Michael Mitzenmacher 1996年於加州大學伯剋利分校獲得博士學位,現為哈佛大學計算機科學教授。在1999年進入哈佛大學之前,他是Palo Alto數字係統研究實驗室的研究人員。他曾獲美國科學基金(NSF)CAAREER奬和Alfred P. Sloan研究基金。2002年,由於在糾錯碼方麵的齣色工作,他獲得瞭IEEE信息論學會的“最佳論文”奬。
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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這門課讓我深切意識到自己的數學已經荒廢到瞭什麼程度,另外目前還沒有看到這本書中的算法在自己研究中有什麼用處...
评分我有原版 哈哈哈哈!!!!
评分之前因為封麵好看tag瞭這個 = = 然後我現在真的在學這門課…… 什麼,你說你結課瞭就妄想自己真的讀完這本書瞭?(
评分大三時zhao yunlei課的教材。書很好,隨機算法很驚艷,可惜數學渣在課程後期沒怎麼學懂
评分大三時zhao yunlei課的教材。書很好,隨機算法很驚艷,可惜數學渣在課程後期沒怎麼學懂
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