Finite Markov Chains and Algorithmic Applications
Sorozatcím: London Mathematical Society Student Texts; 52;
-
20% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár GBP 38.00
-
19 231 Ft (18 316 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 20% (cc. 3 846 Ft off)
- Kedvezményes ár 15 385 Ft (14 653 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
19 231 Ft
Beszerezhetőség
Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó Cambridge University Press
- Megjelenés dátuma 2002. május 30.
- ISBN 9780521890014
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem126 oldal
- Méret 228x153x8 mm
- Súly 200 g
- Nyelv angol
- Illusztrációk 20 b/w illus. 0
Kategóriák
Rövid leírás:
In this 2002 book, the author develops the necessary background in probability theory and Markov chains then discusses important computing applications.
TöbbHosszú leírás:
Based on a lecture course given at Chalmers University of Technology, this 2002 book is ideal for advanced undergraduate or beginning graduate students. The author first develops the necessary background in probability theory and Markov chains before applying it to study a range of randomized algorithms with important applications in optimization and other problems in computing. Amongst the algorithms covered are the Markov chain Monte Carlo method, simulated annealing, and the recent Propp-Wilson algorithm. This book will appeal not only to mathematicians, but also to students of statistics and computer science. The subject matter is introduced in a clear and concise fashion and the numerous exercises included will help students to deepen their understanding.
'Has climbing up onto the MCMC juggernaut seemed to require just too much effort? This delightful little monograph provides an effortless way in. The chapters are bite-sized with helpful, do-able exercises (by virtue of strategically placed hints) that complement the text.' Publication of the International Statistical Institute
Tartalomjegyzék:
1. Basics of probability theory; 2. Markov chains; 3. Computer simulation of Markov chains; 4. Irreducible and aperiodic Markov chains; 5. Stationary distributions; 6. Reversible Markov chains; 7. Markov chain Monte Carlo; 8. Fast convergence of MCMC algorithms; 9. Approximate counting; 10. Propp-Wilson algorithm; 11. Sandwiching; 12. Propp-Wilson with read once randomness; 13. Simulated annealing; 14. Further reading.
Több
