Libros de Matemáticas, página 29 de 470

Monte Carlo simulation has become an essential tool in the pricing of derivative securities and in risk management. These applications have, in turn, stimulated research into new Monte Carlo methods and renewed interest in some older techniques. This book develops the use of Monte Carlo methods in finance and it also uses simulation as a vehicle for presenting models and ideas from financial engineering. It divides roughly into three parts. The first part develops the fundamentals of Monte Carlo methods, the foundations of derivatives pricing, and the implementation of several of the most important models used in financial engineering. The next part describes techniques for improving simulation accuracy and efficiency.The final third of the book addresses special topics: estimating price sensitivities, valuing American options, and measuring market risk and credit risk in financial portfolios. The most important prerequisite is familiarity with the mathematical tools used to specify and analyze continuous-time models in finance, in particular the key ideas of stochastic calculus. Prior exposure to the basic principles of option pricing is useful but not essential.The book is aimed at graduate students in financial engineering, researchers in Monte Carlo simulation, and practitioners implementing models in industry. Mathematical Reviews, 2004 - ''...this book is very comprehensive, up-to-date and useful tool for those who are interested in implementing Monte Carlo methods in a financial context''.

En este libro el profesor Rafael Alvarez Cáceres, aborda con claridad y profundidad el complejo mundo de la estadística aplicada y su integración con los metodos de investigación, 350 ejemplos resueltos ilustran el libro. Aunque se estudian tecnicas complejas como estadistica no parametrica, analisis de la varianza, regresion multiple y regresion logistica, se evita en lo posible el empleo de desarrollos matematicos complejos haciendo enfasis en su aplicacion a la resolucion de casos concretos, aunque sin disminuir el rigor de la exposicion de las tecnicas estadisticas abordadas. Especial mencion merece el capitulo dedicado a los ensayos clinicos en los que el autor es un experto. Es un libro de texto para aprender estadistica y tambien de consulta por la cantidad de casos con caracteristicas distintas en los que se calculan intervalos de confianza y se realizan contrastes de hipotesis. Rafael Çlvarez Caceres es doctor en medicina y cirugia, licenciado en ciencias fisicas y especialista en neurofisiologia clinica. Profesor de metodologia de investigacion clinica y de estadistica, ha desarrollado su labor docente en la Universidad de Malaga, la Escuela Nacional de Sanidad, la Agencia Lain Entralgo, la Escuela de Salud Publica de Extremadura y la Fundacion Rey Juan Carlos. INDI

Con este libro se pretende hacer una síntesis del método estadístico clásico, de las variables regionalizadas y los métodos geoestadísticos, métodos que surgieron como estadística aplicada a las explotaciones mineras pero cuya aplicación se está extendiendo a campos muy diversos. Se usan programas estadísticos y hojas de cálculo para la resolución de problemas, razonando lo que se hace, de forma activa, sin esfuerzo ni pérdida de tiempo en realizar las operaciones. se aplican los métodos estadísticos, la estimación y los contrastes de hipótesis, relacionando mediante ejemplos los modelos estadísticos con sus aplicaciones. Muchas personas, que se enfrentan a la estadística cuando la necesitan, seconsideran incapaces de juzgar si se puede aplicar un método estadístico a sus datos así como de interpretar los resulta-dos que les proporciona el software al que tienen acceso. No se puede aplicar lo que no se conoce. Muchos resultados erróneos, conclusiones falsas, etc. son consecuencia de aplicación de métodos cuyos requisitos no se han tenido en cuenta en el planteamiento. Otras personas se pierden porque la estadística, como ocurre en muchas disciplinas, usa un vocabulario específico que no les es familiar y abandonan ante la primera dificultad. Este libro no exige conocimientos ni experiencia previa en estadística y trata de paliar las dificultades que se les presentan a personas no matemáticas que necesitan aplicarla. Los temas están ordenados de forma secuencial y es conveniente y recomendable seguir el orden presentado y hacer un razonable esfuerzo por comprender los ejemplos. Los capítulos se ilustran con ejercicios y problemas resueltos tomados de diferentes campos. Al final de cada capítulo se reúnen problemas propuestos. La solución de todos los problemas propuestos se incluye en el apéndice ii.

Suitable for a one- or two-semester undergraduate-level electrical engineering, computer engineering, and computer science course in Discrete Systems and Digital Signal Processing. Assumes some prior knowledge of advanced calculus, linear systems for continuous-time signals, and Fourier series and transforms. Giving students a sound balance of theory and practical application, this no-nonsense text presents the fundamental concepts and techniques of modern digital signal processing with related algorithms and applications. Covering both time-domain and frequency- domain methods for the analysis of linear, discrete-time systems, the book offers cutting-edge coverage on such topics as sampling, digital filter design, filter realizations, deconvolution, interpolation, decimation, state-space methods, spectrum analysis, and more. Rigorous and challenging, it further prepares students with numerous examples, exercises, and experiments emphasizing software implementation of digital signal processing algorithms integrated throughout

Algebra fulfills a definite need to provide a self-contained, one volume, graduate level algebra text that is readable by the average graduate student and flexible enough to accomodate a wide variety of instructors and course contents.The guiding philosophical principle throughout the text is that the material should be presented in the maximum usable generality consistent with good pedagogy. Therefore it is essentially self-contained, stresses clarity rather than brevity and contains an unusually large number of illustrative exercises.The book covers major areas of modern algebra, which is a necessity for most mathematics students in sufficient breadth and depth.

El programa Cálculo de Larson tiene una larga historia de innovación en la enseñanza de la materia. Ha sido ampliamente elogiado por una generación de estudiantes y profesores por su sólida y eficaz pedagogia que responde a las necesidades de una amplia gama de estilos de enseñanza y aprendizaje. Cada titulo es solo un componente de un programa completo de calculo que integra y coordina cuidadosamente impresion, media y productos de tecnologia para la enseñanza y el aprendizaje.

The study of networks, including computer networks, social networks, and biological networks, has attracted enormous interest in the last few years. The rise of the Internet and the wide availability of inexpensive computers have made it possible to gather and analyze network data on anunprecedented scale, and the development of new theoretical tools has allowed us to extract knowledge from networks of many different kinds. The study of networks is broadly interdisciplinary and central developments have occurred in many fields, including mathematics, physics, computer andinformation sciences, biology, and the social sciences. This book brings together the most important breakthroughs in each of these fields and presents them in a coherent fashion, highlighting the strong interconnections between work in different areas.