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出版时间:2020-01-06

出版社:机械工业出版社

以下为《概率与计算:算法与数据分析中的随机化和概率技术(原书第2版)》的配套数字资源,这些资源在您购买图书后将免费附送给您:
  • 机械工业出版社
  • 9787111644118
  • 1-6
  • 362169
  • 47229641-7
  • 平装
  • 16开
  • 2020-01-06
  • 525
  • 350
  • 数学与应用数学
  • 本科
作者简介
迈克尔·米森马彻(Michael Mitzenmacher)是哈佛大学的计算机科学教授,他于1996年在加州大学伯克利分校获得博士学位。在1999年进入哈佛大学之前,他是PaloAlto数字系统研究实验室的研究员。他获得了NSF职业奖和艾尔弗雷德·P·斯隆研究奖学金。2002年,他因在纠错码方面的工作而获得IEEE信息理论学会“最佳论文”奖。
Eli Upfal是布朗大学计算机科学系的教授、系主任。他在以色列耶路撒冷的希伯来大学获得了博士学位,在1997年进入布朗大学之前,他是IBM研究部的研究员,以色列魏兹曼科学研究所的教授。他的主要研究兴趣是随机计算与算法的概率分析及其在优化算法中的应用,通信网络,并行和分布式计算,以及计算生物学等。
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内容简介
本书详细地介绍了概率技术以及在概率算法与分析发展中使用过的范例。本书分两部分,第壹部分介绍了随机抽样、期望、马尔可夫不等式、切比雪夫不等式、切尔诺夫界、球和箱子模型、概率技术和马尔可夫链等核心内容。第二部分主要研究连续概率、有限独立性的应用、熵、马尔可夫链蒙特卡罗方法、耦合、鞅和平衡配置等比较高深的课题。
本书适合作为高等院校计算机科学和应用数学专业高年级本科生与低年级研究生的教材,也适合作为数学工作者和科技人员的参考书。