计算机应用与可靠性工程中的概率统计

出版者:电子工业出版社

作者:[美] Kishor Shridharbhai Trivedi

页数:663

译者:伍志韬

出版时间:2015-7-1

价格:98.00元

装帧:平装

isbn号码:9787121264047

具体描述

本书为美国杜克大学计算机科学与工程学院的Kishor S. Trivedi 教授根据其在计算机系统可靠性分析研究领域中30 多年的实践经验，专门针对计算机网络系统，采用概率论、随机过程和统计分析方法的可靠性分析方法与技术专著。本书为原书第2 版，在第1 版对概率论、随机过程、统计方法等知识系统阐述的基础上，新增加了随机Petri 网、系统可用性、软件可靠性以及数值分析等理论，并且提供了近300 个样例和自学例题，极大地丰富了本书内容。全书可以分为三个部分：1～5 章介绍了概率基础理论，包括概率基础、离散和连续随机变量及其数字特征；6～9 章介绍介绍了随机过程在系统建模中的应用，主要包括随机过程相关定义、离散时间马尔可夫链、连续时间马尔可夫链以及排队网络等；最后两章分别介绍了统计推断及回归和方差分析。本书的知识结构完备，为网络系统可靠性研究提供了良好的基础知识。

本书主要面向计算机科学、网络工程、可靠性工程和应用数学专业的高年级本科生或硕、博士研究生，也可作为相关从业人员的参考资料。

作者简介

Kishor Shridharbhai Trivedi教授自1975年起在美国杜克大学任教至今，是杜克大学计算机科学与工程学院Hudson讲座教授，同时也是北卡罗来纳州立大学和杜克大学的NSF合作研究中心Duke大学站主任，曾担任北约、美国航空航天局等多个国际重要组织机构和跨国公司的首席研究员以及IEEE计算机汇刊编辑、IEEE 可靠性和系统安全汇刊编委。目前，Trivedi教授主要从事软件可靠性研究，（计算机）系统建模方法研究，系统性能、可靠性、可用性模型应用研究以及相应支持软件工具开发设计等工作。Trivedi教授至今已发表学术论文200余篇，出版专著5部，其所在小组研发的分析工具—SHARPE，SPNP和SREPT，已成功应用于500多所大学和企业的实验室，其中包括波音、通用电气、SUN、思科、IBM、惠普等世界五百强企业。

伍志韬，江西九江人，博士。2006年毕业于北京师范大学数学科学学院应用数学专业，获理学学士，随后转入北京航空航天大学可靠性与系统工程学院攻读系统工程专业博士。攻读博士学位期间，作为主要参与人参研多项总装技术基础、十二五航空预研项目，并与企业合作，承担了多项攻坚任务。目前主要的研究领域为网络可靠性、系统工程。

