Probability, Markov Chains, Queues, and Simulation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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- Probability, Markov Chains, Queues, Simulation, Stochastic Processes, Mathematical Modeling, Operations Research, Applied Mathematics, Random Processes, Queueing Theory
具体描述
"Probability, Markov Chains, Queues, and Simulation" provides a modern and authoritative treatment of the mathematical processes that underlie performance modeling. The detailed explanations of mathematical derivations and numerous illustrative examples make this textbook readily accessible to graduate and advanced undergraduate students taking courses in which stochastic processes play a fundamental role. The textbook is relevant to a wide variety of fields, including computer science, engineering, operations research, statistics, and mathematics. The textbook looks at the fundamentals of probability theory, from the basic concepts of set-based probability, through probability distributions, to bounds, limit theorems, and the laws of large numbers. Discrete and continuous-time Markov chains are analyzed from a theoretical and computational point of view. Topics include the Chapman-Kolmogorov equations; irreducibility; the potential, fundamental, and reachability matrices; random walk problems; reversibility; renewal processes; and the numerical computation of stationary and transient distributions. The M/M/1 queue and its extensions to more general birth-death processes are analyzed in detail, as are queues with phase-type arrival and service processes. The M/G/1 and G/M/1 queues are solved using embedded Markov chains; the busy period, residual service time, and priority scheduling are treated. Open and closed queueing networks are analyzed. The final part of the book addresses the mathematical basis of simulation. Each chapter of the textbook concludes with an extensive set of exercises. An instructor's solution manual, in which all exercises are completely worked out, is also available (to professors only). Numerous examples illuminate the mathematical theories. Carefully detailed explanations of mathematical derivations guarantee a valuable pedagogical approach. Each chapter concludes with an extensive set of exercises. For professors a supplementary Solutions Manual is available for this book. It is restricted to teachers using the text in courses.
