Probability and Computing 在线电子书 图书标签: 数学 Probability 算法 algorithm 计算机 概率论 概率 计算复杂性
发表于2025-04-04
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概率部分基本上是从头讲起的 没学过概率也能看懂 感动 算法分析讲的好
评分我有原版 哈哈哈哈!!!!
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
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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