Isbn: 9783034894081 - markov chains and invariant probabilities (progress in mathematics, band 211) (3 Ergebnisse)

ISBN
Mit der Detailsuche verfeinern

Optimieren Sie Ihre Suche

  • Bücher (3)

  • Neu (3)

bis

Benutzerdefinierte Preisspanne (EUR)

bis

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Birkhäuser, 2012

    3034894082 / 9783034894081

    • Softcover

    Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 61,01

    EUR 10,93 Versand 
    Versand von Vereinigtes Königreich nach USA

    Anzahl: Mehr als 20 verfügbar

    Zustand: New. In English.

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Springer, 2012

    3034894082 / 9783034894081

    • Softcover

    Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 78,62

    EUR 11,66 Versand 
    Versand von Vereinigtes Königreich nach USA

    Anzahl: 2 verfügbar

    Paperback. Zustand: Brand New. 228 pages. 9.25x6.10x0.52 inches. In Stock.

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Birkhäuser Basel, 2012

    3034894082 / 9783034894081

    • Softcover

    Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 53,49

    EUR 61,77 Versand 
    Versand von Deutschland nach USA

    Anzahl: 1 verfügbar

    Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is about discrete-time, time-homogeneous, Markov chains (Mes) and their ergodic behavior. To this end, most of the material is in fact about stable Mes, by which we mean Mes that admit an invariant probability measure. To state this more precisely and give an overview of the questions we shall be dealing with, we will first introduce some notation and terminology. Let (X,B) be a measurable space, and consider a X-valued Markov chain ~. = {~k' k = 0, 1, . } with transition probability function (t.pJ.) P(x, B), i.e., P(x, B) := Prob (~k+1 E B I ~k = x) for each x E X, B E B, and k = 0,1, . The Me ~. is said to be stable if there exists a probability measure (p.m.) /.l on B such that (\*) VB EB. /.l(B) = Ix /.l(dx) P(x, B) If (\*) holds then /.l is called an invariant p.m. for the Me ~. (or the t.p.f. P).