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计算统计包含求解非线性方程组的牛顿方法、传统的随机模拟方法等， 又全面地介绍了近些年来发展起来的某些新方法， 如模拟退火算法、基因算法、EM算法、MCMC方法、Bootstrap方法等。最后还提供了各种难度的习题。随着计算机的快速发展， 数理统计中许多涉及大计算量的有效方法也得到了广泛应用与迅猛发展， 可以说， 计算统计已是统计中一个很重要的研究方向。
Diffusive Scaling Limits of Forward Event-Chain Monte Carlo: Provably Efficient Exploration with Partial Refreshment
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Nested Sampling with Slice-within-Gibbs: Efficient Evidence Calculation for Hierarchical Bayesian Models
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Whittle-Matérn Fields with Variable Smoothness
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Quantifying and Attributing Submodel Uncertainty in Stochastic Simulation Models and Digital Twins
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Block Empirical Likelihood Inference for Longitudinal Generalized Partially Linear Single-Index Models
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MARLEM: A Multi-Agent Reinforcement Learning Simulation Framework for Implicit Cooperation in Decentralized Local Energy Markets
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Large-sample analysis of cost functionals for inference under the coalescent
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Solving Fredholm Integral Equations of the Second Kind via Wasserstein Gradient Flows
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HAL-MLE Log-Splines Density Estimation (Part I: Univariate)
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FARS: Factor Augmented Regression Scenarios in R
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Tomography by Design: An Algebraic Approach to Low-Rank Quantum States
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Modified Delayed Acceptance MCMC for Quasi-Bayesian Inference with Linear Moment Conditions
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Lattice Random Walk Discretisations of Stochastic Differential Equations
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Generative Bayesian Inference with GANs
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Amortised and provably-robust simulation-based inference
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