Dirk Kroese - Dirk Kroese
Dirk P. Kroese | |
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| Nacido | 1963 (56 a 57 años de edad) |
| Carrera científica | |
| Campos | Matemáticas y Estadística |
| Instituciones | La Universidad de Queensland |
| Tesis | Modelos estocásticos en confiabilidad (1990) |
Dirk Pieter Kroese (nacido en 1963) es un matemático y estadístico holandés-australiano , y profesor de la Universidad de Queensland . Es conocido por varias contribuciones a la probabilidad aplicada , la estimación de la densidad del kernel , los métodos de Monte Carlo y la simulación de eventos raros . Es, junto con Reuven Rubinstein , un pionero del método Cross-Entropy (CE) .
Biografía
Nacido en Wapenveld (municipio de Heerde ), Dirk Kroese recibió su maestría ( grado de Ingenieur (ir) holandés ) en 1986 y su Ph.D. (cum laude) en 1990, ambos del Departamento de Matemática Aplicada de la Universidad de Twente . Su disertación se tituló Modelos estocásticos en confiabilidad . Sus asesores de doctorado fueron Joseph HA de Smit y Wilbert CM Kallenberg. Parte de su investigación de doctorado se llevó a cabo en la Universidad de Princeton bajo la dirección de Erhan Çinlar . Ha ocupado puestos de docencia e investigación en la Universidad de Texas en Austin (1986), la Universidad de Princeton (1988-1989), la Universidad de Twente (1991-1998), la Universidad de Melbourne (1997) y la Universidad de Adelaide (1998). –2000). Desde 2000 trabaja en la Universidad de Queensland , donde se convirtió en profesor titular en 2010.
Trabajo
El trabajo de Kroese abarca una amplia gama de temas en probabilidad aplicada y estadística matemática, incluidas redes de telecomunicaciones, ingeniería de confiabilidad, procesos puntuales, estimación de densidad de kernel, métodos de Monte Carlo, simulación de eventos raros, métodos de entropía cruzada, optimización aleatoria y aprendizaje automático. Es investigador jefe del Centro de Excelencia del Consejo de Investigación de Australia en Fronteras Matemáticas y Estadísticas (ACEMS). Tiene más de 120 publicaciones revisadas por pares, incluidas seis monografías.
Publicaciones
Libros
- Rubinstein, RY, Kroese, DP (2004). El método de entropía cruzada: un enfoque unificado para la optimización combinatoria, la simulación de Montecarlo y el aprendizaje automático , Springer, Nueva York.
- Rubinstein, RY, Kroese, DP (2007). Simulación y el método Monte Carlo , 2ª edición, John Wiley & Sons.
- Kroese, DP, Taimre, T. y Botev, ZI (2011). Manual de métodos de Monte Carlo , Serie Wiley en Probabilidad y Estadística, John Wiley & Sons, Nueva York.
- Kroese, DP y Chan, JCC (2014). Modelado y cálculo estadístico , Springer, Nueva York.
- Rubinstein, RY, Kroese, DP (2017). Simulación y el método Monte Carlo , 3ª edición, John Wiley & Sons.
- Kroese, DP, Botev, ZI, Taimre, T y Vaisman, R. (2019) Ciencia de datos y aprendizaje automático: métodos matemáticos y estadísticos , Chapman & Hall / CRC.
Artículos seleccionados
- de Boer, Kroese, DP, Mannor, S. y Rubinstein, RY (2005) Un tutorial sobre el método de entropía cruzada. Annals of Operations Research 134 (1), 19–67.
- Botev, ZI, Grotowski JF, Kroese, DP (2010). Estimación de la densidad de kernel mediante difusión. The Annals of Statistics 38 (5), 2916–2957.
- Kroese, DP, Brereton. T., Taimre, T. y Botev ZI (2014). Por qué el método de Monte Carlo es tan importante hoy. Revisiones interdisciplinarias de Wiley: Estadística computacional 6 (6), 386–392.
- Kroese, DP, Porotsky S., Rubinstein, RY (2006) El método de entropía cruzada para la optimización continua multi-extremal. Metodología y computación en probabilidad aplicada 8 (3), 383–407.
- Asmussen, S. y Kroese, DP Algoritmos mejorados para la simulación de eventos raros con colas pesadas (2006). Avances en probabilidad aplicada 38 (2), 545–558.
- Botev, ZI y Kroese, DP (2012) Simulación eficiente de Monte Carlo mediante el método de división generalizada. Estadística y Computación 22 (1), 1-16.