Probability models for computer science

Sheldon M. Ross

384 pages, parution le 15/08/2001

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Résumé

Current technological advances require the expert use of probability models. For instance, as programmers and researchers grapple with complex problems related to the Internet, they are turning to probabilistic modeling to predict the behavior of a new caching algorithm, a new load balancing algorithm, or a new networking algorithm. Ross' book is the most current and useful source for this information.

This new adaptation of Sheldon Ross best selling Probability Models 7le is the most comprehensive, in-depth guide for constructing probability models specifically for computer science applications.

Table of Contents

	Preface
1	Probability	1
2	Some Examples	49
3	Probability Bounds, Approximations, and Computations	75
4	Markov Chains	103
5	The Probabilistic Method	151
6	Martingales	175
7	Poisson Processes	199
8	Queueing Theory	221
9	Simulation	261
	References	283
	Index	285

L'auteur - Sheldon M. Ross

Après avoir terminé des études à l'Université de Stanford, Sheldon M. Ross fut nommé en 1968 professeur au département de Génie Industriel et Recherche Opérationnelle de l'Université de Californie à Berkeley. Il est l'auteur de nombreux articles et de plusieurs livres consacrés au domaine des probabilités, parmi lesquels Applied Probability Models with Optimization Application, Introduction to Probability Models, Introduction to Probability & Statistics for Engineers & Scientists, et Stochastic Processes outre le présent titre. Il est aussi éditeur de Probability in the Engineering and Informational Sciences (Cambridge).

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Caractéristiques techniques

	PAPIER
Éditeur(s)	Harcourt
Auteur(s)	Sheldon M. Ross
Parution	15/08/2001
Nb. de pages	384
Format	15,7 x 23,5
Couverture	Relié
Poids	531g
Intérieur	Noir et Blanc
EAN13	9780125980517
ISBN13	978-0-12-598051-7