目录信息

目录
第1章 绪论1
1.1 动机1
1.2 概率模型2
1.3 样本空间3
1.4 事件5
1.5 事件的代数运算6
1.6 事件图示法9
1.7 概率公理11
1.8 组合问题15
1.8.1 可放回的大小为k的有序样本空间17
1.8.2 不可放回的大小为k的有序样本空间17
1.8.3 不可放回的大小为k的无序样本空间18
1.9 条件概率20
1.10 事件的独立性21
1.11 Bayes法则32
1.12 Bernoulli试验38
复习题49
参考文献51
第2章 离散型随机变量53
2.1 引言53
2.2 随机变量及其事件空间54
2.3 概率质量函数55
2.4 分布函数57
2.5 常见的离散分布59
2.5.1 Bernoulli分布59
2.5.2 二项分布60
2.5.3 几何分布67
2.5.4 负二项分布69
2.5.5 Poisson分布70
2.5.6 超几何分布73
2.5.7 离散均匀分布75
2.5.8 常值分布76
2.5.9 示性随机变量77
2.6 MAX算法分析78
2.7 概率生成函数81
2.8 离散型随机向量84
2.9 随机变量的独立性89
复习题96
参考文献97
第3章 连续型随机变量98
3.1 引言98
3.2 指数分布102
3.3 可靠度和失效率106
3.4 一些重要的分布110
3.4.1 亚指数分布110
3.4.2 Erlang和Gamma分布112
3.4.3 超指数分布114
3.4.4 Weibull分布115
3.4.5 Log—Logistic 分布116
3.4.6 正态分布117
3.4.7 均匀分布122
3.4.8 Pareto分布123
3.4.9 缺损分布125
3.5 随机变量函数126
3.6 联合分布随机变量131
3.7 次序统计量134
3.8 和分布142
3.9 正态随机变量函数153
复习题159
参考文献160
第4章 期望162
4.1 引言162
4.2 矩166
4.3 多元随机变量函数的期望168
4.4 变换方法174
4.5 常用分布的矩和变换182
4.5.1 离散均匀分布182
4.5.2 Bernoulli分布183
4.5.3 二项分布183
4.5.4 几何分布184
4.5.5 Poisson分布185
4.5.6 连续均匀分布186
4.5.7 指数分布186
4.5.8 Gamma分布187
4.5.9 亚指数分布188
4.5.10 超指数分布188
4.5.11 Weibull分布189
4.5.12 Log—Logistic分布190
4.5.13 Pareto分布191
4.5.14 正态分布191
4.6 平均失效时间的计算192
4.6.1 串联系统193
4.6.2 并联系统194
4.6.3 备用冗余系统195
4.6.4 TMR和TMR／单模系统195
4.6.5 k／n表决系统196
4.6.6 混合k／n表决系统196
4.7 不等式和极限定理199
复习题204
参考文献205
第5章 条件分布和期望207
5.1 引言207
5.2 混合分布214
5.3 条件期望220
5.4 不完全覆盖故障及可靠性226
5.5 随机和234
参考文献241
第6章 随机过程243
6.1 引言243
6.2 随机过程的分类247
6.3 Bernoulli过程252
6.4 Poisson过程255
6.5 更新过程262
6.6 可用性分析266
6.7 随机插入274
6.8 程序行为的更新模型277
参考文献279
第7章 离散时间马尔可夫链280
7.1 引言280
7.2 n步转移概率的计算283
7.3 状态分类及极限概率288
7.4 状态转移间隔时间分布296
7.5 马尔可夫调制Bernoulli过程298
7.6 有限不可约的非周期链300
7.6.1 多处理器系统的内存干扰300
7.6.2 程序内存引用行为模型303
7.6.3 时隙Aloha模型309
7.6.4 ATM多路复用器的性能分析311
7.7 M／G／1排队系统313
7.8 离散时间的生灭过程319
7.9 具有吸收态的有限马尔可夫链326
复习题334
参考文献335
第8章 连续时间马尔可夫链337
8.1 引言337
8.2 生灭过程342
8.2.1 M／M／1队列345
8.2.2 M／M／m队列350
8.2.3 有限状态空间355
8.3 生灭过程的其他特殊情况371
8.3.1 纯新生过程371
8.3.2 纯死亡过程374
8.4 非生灭过程377
8.4.1 可用性模型378
8.4.2 性能模型395
8.4.3 性能和可用性联合分析400
8.5 具有吸收态的Markov链414
8.6 求解技巧430
8.6.1 稳态分析方法430
8.6.2 瞬态分析方法434
8.7 自动生成438
8.7.1 Petri网438
8.7.2 随机Petri网440
8.7.3 广义随机Petri网442
8.7.4 随机奖励网445
参考文献451
第9章 排队网络458
9.1 引言458
9.2 开环排队网络462
9.3 闭环排队网络468
9.4 一般服务分布和多任务类型490
9.5 非乘积形式解的网络497
9.6 响应时间分布的计算507
9.6.1 开环排队网络的响应时间分布507
9.6.2 闭环排队网络的响应时间分布513
9.7 总结516
参考文献518
第10章 统计推断522
10.1 引言522
10.2 参数估计523
10.2.1 矩估计法529
10.2.2 极大似然估计法531
10.2.3 置信区间538
10.2.4 与Markov链相关的估计554
10.2.5 非独立样本的估计564
10.3 假设检验567
10.3.1 总体均值的检验568
10.3.2 关于两个均值的假设578
10.3.3 关于方差的假设583
10.3.4 拟合优度检验584
参考文献593
第11章 回归和方差分析595
11.1 引言595
11.2 最小二乘曲线拟合599
11.3 决定系数601
11.4 线性回归的置信区间603
11.5 趋势检测和斜率估计606
11.5.1 Mann—Kendall检验607
11.5.2 Sen斜率估计法608
11.6 相关性分析608
11.7 简单的非线性回归611
11.8 高维最小二乘拟合612
11.9 方差分析614
参考文献623
附录A 参考文献625
A.1 理论部分625
A.1.1 概率论625
A.1.2 随机过程626
A.1.3 排队论626
A.1.4 可靠性理论627
A.1.5 统计学628
A.2 应用629
A.2.1 计算机性能评价629
A.2.2 通信630
A.2.3 算法分析631
A.2.4 仿真631
A.2.5 计算机—通信网络631
A.2.6 运筹学632
A.2.7 容错计算633
A.2.8 软件可靠性633
A.2.9 数值求解634
附录B 常用分布表635
附录C 统计数值表637
附录D Laplace变换659
附录E 程序性能分析664
· · · · · · (收起)

