"Fundamentals of Stochastic Networks" - это книга, которая представляет междисциплинарный подход к изучению сетей, используя методы стохастических процессов и теории графов. Она содержит практические применения этих стохастических сетей в различных областях, от инженерии и управления операциями до коммуникаций и физических наук. Автор объединяет различные типы стохастических, очередных и графических сетей, которые обычно изучаются независимо друг от друга.
Книга организована в три части: в первой части введены основные концепции вероятности и стохастических процессов, в том числе подсчет, процессы Пуассона, обновления и Марковские процессы. Во второй части рассматривается очередная теория, с фокусом на марковских системах очередей, а также исследуются расширенная очередная теория, очередные сети и приближения очередных сетей. В третьей части автор представляет графические модели, в том числе введение в теорию графов, байесовские, булевы и случайные сети.
Автор представляет материал в самодостаточном стиле, что помогает читателям применять методы и техники к научным и инженерным приложениям. Книга содержит множество практических примеров, включая все математические детали. "Fundamentals of Stochastic Networks" подходит для курсов по теории вероятностей и стохастическим сетям, стохастическому сетевому исчислению и оптимизации стохастических сетей на уровне бакалавриата и магистратуры. Книга также может служить справочником для исследователей и специалистов в области сетевых технологий, которые хотели бы узнать больше о общих принципах стохастических сетей.
Электронная Книга «Fundamentals of Stochastic Networks» написана автором Oliver Ibe C. в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118092996
Описание книги от Oliver Ibe C.
An interdisciplinary approach to understanding queueing and graphical networks In today's era of interdisciplinary studies and research activities, network models are becoming increasingly important in various areas where they have not regularly been used. Combining techniques from stochastic processes and graph theory to analyze the behavior of networks, Fundamentals of Stochastic Networks provides an interdisciplinary approach by including practical applications of these stochastic networks in various fields of study, from engineering and operations management to communications and the physical sciences. The author uniquely unites different types of stochastic, queueing, and graphical networks that are typically studied independently of each other. With balanced coverage, the book is organized into three succinct parts: Part I introduces basic concepts in probability and stochastic processes, with coverage on counting, Poisson, renewal, and Markov processes Part II addresses basic queueing theory, with a focus on Markovian queueing systems and also explores advanced queueing theory, queueing networks, and approximations of queueing networks Part III focuses on graphical models, presenting an introduction to graph theory along with Bayesian, Boolean, and random networks The author presents the material in a self-contained style that helps readers apply the presented methods and techniques to science and engineering applications. Numerous practical examples are also provided throughout, including all related mathematical details. Featuring basic results without heavy emphasis on proving theorems, Fundamentals of Stochastic Networks is a suitable book for courses on probability and stochastic networks, stochastic network calculus, and stochastic network optimization at the upper-undergraduate and graduate levels. The book also serves as a reference for researchers and network professionals who would like to learn more about the general principles of stochastic networks.
