从事或者对蒙特卡罗算法研究感兴趣的科研人员参考。本书由刘军著。

第1章 引言与实例

 1.1 对蒙特卡罗技术的需求

 1.2 全书的范围及概要

 1.3 统计物理学中的计算

 1.4 分子结构模拟

 1.5 生物信息学：找弱重复图样

 1.6 非线性动力系统：目标追踪

 1.7 天文观测中的假设检验

 1.8 多层模型的贝叶斯推断

 1.9 蒙特卡罗和缺失数据问题

第2章 基本原理：舍取法、加权法以及其他方法

 2.1 生成简单随机变量

 2.2 舍取法

 2.3 方差减少法

 2.4 链式结构模型的精确方法

2.4.1 动态规划

2.4.2 精确模拟

 2.5 重点抽样和加权样本

2.5.1 一个例子

2.5.2 基本思想

2.5.3 重点抽样的经验法则

2.5.4 加权样本的概念

2.5.5 重点抽样中的边际化方法

2.5.6 例子：求解一个线性系统

2.5.7 例子：贝叶斯缺失数据问题

 2.6 高级重点抽样技术

2.6.1 自适应重点抽样

2.6.2 舍取和加权

2.6.3 序贯重点抽样

2.6.4 序贯重点抽样中的舍取控制

 2.7 SIS在群体遗传学中的应用

 2.8 问题

第3章 序贯蒙特卡罗的理论

 3.1 早期发展：凝聚成聚合物

3.1.1 一个简单的聚合物模型：自避免游动

3.1.2 在方格子点上凝聚成聚合物

3.1.3 增长性方法的局限性

 3.2 统计缺失数据问题的序贯补借

3.2.1 似然计算

3.2.2 贝叶斯计算

 3.3 非线性滤波

 3.4 一般框架

3.4.1 抽样分布的选择

3.4.2 归一化常数

3.4.3 修剪、增峰和重抽样

3.4.4 再谈重抽样

3.4.5 部分舍取控制

3.4.6 边际化、先行和延迟估计

 3.5 问题

第4章 应用序贯蒙特卡罗

 4.1 生物学问题

4.1.1 分子模拟

4.1.2 种群遗传学中的推断

4.1.3 找DNA序列的基序模式

 4.2 近似积和

 4.3 有固定边际和的0-1表格的计算

 4.4 贝叶斯缺失数据问题

4.4.1 Murray数据

 ……

第5章 Metropolis算法及其推广

第6章 Gibbs抽样

第7章 伊辛模型的聚类算法

第8章 广义条件抽样

第9章 分子动力学和杂交蒙特卡罗方法

第10章 多层抽样和优化方法

第11章 基于总体的蒙特卡罗方法

第12章 马尔可夫链及其收敛性

第13章 精选的理论论题

参考文献

作者索引

索引