用户评价

这本书从外观上看，就散发着一种知识的厚重感，封面设计简约而大气，色彩搭配也非常和谐，让人一看就知道是一本内容扎实的学术著作。我对于计算机科学中的各种“不确定性”和“风险”问题一直抱有浓厚的兴趣，尤其是在“可靠性工程”这个领域。毕竟，在当今社会，计算机系统已经成为了支撑社会运转的基石，任何一点小小的故障都可能引发连锁反应，造成巨大的损失。因此，如何科学地评估和管理这些风险，是每一个计算机工程师都必须面对的挑战。我非常期待这本书能够为我揭示概率统计在计算机可靠性工程中的应用奥秘。例如，我希望书中能够详细介绍一些用于可靠性分析的数学工具，比如失效模式与影响分析（FMEA）、故障树分析（FTA）等，并且解释这些方法是如何与概率统计相结合，来量化系统的脆弱性。此外，我对于如何利用概率模型来预测系统在长期运行中的性能衰减，以及如何通过优化设计来延长系统的使用寿命，也充满了期待。书中是否会提供一些关于系统冗余设计、容错技术、以及故障诊断与恢复的策略，并且说明这些策略是如何基于概率统计理论来制定的？我希望这本书能够成为一本能够切实指导工程实践的宝典，用严谨的理论和生动的案例，帮助我们构建更可靠、更安全的计算机系统。

这本书的封面设计简洁而不失专业感，传递出一种严谨治学的气息。我一直认为，概率统计是理解世界运作规律的基石，而计算机技术则是我们改造和应用世界的重要工具。当这两者结合，并聚焦于“可靠性工程”这一关键领域时，便勾勒出了一个极具实践价值的研究方向。我对于如何让计算机系统在复杂多变的外部环境中依然能够稳定运行，始终充满好奇。例如，在云计算环境中，成千上万台服务器的并发运行，如何通过概率模型来预测潜在的性能瓶颈和故障风险？在自动驾驶系统中，传感器数据的噪声和不确定性，如何通过统计推断来做出准确的决策？我希望这本书能够深入探讨这些问题，并提供清晰的理论框架和实用的算法。书中是否会介绍一些关于可靠性增长模型，或者失效数据分析的方法，来帮助我们理解系统在不断改进过程中可靠性是如何提升的？此外，对于一些关键基础设施的计算机系统，如电网控制、交通管理等，它们的可靠性至关重要，书中是否会提供一些针对这些领域的可靠性评估和优化案例？我期待这本书能够为我打开一扇新的视野，让我更深刻地理解概率统计在保障计算机系统安全与稳定运行中的不可替代的作用。

这本书的封面设计就给我一种稳重而又充满智慧的感觉，浅蓝色的背景配合着金色印刷的书名，既不失专业性，又透露着一丝学术的光辉。拿到手里，纸张的质感也相当不错，触感温润，翻阅起来沙沙作响，这是老派读者钟爱的阅读体验。我一直觉得，一本好的教材，不仅仅是内容的深度，更在于它能否激发读者的探索欲。我尤其期待书中对于“可靠性工程”与“概率统计”这两个看似有些距离的领域是如何巧妙融合的，毕竟在现代工程实践中，尤其是在那些事关人身安全和巨额财产的领域，例如航空航天、核能、甚至于大型基础设施建设，任何微小的失误都可能带来灾难性的后果。因此，如何运用数学的严谨性来量化和管理这些潜在的风险，是我一直以来非常感兴趣的问题。我希望这本书能够提供清晰的理论框架，并且通过大量的实例分析，让我们理解这些抽象的统计模型是如何在现实世界中发挥作用的。例如，在可靠性设计中，我们如何根据历史数据来预测元件的寿命，如何设定合理的置信区间来评估系统的可靠性水平，以及如何在资源有限的情况下，最优化地进行可靠性改进。我设想书中可能会涉及一些经典的概率分布，如指数分布、威布尔分布等，以及如何利用这些分布来构建可靠性模型。此外，我对于如何处理不完整数据或者异常数据的情况也充满好奇，因为在实际工程中，完美的数据集是极其罕见的。这本书能否提供一些实用的方法来应对这些挑战，将是衡量其价值的重要标准。我希望作者能够用深入浅出的语言，即使是对初学者也能友好，同时又不失学术的深度，真正做到“授人以渔”的境界。