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目录信息
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用户评价
作为一名在校的学生，我一直在努力寻找一本能够系统性地学习概率论、马尔可夫链、排队论以及模拟技术的书籍。偶然间，我发现了《Probability, Markov Chains, Queues, and Simulation》这本书，它为我打开了通往这些复杂而迷人领域的大门。这本书的结构设计非常合理，从概率论的基础知识开始，逐步深入到马尔可夫链的动态系统分析，再到排队论的服务系统优化，最后以模拟技术作为理论应用的实践平台。我尤其赞赏作者在概率论部分，对于各种概率分布的细致讲解，例如二项分布、泊松分布、指数分布等，并结合了许多生动的例子，让我能够理解它们在统计建模中的重要性。马尔可夫链部分，作者的讲解非常深入，他不仅介绍了离散时间马尔可夫链，还对连续时间马尔可夫链进行了详细的阐述，并展示了它们在状态转移、长期行为预测等方面的应用。书中关于马尔可夫链在搜索引擎排名、生物信息学等领域的应用案例，让我感受到了理论知识的强大力量。排队论章节，则为我提供了一个分析和优化服务系统的全新视角。我理解了如何利用排队论来分析系统的瓶颈，优化资源配置，提高客户满意度。作者对M/M/1、M/M/c等经典排队模型的详细分析，以及对Little's Law等基本定理的推导和应用，让我能够更准确地评估系统的性能。最后的模拟技术部分，则为我提供了将理论知识转化为实践的工具。作者详细介绍了离散事件模拟的核心思想，以及如何设计和运行一个模拟实验，并通过实例展示了如何利用模拟来评估不同策略的效果。这本书让我不仅学到了知识，更重要的是培养了一种解决复杂系统问题的思维方式，这对我未来的学习和职业发展都将大有裨益。
评分这本书我实在是太喜欢了！我是一个对数学充满好奇心的在校大学生，尤其是概率论和统计学，一直觉得它们既神秘又迷人。拿到这本书的那一刻，我就被它扎实的理论基础和严谨的逻辑推导深深吸引。作者并没有仅仅罗列公式，而是通过大量贴近实际生活的例子，生动地阐释了概率论的精髓。从抛硬币的概率，到更复杂的随机事件，作者的讲解循序渐进，逻辑清晰，让我这个初学者也能轻松理解。更重要的是，书中对马尔可夫链的介绍，简直是打开了我新世界的大门。我一直对“状态”和“转移”的概念感到好奇，而这本书用非常直观的方式解释了这些概念，并通过具体的应用场景，比如天气预报、文本生成等，让我看到了马尔可夫链的强大威力。我尤其喜欢书中对于“状态空间”和“转移概率矩阵”的详细讲解，这让我能够真正地理解马尔可夫链的工作原理，而不仅仅是停留在表面。此外，书中对于排队论的探讨也让我印象深刻，我常常在生活中遇到排队的情况，这本书让我从一个全新的角度去思考这些现象，理解了如何通过数学模型来分析和优化排队系统。作者在解释这些概念时，非常注重理论与实践的结合，提供的案例也都非常贴切，让我觉得学到的知识能够真正地应用到实际问题中，而不是纸上谈兵。这本书的深度和广度都让我赞叹不已，我感觉自己不仅仅是在学习理论，更是在培养一种分析和解决问题的思维方式。
评分我一直认为，理解不确定性是进行科学研究和工程实践的关键。而《Probability, Markov Chains, Queues, and Simulation》这本书，正是帮助我构建这种理解的基石。它从最基本的概率论概念出发，为我打开了一扇通往更复杂数学模型的大门。我尤其欣赏书中对于“随机变量”和“概率分布”的讲解，作者并没有止步于提供定义和公式，而是通过大量的图例和通俗易懂的解释，让我能够真正地领悟这些概念的内涵，以及它们如何描述现实世界中的各种随机现象。马尔可夫链部分，我感觉像是进入了一个全新的领域。作者以一种非常系统和深入的方式，介绍了离散时间和连续时间马尔可夫链的各个方面，包括状态空间、转移概率、平稳分布等等。我最喜欢的是书中关于马尔可夫链在文本生成、图像识别等领域的应用案例，这让我看到了理论知识如何转化为实际的强大工具。排队论章节，则为我提供了一个分析和优化服务系统的全新视角。我常常在生活中遇到各种排队现象，这本书让我理解了其中的数学原理，比如等待时间、队列长度等性能指标是如何计算的，以及如何通过调整参数来提高系统的效率。作者对各种排队模型，如M/M/1、M/G/1等的详细介绍，让我能够根据不同的应用场景选择合适的模型。而最后的模拟方法，则是我认为这本书最实用、最有价值的部分。它教会我如何利用计算机模拟来近似解决那些难以用解析方法求解的问题，以及如何对模拟结果进行有效的分析和解释。这本书的内容严谨而全面，让我深刻体会到了数学的力量。
