An excursion into Markov chains: UNITEXT
Autor Marco Ferrante, Xavier Bardinaen Limba Engleză Paperback – 14 iun 3000
Din seria UNITEXT
- Preț: 458.61 lei
- 17% Preț: 402.50 lei
- Preț: 403.81 lei
- Preț: 434.06 lei
- 20% Preț: 571.53 lei
- Preț: 277.32 lei
- 13% Preț: 427.17 lei
- Preț: 335.80 lei
- Preț: 283.76 lei
- Preț: 271.54 lei
- Preț: 361.11 lei
- Preț: 221.26 lei
- Preț: 345.56 lei
- Preț: 455.00 lei
- Preț: 393.99 lei
- Preț: 459.92 lei
- 17% Preț: 364.74 lei
- Preț: 365.15 lei
- 17% Preț: 363.84 lei
- Preț: 329.06 lei
- Preț: 358.92 lei
- Preț: 352.80 lei
- Preț: 348.27 lei
- Preț: 242.17 lei
- 15% Preț: 789.30 lei
- Preț: 295.90 lei
- 15% Preț: 560.69 lei
- Preț: 426.72 lei
- Preț: 450.33 lei
- Preț: 357.43 lei
- 17% Preț: 361.96 lei
- Preț: 551.87 lei
- Preț: 414.65 lei
- Preț: 221.87 lei
- Preț: 460.91 lei
- Preț: 434.32 lei
- Preț: 263.28 lei
- Preț: 192.41 lei
- Preț: 379.48 lei
- Preț: 497.96 lei
- Preț: 240.26 lei
- Preț: 381.98 lei
- Preț: 326.72 lei
- Preț: 432.57 lei
- Preț: 325.20 lei
- Preț: 269.60 lei
- Preț: 496.35 lei
- Preț: 329.83 lei
- Preț: 249.89 lei
- Preț: 331.35 lei
Preț: 227.22 lei
Preț vechi: 288.58 lei
-21% Nou
Puncte Express: 341
Preț estimativ în valută:
43.49€ • 45.05$ • 36.29£
43.49€ • 45.05$ • 36.29£
Carte nepublicată încă
Doresc să fiu notificat când acest titlu va fi disponibil:
Se trimite...
Preluare comenzi: 021 569.72.76
Specificații
ISBN-13: 9783319128313
ISBN-10: 3319128310
Pagini: 250
Ilustrații: Approx. 250 p. 20 illus.
Dimensiuni: 155 x 235 mm
Ediția:1st ed. 2024
Editura: Springer International Publishing
Colecția Springer
Seriile UNITEXT, La Matematica per il 3+2
Locul publicării:Cham, Switzerland
ISBN-10: 3319128310
Pagini: 250
Ilustrații: Approx. 250 p. 20 illus.
Dimensiuni: 155 x 235 mm
Ediția:1st ed. 2024
Editura: Springer International Publishing
Colecția Springer
Seriile UNITEXT, La Matematica per il 3+2
Locul publicării:Cham, Switzerland
Public țintă
Upper undergraduateCuprins
1. Introduction.- 2. Discrete-time Markov chains.- 2.1. Motivation: the random walk.- 2.2. Definitions. Basic properties. Transition matrix.- 2.3. Stopping time. Strong Markov property.- 2.4. Recurrent and transient states. Equivalence classes.- 2.5. Asymptotic behaviour. Invariant distribution.- 2.6. Ergodic theorem.- 2.7. Mores aspects of the random walk.- 3. Continuous-time Markov chains.- 3.1. Motivation: the Poisson process.- 3.2. Basic properties. Transition matrix. Recurrent and transient states.- 3.3. Invariant distribution.- 3.4. Ergodic theorem.- 3.5. More aspects of the Poisson process.- 4. Applications.- 4.1. Sport modelling.- 4.2. Information retrieval.- 4.3. Weather forecast.
Caracteristici
Provides new application to sports and information retrieval systems Includes over 100 solved problems, with an increasing level of difficulty Attention to the computational approach and its relevance for the mathematical models