这本书的装帧设计颇具匠心，封面采用的是一种沉稳的暗色调，搭配着简洁而富有力量感的字体，给人的第一印象就是严谨、专业。我一直认为，概率统计是理解不确定性世界的基础，而计算机科学则构建了我们现代社会的骨架。当这两者结合，再加上“可靠性工程”这个关键的实践领域，我便看到了一个在理论与应用之间架起桥梁的学科。我一直对如何让计算机系统在面对各种未知和不可控因素时，依然能够稳定运行的问题深感好奇。例如，在分布式系统中，当大量的节点因为各种原因（硬件故障、网络中断、软件错误）而失效时，如何设计系统才能保证整体服务的可用性？在金融交易系统中，如何通过精确的概率模型来预测交易失败的可能性，从而降低风险？我希望这本书能够深入地探讨这些问题，并提供可行的解决方案。我尤其关注书中是否会介绍一些先进的可靠性评估技术，比如基于仿真方法的可靠性分析，或者利用机器学习技术来预测系统故障。同时，我也希望书中能够包含一些实际工程中的案例，最好是能够涵盖不同类型的计算机应用，比如嵌入式系统、服务器集群、甚至是人工智能模型的部署，来展示概率统计在这些场景中的实际应用效果。我期待这本书能够带给我启发，让我对如何构建更可靠的计算机系统有一个更深刻的理解。

这本书的纸张质感非常细腻，散发着淡淡的油墨香，这是一种让人安心的阅读体验。我一直对“概率统计”在科学研究和工程实践中的应用着迷，它为我们提供了量化不确定性、理解随机现象的有力工具。而“计算机应用”与“可靠性工程”的结合，更是现代技术发展的必然趋势。在这个高度互联和自动化的时代，任何一个环节的失效都可能带来巨大的影响，因此，如何确保计算机系统的可靠性，已经成为了一个至关重要的问题。我迫切地希望这本书能够清晰地阐述概率统计在可靠性工程中的核心作用，例如，如何通过统计方法来预测设备寿命，如何评估系统的可用性，以及如何基于概率模型来设计最优的维护策略。我特别关注书中是否会深入探讨一些高级的统计技术，比如蒙特卡洛仿真，或者一些机器学习算法在可靠性预测中的应用。此外，对于一些复杂系统，例如航空电子系统、医疗设备等，它们的可靠性要求极高，书中是否会提供一些专门的分析方法和案例来指导这类高可靠性系统的设计？我期待这本书能够提供一种系统性的思维方式，帮助我理解并掌握如何利用概率统计的语言来描述、分析和改进计算机系统的可靠性。

拿到这本书，首先吸引我的是它沉甸甸的分量，这似乎暗示着内容的深度和广度。封面设计虽然朴实，但却透露着一种经典学者的风范。我对计算机系统的稳定性与可靠性一直非常关注，深知在复杂多变的实际环境中，故障是不可避免的，而如何有效应对这些故障，提升系统的整体表现，是“可靠性工程”的核心任务。而“概率统计”，在我看来，正是揭示和理解这些不确定性现象的有力武器。我非常希望这本书能够深入浅出地解释概率统计的基本概念，并将其巧妙地运用到计算机应用的各个环节，特别是可靠性工程的设计与分析中。例如，我对于如何利用概率分布来描述硬件组件的失效率，以及如何通过组合概率来计算整个系统的失效概率，感到特别好奇。书中是否会涉及一些关于可靠性建模的经典方法，比如指数分布、威布尔分布、对数正态分布等，并且详细讲解它们在计算机系统中的适用性？此外，我对于如何通过统计方法来分析和预测软件的可靠性，比如缺陷密度、平均修复时间等指标，也充满了期待。这本书能否为我提供一套系统的概率统计工具箱，用于解决计算机应用中的可靠性难题，将是我衡量其价值的重要标准。我期待它能够成为我解决实际工程问题时的得力助手。

当我看到这本书的标题时，一种莫名的亲切感油然而生，因为它正好触及了我长期以来关注的几个核心问题。封面设计稳重而不失现代感，预示着这是一本内容严谨、又具有前瞻性的著作。我对“概率统计”一直抱有极大的兴趣，认为它是理解随机现象、做出合理预测的基石。而“计算机应用”与“可靠性工程”的结合，则是我一直以来在实际工作中遇到的痛点和难点。我迫切地希望这本书能够深入地阐述，如何在计算机系统的设计、开发、测试和运维等各个环节，有效地运用概率统计的理论和方法来提升系统的可靠性。例如，我希望书中能够详细介绍一些常用的可靠性模型，比如指数模型、威布尔模型等，并说明它们在不同场景下的适用性。同时，我对于如何通过统计分析来识别和评估系统中的薄弱环节，以及如何基于这些分析结果来制定有效的改进措施，也充满了期待。书中是否会涉及一些关于可靠性增长和可靠性分配的策略，以及如何通过统计方法来指导这些策略的实施？我期待这本书能够为我提供一套切实可行的“可靠性工程”实践指南，让我能够将理论知识转化为实际的工程能力，构建出更加健壮、更加值得信赖的计算机系统。

