Large Deviations For Performance Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
This book consists of two synergistic parts. The first half develops the theory of large deviations from the beginning (iid random variables) through recent results on the theory for processes with boundaries, keeping to a very narrow path: continuous-time, discrete-state processes. By developing only what is needed for the applications, the theory is kept to a manageable level, both in terms of length and in terms of difficulty. Within its scope, the treatment is detailed, comprehensive and self-contained. As the book shows, there are sufficiently many interesting applications of jump Markov processes to warrant a special treatment. The second half is a collection of applications developed at Bell Laboratories. The applications cover large areas of the theory of communication networks: circuit-switched transmission, packet transmission, multiple access channels, and the M/M/1 queue. Aspects of parallel computation are covered as well: basics of job allocation, rollback-based parallel simulation, assorted priority queueing models that might be used in performance models of various computer architectures, and asymptotic coupling of processors. These applications are thoroughly analyzed using the tools developed in the first half of the book. Features: A transient analysis of the M/M/1 queue; a new analysis of an Aloha model using Markov modulated theory; new results for Erlang's model; new results for the AMS model; analysis of "serve the longer queue", "join the shorter queue" and other simple priority queues; and a simple analysis of the Flatto-Hahn-Wright model of processor-sharing.
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用户评价
这本书的行文风格非常克制且严谨，但绝不枯燥。作者似乎有一种天赋，能够将极其深奥的数学概念，用一种近乎诗意的精确性表达出来。初读时，可能会感到其密度非常大，每一个句子都承载了大量信息，需要放慢速度，细细品味。我尤其喜欢作者在引入新概念时，所采用的对比和类比手法。例如，在解释测度变换（Change of Measure）时，它不是直接给出公理化的定义，而是先回顾经典的概率框架，然后逐步展示在极端条件下，原有框架失效的原因，从而自然地引出大偏差理论的必要性。这种“提出问题—剖析问题—解决问题”的叙事结构，使得阅读过程中的探索感非常强烈。它强迫读者的大脑不断地进行深层思考和连接，而不是被动地接受既定结论。对于有一定概率论基础的读者来说，这本书就像是一部精心打磨的钟表，每一个齿轮的咬合都体现了设计者的匠心独运。
评分我一直觉得，学术专著的价值，很大程度上取决于它能否有效地连接理论与实际工程问题。这本书在这方面做得非常出色，它不像某些纯粹的数学著作那样，沉溺于抽象的证明而脱离现实。它巧妙地将大偏差理论（Large Deviations Theory）的强大工具箱，无缝嵌入到通信网络延迟、金融风险建模以及复杂的排队系统稳定性分析中。比如，书中关于蒙特卡洛模拟中重要性抽样的章节，没有仅仅停留在理论介绍，而是给出了多个具体的应用案例，展示了如何通过精确计算尾部概率来指导系统资源的分配决策。我记得有一次，我在工作中遇到了一个关于数据包丢失率在极低概率下如何建模的难题，当时我尝试了多种近似方法都效果不佳。后来翻阅这本书时，关于指数加速方法（Exponential Splitting）的描述，犹如醍醐灌顶，让我找到了一个全新的、更稳健的分析角度。这种深度和广度的结合，使得这本书的价值远远超出了普通参考书的范畴，它更像是一个高级工程师和研究人员的“实战手册”。
评分这本书的挑战性是毋庸置疑的，它绝不是为初学者准备的入门读物，它要求读者对随机过程、测度论以及渐进分析有一定的基础认知。坦白说，我花了比预期更长的时间才勉强跟上作者的思路，尤其是在处理那些涉及到随机场和大偏差原理在连续时间系统中的应用时，我不得不频繁地查阅一些基础知识点进行回顾。然而，正是这种挑战性，构成了它最大的魅力所在。每当我攻克下一个章节，解决掉一个困扰我许久的理论难题时，那种成就感是无与伦比的。这本书仿佛为你提供了一把钥匙，让你能够解锁那些原本隐藏在复杂数学表象之下的系统行为的“黑箱”。它不仅仅是知识的传递，更是一种思维模式的重塑，教会你如何用一种更鲁棒、更具远见的方式去审视和预测系统的长期稳定性和极端性能。对于那些立志于在高性能计算、信息论或运营研究等领域进行深入研究的人来说，这本书无疑是一块必须征服的里程碑。
评分这本书的封面设计着实引人注目，那是一种深邃的蓝色调，配上简洁而有力的白色衬线字体，给人一种既专业又略带神秘的感觉。我是在一家独立书店的角落里发现它的，当时我正在寻找一些能够深化我对随机过程理解的读物。拿到手中，首先感受到的是它扎实的纸张质感，这让阅读体验本身就成了一种享受。书中对数学公式的排版极为考究，即便是那些极其复杂的指数函数和积分符号，也清晰得让人一目了然。我翻开目录时，就被其中对“稀有事件概率估计”的系统性梳理所吸引，这在许多通用的概率论教材中往往是一笔带过的内容。作者显然花费了大量心血来构建一个逻辑严密的知识体系，从基础的Chernoff界限开始，逐步深入到更前沿的Feller-Torn-Wright定理的应用场景。我特别欣赏它在理论推导过程中，穿插的那些看似无关实则至关重要的直觉性解释，这对于理解那些抽象的数学概念至关重要。它不是一本可以让你囫囵吞枣的教科书，更像是一份需要你全神贯注、反复研读的学术地图，引导你探索性能分析世界中那些不常被触及的角落。
评分从装帧和出版质量来看，这本书体现了顶级学术出版物的标准。内页的布局和留白处理得当，即使长时间阅读，眼睛的疲劳感也相对较低。但更重要的是，它所涉及的参考文献列表极其详尽和前沿，几乎可以作为一份该领域核心文献的精选导览。我发现自己常常因为书中引用的某篇论文而临时跳转去查找原始资料，每一次的探索都进一步加深了我对当前章节内容的理解。书中附带的附录部分，通常是许多书籍容易忽视的地方，但这本书却将一些关键定理的证明细节放在那里，既保证了正文的流畅性，又为追求极致深度的读者提供了“彩蛋”。这表明作者和出版社对读者的需求有着深刻的洞察力——他们明白，有些人需要快速理解核心思想，而另一些人则需要对每一个数学步骤了如指掌。这种兼顾不同层次读者的设计哲学，是这本书最值得称赞的优点之一。
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