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Constructive Computation in Stochastic Models with Applications: The RG-Factorizations provides a unified, constructive and algorithmicframework for numerical computation of many practical stochasticsystems. It summarizes recent important advances in computational studyof stochastic models from several crucial directions, such as stationarycomputation, transient solution,  asymptotic analysis, reward processes, decision processes, sensitivity analysis as well as game theory. Graduatestudents, researchers, and practicing engineers in the field of operations research, management sciences, applied probability, computer networks, manufacturing systems, transportation systems, insurance and finance, risk management and biological sciences will find this book valuable.

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本书介绍了随机模型中计算技术的主要基础理论,总结了近十年来国内外所取得的新成果与进展。它构造性地建立了一般马尔可夫过程的RG-分解,其中RG-分解是马尔可夫过程与高斯消元法的完美结合,为求解无限维(或大型)线性方程组提供了有效途径。全书共分为三个部分。第一部分描述了如何把排队系统、可靠性工程、制造系统、计算机网络、交通系统、服务系统等应用随机模型转化为块型结构的马尔可夫过程,这为研究许多实际系统的性能评价、优化与决策提供了统一的数学理论框架。第二部分提供了研究随机模型的计算理论基础,包括Censoring不变性、RG-分解、RG-对偶性、谱分析、稳态计算、瞬态计算、渐近性分析、敏感性分析等。第三部分研究了随机模型中的一些热点问题,例如拟平稳分布、连续状态马尔可夫过程、马尔可夫报酬过程、马尔可夫决策过程、演化博弈论等。  本书的读者对象为代数、应用概率、运筹学、管理科学、制造系统、计算机网络、交通系统、服务系统、生物工程等领域中高年级大学生、研究生、科技人员与工程技术人员。

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