评分这是一本我强烈推荐给任何对数据科学和算法感兴趣的同学的宝藏书籍。作为一名初级数据科学家，我一直致力于提升自己在统计建模和仿真方面的能力。这本书的内容覆盖面非常广，从最基础的概率分布，到更高级的马尔可夫链应用，再到排队论的性能分析，最后落脚于实际的模拟技术，整个知识体系构建得非常完整。我特别喜欢书中对于各种概率分布的讲解，例如泊松分布、指数分布、伽马分布等，作者不仅给出了它们的概率密度函数和累积分布函数，还详细解释了它们在不同场景下的应用，比如泊松分布在计数数据分析中的作用，指数分布在描述事件发生间隔时间上的重要性。这让我能够更准确地选择和运用合适的概率模型来描述我的数据。马尔可夫链的部分，作者的讲解非常深入，他不仅介绍了离散时间马尔可夫链，还对连续时间马尔可夫链进行了详细的阐述，并展示了它们在自然语言处理、推荐系统等领域的应用。书中对于状态转移矩阵的计算和性质的分析，以及如何利用它们来预测系统的长期行为，都是我学习的重点。排队论的内容也让我大开眼界，让我理解了为什么在某些系统中，即使增加了资源，服务效率也可能不会线性提升，而是会遇到瓶颈。书中对各种排队模型的分析，例如GI/M/1, M/G/1等，让我能够更深入地理解系统瓶颈所在，并找到优化方法。最后的模拟部分，作者详细介绍了离散事件模拟的核心思想，以及如何构建和运行一个模拟实验，并通过案例展示了如何利用模拟来评估不同策略的效果。这本书的实践性和理论性都非常强，让我感到收获满满。
评分作为一名对计算机科学和系统工程领域充满热情的学生，我一直渴望能够掌握一套能够帮助我分析和理解复杂动态系统的理论工具。《Probability, Markov Chains, Queues, and Simulation》这本书恰恰提供了这样一套完整的框架。《Probability, Markov Chains, Queues, and Simulation》这本书的结构设计非常合理，从概率论的基础概念出发，逐步引入马尔可夫链，再到排队论的应用，最后以模拟技术作为实践的支撑，整个知识体系的递进关系非常清晰。我尤其欣赏作者在讲解马尔可夫链时，不仅仅停留在理论层面，而是通过大量的图示和例子，生动地描绘了状态之间的转移过程，以及不同状态出现的概率。书中对于平稳分布、遍历性等概念的解释，让我能够更深入地理解马尔可夫链的长期行为。排队论的部分，我最感兴趣的是作者如何将抽象的数学模型应用于实际的系统设计中，例如在设计网络通信协议、优化服务器资源分配等方面。书中对Little's Law等基本定理的推导和应用，让我对系统的吞吐量、等待时间和队列长度之间的关系有了更深刻的认识。而关于模拟的部分，作者详细介绍了离散事件模拟的框架，包括事件列表、状态变量、随机数生成等关键要素，并指导读者如何构建一个能够模拟真实世界系统行为的模型。书中关于输出分析的讨论，例如如何减少模拟结果的方差，如何进行假设检验，也为我提供了进行科学仿真实验的宝贵指导。这本书不仅教授了我理论知识，更重要的是培养了我用系统性思维来分析和解决实际工程问题的能力，这对我未来的学习和职业发展都将大有裨益。
评分我是一名对数据分析和算法模型充满热情的研究生，并且一直在寻找一本能够系统性地学习概率论、马尔可夫链、排队论以及模拟技术的权威书籍。《Probability, Markov Chains, Queues, and Simulation》这本书，正是满足了我对这些领域深入学习的所有期待。这本书的深度和严谨性令人印象深刻，它从概率论最基础的概念开始，层层递进，将读者引导至马尔可夫链、排队论以及模拟技术的复杂世界。我尤其喜欢书中对于概率分布的讲解，作者不仅提供了详细的数学定义和性质，还通过大量的实际案例，例如金融市场波动、生物过程演变等，生动地展示了它们的应用。这让我能够更深刻地理解这些模型如何描述现实世界的不确定性。马尔可夫链部分，则是这本书的另一大亮点。作者以一种清晰且系统的方式，介绍了离散时间和连续时间马尔可夫链的理论，包括状态空间、转移概率、平稳分布等关键概念，并深入探讨了它们在文本分析、网络传播、甚至棋类游戏等领域的广泛应用。书中对于状态转移矩阵的解析，以及如何利用其预测系统的长期行为，让我受益匪浅。排队论章节，则为我提供了一个分析和服务系统的强大工具。我学习了如何利用排队论模型来理解和优化诸如客户服务中心、交通流量控制等系统中的等待时间和队列长度问题。作者对M/M/1、M/G/1等经典排队模型的详细分析，以及对Little's Law等基本定理的推导，为我提供了实用的分析框架。最后的模拟技术部分，更是将理论知识转化为实践的有力途径。作者详细介绍了离散事件模拟的核心思想，以及如何构建、运行和分析模拟实验，这让我能够应对那些仅凭理论难以解决的复杂问题。这本书的知识体系完整，理论与实践结合紧密，为我在数据科学和运筹学领域的学习和研究奠定了坚实的基础。
评分对于我这样一位在金融领域摸爬滚打多年的从业者来说，一本能够真正帮助我理解复杂模型并做出更明智决策的书籍是极其宝贵的。我一直在寻找一本能够系统性地讲解概率论、马尔可夫链、排队论以及模拟方法，并且能够在我日常工作中提供实际指导的书。这本书无疑是满足了我的所有期待。《Probability, Markov Chains, Queues, and Simulation》这本书的论述方式非常扎实，它并没有回避那些复杂的数学证明，但同时又非常巧妙地将其与直观的解释相结合，使得理论的理解变得不再那么晦涩。特别是马尔可夫链的部分，书中不仅详细介绍了齐次马尔可夫链和非齐次马尔可夫链的区别，还深入探讨了其在金融建模中的应用，例如信用风险评估、资产价格预测等方面。作者通过案例分析，展示了如何构建和分析马尔可夫链模型，并从中提取有用的信息来指导投资决策。排队论的章节也让我受益匪浅，在处理客户服务、资源调度等问题时，理解排队系统的性能指标，如平均等待时间、队长等，可以极大地提升效率和客户满意度。书中提供的M/M/1、M/M/c等经典排队模型及其分析方法，让我能够更准确地评估和设计服务系统。而最后的模拟方法部分，则是我认为这本书最“实用”的部分，它教我如何通过计算机模拟来验证理论模型，或者处理那些难以用解析方法解决的复杂问题。书中关于蒙特卡洛模拟的讲解，以及如何使用不同的随机数生成技术，都为我提供了强大的工具。总而言之，这本书为我提供了一个坚实的理论基础和一套强大的分析工具，让我能够更自信地应对金融世界中的不确定性。
