• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • Markov Processes: An Introduction for Physical Scientists

    Markov Processes by Gillespie, Daniel T.;

    An Introduction for Physical Scientists

      • 10% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár EUR 57.95
      • 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.

        24 034 Ft (22 890 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 10% (cc. 2 403 Ft off)
      • Kedvezményes ár 21 631 Ft (20 601 Ft + 5% áfa)

    24 034 Ft

    db

    Beszerezhetőség

    Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.

    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 Elsevier Science
    • Megjelenés dátuma 1991. december 2.

    • ISBN 9780122839559
    • Kötéstípus Keménykötés
    • Terjedelem592 oldal
    • Méret 228x152 mm
    • Súly 1080 g
    • Nyelv angol
    • 0

    Kategóriák

    Hosszú leírás:

    Markov process theory is basically an extension of ordinary calculus to accommodate functions whos time evolutions are not entirely deterministic. It is a subject that is becoming increasingly important for many fields of science. This book develops the single-variable theory of both continuous and jump Markov processes in a way that should appeal especially to physicists and chemists at the senior and graduate level.

    Több

    Tartalomjegyzék:

    "

    Random Variable Theory
    General Features of a Markov Process
    Continuous Markov Processes
    Jump Markov Processes with Continuum States
    Jump Markov Processes with Discrete States
    Temporally Homogeneous Birth-Death Markov Processes
    Appendixes: Some Useful Integral Identities
    Integral Representations of the Delta Functions
    An Approximate Solution Procedure for ""Open"" Moment Evolution Equations
    Estimating the Width and Area of a Function Peak
    Can the Accuracy of the Continuous Process Simulation Formula Be Improved?
    Proof of the Birth-Death Stability Theorem
    Solution of the Matrix Differential Equation

    "

    Több
    0