Michael Mitzenmacher 1996年于加州大学伯克利分校获得博士学位,现为哈佛大学计算机科学教授。在1999年进入哈佛大学之前,他是Palo Alto数字系统研究实验室的研究人员。他曾获美国科学基金(NSF)CAAREER奖和Alfred P. Sloan研究基金。2002年,由于在纠错码方面的出色工作,他获得了IEEE信息论学会的“最佳论文”奖。
Assuming only an elementary background in discrete mathematics, this textbook is an excellent introduction to the probabilistic techniques and paradigms used in the development of probabilistic algorithms and analyses. It includes random sampling, expectations, Markov's and Chevyshev's inequalities, Chernoff bounds, balls and bins models, the probabilistic method, Markov chains, MCMC, martingales, entropy, and other topics. The book is designed to accompany a one- or two-semester course for graduate students in computer science and applied mathematics.
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这门课让我深切意识到自己的数学已经荒废到了什么程度,另外目前还没有看到这本书中的算法在自己研究中有什么用处...
评分如果有人想知道学一点初等概率论之后可以干什么,推荐ta读一读这本书
评分从计算机科学的角度理解concentration, probabilistic method, Markov chain, entropy和martingale,用离散的眼光对待概率和计算之间的关系,真是妙不可言
评分大三时zhao yunlei课的教材。书很好,随机算法很惊艳,可惜数学渣在课程后期没怎么学懂
评分大三时zhao yunlei课的教材。书很好,随机算法很惊艳,可惜数学渣在课程后期没怎么学懂
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