Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This unique text for beginning graduate students gives a self-contained introduction to the mathematical properties of stochastics and presents their applications to Markov processes, coding theory, population dynamics, and search engine design.The book is ideal for a newly designed course in an introduction to probability and information theory. Prerequisites include working knowledge of linear algebra, calculus, and probability theory. The first part of the text focuses on the rigorous theory of Markov processes on countable spaces (Markov chains) and provides the basis to developing solid probabilistic intuition without the need for a course in measure theory. The approach taken is gradual beginning with the case of discrete time and moving on to that of continuous time. The second part of this text is more applied; its core introduces various uses of convexity in probability and presents a nice treatment of entropy.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783319740171

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Bibliografische Details

Titel: Discrete Stochastic Processes and Applications
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing
Erscheinungsjahr: 2018
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3319740172
ISBN-13: 9783319740171
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 235 mm, H�he: 155 mm, Tiefe: 14 mm
Gewicht: 371 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

This unique text for beginning graduate students gives a self-contained introduction to the mathematical properties of stochastics and presents their applications to Markov processes, coding theory, population dynamics, and search engine design. The book is ideal for a newly designed course in an introduction to probability and information theory. Prerequisites include working knowledge of linear algebra, calculus, and probability theory. The first part of the text focuses on the rigorous theory of Markov processes on countable spaces (Markov chains) and provides the basis to developing solid probabilistic intuition without the need for a course in measure theory. The approach taken is gradual beginning with the case of discrete time and moving on to that of continuous time. The second part of this text is more applied; its core introduces various uses of convexity in probability and presents a nice treatment of entropy.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Jean-Fran�ois Collet received his PhD from the University of Bloomington in 1992 and has been Ma�tre de Conf�rences at the Laboratoire J.A. Dieudonn�, Universit� de Nice Sophia-Antipolis since 1993. Professor Collet’s research interests include Partial Differential Equations and Information theory.

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