SluitenHelpPrint
Switch to English
Cursus: NWI-NM042B
NWI-NM042B
Monte Carlo Techniques
Cursus informatieRooster
CursusNWI-NM042B
Studiepunten (ECTS)6
CategorieMA (Master)
VoertaalEngels
Aangeboden doorRadboud Universiteit; Faculteit der Natuurwetenschappen, Wiskunde en Informatica; Wiskunde, Natuur- en Sterrenkunde;
Docenten
Coördinator
prof. dr. R.H.P. Kleiss
Overige cursussen docent
Docent
prof. dr. R.H.P. Kleiss
Overige cursussen docent
Contactpersoon van de cursus
prof. dr. R.H.P. Kleiss
Overige cursussen docent
Collegejaar2016
Periode
KW3-KW4  (30-01-2017 t/m 03-09-2017)
Aanvangsblok
KW3
Onderwijsvorm
voltijd
Opmerking-
Inschrijven via OSIRISJa
Inschrijven voor bijvakkersJa
VoorinschrijvingNee
WachtlijstNee
Plaatsingsprocedure-
Cursusdoelen
  • The student understands the principles of the Monte Carlo method and the quasi-MC method
  • The student can construct algorithems for the generation of sequences of quasi- or pseudo-random numbers
  • The student can apply variance-reduction techniques
  • The student can design and execute Monte Carlo studies on physical systems
Inhoud
The course is an introduction to solving problems using random numbers. As primary example, the problem of multi-dimensional integration is treated. This course is mainly intended for people confronted with numerical integration and Monte Carlo simulation, such as in the phenomenology of elementary particle physics.
Onderwerpen
• Theory of Monte Carlo integration: probability calculations and the construction of estimators
• Techniques of variance reduction: stratification, importance sampling, multichanneling
• Algorithms for the generation of (pseudo)random numbers
• Tests of randomness of number series
• Algorithms for the generation of non-uniform number sets
• Discrepancies and Koksma-Hlawka type inequalities
• The Wozniakowski theorem
• Principles of quasi-Monte Carlo
• Generating quasi-random number sets
• The problem of many-particle phase space integration: RAMBO, MAMBO and SARGE algorithms
Toetsinformatie
By arrangement
Voorkennis
Theory of probability, some programming experience
Literatuur
Announced during the course
Werkvormen

• 32 hours lecture
• 136 hours individual study period
Extra information teaching methods:

• 40 hours lecture
Aanbevolen materiaal
Wordt nader bekendgemaakt
Literatuur wordt bekend gemaakt tijdens de cursus.
Werkvormen
Cursusgebeurtenis

Hoorcollege

Zelfstudie

Toetsen
Tentamen
Weging1
GelegenhedenBlok KW4

SluitenHelpPrint
Switch to English