初见此书，便被其厚重的分量和一丝不苟的排版所吸引。我想，这一定是凝聚了作者多年心血的结晶。我一直以来对“概率统计”这个领域都怀有浓厚的兴趣，它就像一把钥匙，能够帮助我们理解和预测那些看似随机、混沌的世界。而当它与“计算机应用”和“可靠性工程”相结合时，我便看到了一个全新的、充满挑战的知识领域。在如今这个高度信息化的时代，计算机系统已经渗透到我们生活的方方面面，从最基础的通信到最尖端的科学研究，都离不开计算机的支持。然而，任何系统都无法保证百分之百的完美运行，故障和失效是不可避免的。这时，“可靠性工程”就显得尤为重要，它不仅仅是为了修复问题，更是为了预防问题，为了让系统更加稳健、更加可靠。我迫切地希望这本书能够详细阐述如何运用概率统计的工具，去量化计算机系统的可靠性，去预测其失效的概率，以及如何根据这些分析结果，去设计更具鲁棒性的系统。例如，我特别想了解书中是否会涉及一些关于系统可靠性建模的技术，比如基于马尔可夫链的模型，或者基于贝叶斯网络的模型，这些模型如何在实际的计算机系统设计和运维中得到应用。此外，对于大规模复杂系统的可靠性评估，例如当系统中包含成千上万个相互关联的组件时，如何有效地进行分析，这本书是否会提供一些行之有效的方法论？我期待这本书能够为我打开一扇通往可靠性工程领域的大门，并提供清晰、实用的指导。

这本书的装帧和字体都给我一种非常经典的学术著作的感觉，厚实而有质感。我一直对“概率统计”这一学科的普适性及其在各个领域的应用充满好奇。尤其是在“计算机应用”与“可靠性工程”的交叉领域，我看到了一个充满挑战和机遇的宝藏。在如今这个高度依赖计算机系统的时代，系统的可靠性直接关系到社会运行的效率和安全。我希望这本书能够为我提供一套系统性的理论体系，让我能够理解并掌握如何运用概率统计的工具来量化和管理计算机系统的风险。例如，书中是否会详细讲解如何构建可靠性模型，如何进行失效数据分析，以及如何通过统计推断来预测系统的长期行为？我尤其关注书中是否会介绍一些先进的可靠性工程技术，比如基于仿真方法的可靠性测试，或者利用机器学习来识别潜在的故障模式。此外，对于一些大型复杂系统，例如航空航天、能源等领域，它们的可靠性要求极高，书中是否会提供一些专门的分析方法和案例，来指导这类系统的设计和评估？我期待这本书能够成为我深入理解计算机可靠性工程并将其应用于实际工作的有力支撑。

当我翻开这本书的第一页，迎面而来的是一种严谨而不失人文关怀的笔触。作者在开篇就强调了概率统计在现代科技发展中的基石作用，尤其是在日新月异的计算机应用领域，其重要性更是无需多言。我一直对计算机系统中的各种不确定性问题感到着迷，从硬件故障的随机性，到软件Bug出现的不可预测性，再到网络传输的丢包率和延迟，这些都构成了计算机系统复杂性的重要组成部分。而“可靠性工程”这个词，对我来说，更是充满了挑战和吸引力。它意味着我们要如何去设计、去评估、去管理这些系统，使其能够在各种恶劣条件下，依然能够稳定、安全、高效地运行。我非常期待书中能够深入探讨一些具体的可靠性指标，比如平均无故障时间（MTTF）、平均故障间隔时间（MTBF）、失效概率密度函数等，并且详细解释这些指标的计算方法以及它们在实际工程设计中的意义。另外，我对于书中如何将概率统计的理论应用于实际的计算机系统可靠性分析抱有极大的期望。例如，在分布式系统中，如何利用概率模型来预测节点失效的概率，从而设计出更加健壮的容错机制；在软件开发中，如何通过统计分析来找出潜在的Bug热点，并指导测试策略的制定。我希望作者能够提供丰富的案例，最好是能够贴近实际的工程应用场景，例如云计算、大数据处理、甚至是我们日常使用的智能设备，来展示概率统计在解决这些复杂问题中的强大力量。这本书能否成为一本将理论与实践完美结合的典范，是我非常期待的。