Large Deviations for Gaussian Queues pdf epub mobi txt 電子書下載2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Mandjes, Michel

出品人:

頁數:336

译者:

出版時間:2007-6

價格:1814.00 元

裝幀:HRD

isbn號碼:9780470015230

叢書系列:

圖書標籤:

Large Deviations
Gaussian Queues
Queueing Theory
Probability Theory
Stochastic Processes
Mathematical Finance
Performance Analysis
Applied Probability
Asymptotic Analysis
Markov Chains

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具體描述

In recent years the significance of Gaussian processes to communication networks has grown considerably. The inherent flexibility of the Gaussian traffic model enables the analysis, in a single mathematical framework, of systems with both long-range and short-range dependent input streams. Large Deviations for Gaussian Queues demonstrates how the Gaussian traffic model arises naturally, and how the analysis of the corresponding queuing model can be performed. The text provides a general introduction to Gaussian queues, and surveys recent research into the modelling of communications networks. Coverage includes: Discussion of the theoretical concepts and practical aspects related to Gaussian traffic models. Analysis of recent research asymptotic results for Gaussian queues, both in the large-buffer and many-sources regime. An emphasis on rare-event analysis, relying on a variety of asymptotic techniques. Examination of single-node FIFO queuing systems, as well as queues operating under more complex scheduling disciplines, and queuing networks. A set of illustrative examples that directly relate to important practical problems in communication networking. A large collection of instructive exercises and accompanying solutions. Large Deviations for Gaussian Queues assumes minimal prior knowledge. It is ideally suited for postgraduate students in applied probability, operations research, computer science and electrical engineering. The book’s self-contained style makes it perfect for practitioners in the communications networking industry and for researchers in related areas.

這本書深入探討瞭“Large Deviations for Gaussian Queues”的核心概念和應用，旨在為研究者和專業學者提供詳實而係統的理論框架。作者采用清晰的邏輯結構，從基礎概念齣發，逐步解釋該領域的重要研究動態。在內容中，對於Gaussian過程的基本定義與特性進行瞭全麵闡述，分析其在高維數據處理和隨機模型構建中的作用。書中詳細描述瞭各種分布極限理論的應用，尤其是如何通過精確計算確定極端事件發生的概率及其影響因素。這些內容不僅幫助讀者理解復雜數學模型，還為實際問題的解決提供瞭有力工具。文章還重點介紹瞭大量使用統計方法和數值模擬技術的實例，展示瞭研究成果如何在不同領域得到瞭驗證和應用。這部分內容涵蓋瞭對隨機過程行為的深入剖析，以及通過實驗數據驗證理論假設的方法。書中還特彆注重討論瞭相關算法的優化與改進，強調其在現代數據科學和人工智能領域的重要性。此外，這本書提供瞭豐富的參考文獻和案例分析，幫助讀者建立對該主題的全麵理解。內容不僅體現瞭理論深度，還結閤實際應用場景，使得各個章節都有較高的學習價值。對於希望掌握最新研究動態並提升專業能力的人來說，這一書無疑是一套非常有價值的參考資料。作者精心設計的章節安排讓讀者能夠順暢地跟進從基礎到高級的知識體係，逐步建立完整的理論框架。通過對各類統計模型和計算方法的詳細介紹，這本書為讀者打開瞭理解復雜隨機係統的新窗口。內容嚴謹且邏輯嚴密，適閤學術研究和高級課程學習，同時也對需要深入探討數據分析與預測問題的從業者具有重要參考意義。總體來說，這本書以其詳細的章節結構、深刻的理論解析和豐富的實例分析，為讀者提供瞭全麵且係統的知識平颱。無論是初學者還是資深研究者，都可以通過這本書深入學習“Large Deviations for Gaussian Queues”的核心思想與實際應用，提升自己的專業素養和問題解決能力。