评分作为一名对工程优化和系统分析充满热情的学生，我一直在寻找一本能够提供坚实理论基础和丰富实践案例的书籍。《Probability, Markov Chains, Queues, and Simulation》这本书无疑满足了我的所有需求，甚至超出了我的预期。这本书的结构安排非常精巧，从概率论的基础开始，一步步引导读者进入马尔可夫链、排队论和模拟技术的殿堂。我特别喜欢书中对于概率分布的讲解，它不仅介绍了离散和连续的各种常见分布，还深入探讨了它们的性质和应用场景，例如在风险评估、质量控制等领域。作者的讲解方式非常清晰，能够让非数学专业的读者也能轻松理解。马尔可夫链部分，更是让我着迷。书中详细介绍了齐次和非齐次马尔可夫链，以及它们在状态转移、长期行为预测方面的应用。我最欣赏的是书中提供的案例，例如在通信网络中分析数据包的传输，或者在金融市场中模拟股票价格的波动，这些案例都非常贴近实际，让我能够更直观地理解马尔可夫链的强大威力。排队论章节，则让我对服务系统有了全新的认识。我理解了如何利用排队论来分析系统的瓶颈，优化资源配置，提高客户满意度。书中对Little's Law等基本定理的推导和应用，让我能够更准确地评估系统的性能。最后的模拟技术部分，则为我提供了将理论知识转化为实践的工具。作者详细介绍了离散事件模拟的核心思想，以及如何设计和运行一个模拟实验，并通过实例展示了如何利用模拟来评估不同策略的效果。这本书让我不仅学到了知识，更重要的是培养了一种解决复杂系统问题的思维方式。
评分我是一名对科学研究充满热情的初学者，并且对建模和仿真领域有着浓厚的兴趣。在寻找能够系统性地学习概率论、马尔可夫链、排队论和模拟技术的书籍时，我偶然发现了《Probability, Markov Chains, Queues, and Simulation》。这本书是我近期阅读过最令人印象深刻的书籍之一。首先，该书在概率论部分，循序渐进地介绍了从基本概念到复杂分布的各种知识，并且通过大量的实例，将抽象的数学原理与现实世界联系起来，让我能够更直观地理解概率的含义和应用。例如，作者在讲解条件概率时，使用了天气变化和股票价格波动的例子，这让我对条件概率在预测中的作用有了更深刻的认识。马尔可夫链部分，则是我认为这本书最精彩的部分之一。作者不仅详细讲解了离散时间马尔可夫链和连续时间马尔可夫链的定义和性质，还深入探讨了它们在不同领域的应用，例如在生物信息学中分析DNA序列，或者在自然语言处理中预测词语的出现顺序。书中对状态转移矩阵的讲解非常透彻，让我能够理解如何通过矩阵运算来预测系统在未来某个时刻的状态。排队论的内容也极大地扩展了我的视野，我之前一直认为排队只是一个简单的等待现象，但这本书让我了解到，排队背后蕴含着丰富的数学模型和分析方法，可以用来优化服务系统的效率，减少顾客的等待时间。作者在介绍M/M/c等模型时，详细推导了各种性能指标的计算公式，并展示了它们在实际应用中的价值。最后，模拟技术的部分，则将前面的理论知识融会贯通，教会我如何利用计算机来构建和分析复杂的系统。书中对离散事件模拟的讲解，让我能够自己动手构建模拟模型，并对不同的参数进行调整，观察系统行为的变化。这本书为我提供了一个坚实的理论基础和一套实用的分析工具，让我对未来的研究方向充满了信心。
评分我一直认为，掌握一套能够应对不确定性的数学工具，对于在现代社会中取得成功至关重要。《Probability, Markov Chains, Queues, and Simulation》这本书，正是为我提供了这样一套强大而实用的工具集。这本书的深度和广度都令人惊叹，它从概率论的基础概念出发，系统地介绍了马尔可夫链、排队论和模拟技术。我尤其喜欢书中对于概率概念的解释，作者通过生动的例子，将抽象的数学公式转化为易于理解的语言，让我能够真正地领会概率的含义和在各种场景下的应用。例如，在解释条件概率时，作者使用了天气预测和疾病诊断的例子，这让我深刻体会到理解“已知”条件对预测结果的影响。马尔可夫链部分，是我最感兴趣的部分之一。书中详细介绍了离散时间和连续时间马尔可夫链的性质，以及它们在状态转移、长期行为预测等方面的应用。我最欣赏的是书中关于马尔可夫链在自然语言处理、推荐系统等领域的应用案例，这让我看到了理论知识如何转化为实际的强大工具。排队论章节，则为我提供了一个分析和优化服务系统的全新视角。我理解了如何利用排队论来分析系统的瓶颈，优化资源配置，提高客户满意度。作者对Little's Law等基本定理的推导和应用，让我能够更准确地评估系统的性能。最后的模拟技术部分，则为我提供了将理论知识转化为实践的工具。作者详细介绍了离散事件模拟的核心思想，以及如何设计和运行一个模拟实验，并通过实例展示了如何利用模拟来评估不同策略的效果。这本书的严谨性和实用性兼备，让我深刻体会到了数学在解决实际问题中的力量。
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