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Probability Random Variables and Stochastic Processes第四版的答案

是美国概率大师Rick Durrent的最新力作， 全面详细的阐述了随机过程的基础理论与应用。 很值得一读。

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本文介绍了动态网络的分析、控制和优化的现代理论。发展了李雅普诺夫漂移和李雅普诺夫优化的数学技术，证明了在一般随机系统中，时间平均的约束优化是可行的。重点是通信和排队系统，包括具有时变信道、移动性和随机到达流量的无线网络。一个简单的漂移-加-惩罚框架用于优化时间平均，如吞吐量、吞吐量-效用、功率和失真。提供了显式的性能延迟权衡，以说明接近最优的代价。这一理论也适用于运筹学和经济学的问题，在运筹学和经济学中，能源效率和利润最大化的决策必须在不知道未来的情况下做出。主题在文本中包括以下:-队列稳定性理论反压力max-weight和虚拟队列方法-非非凸随机效用极大化方法普遍任意样本路径-近似调度理论和随机调度理论——优化更新系统和马尔科夫决策系统提供了详细的例子和无数的作业问题,加强的主要概念。目录:介绍/队列介绍/动态调度实例/优化时间平均/优化时间平均函数/近似调度/更新系统优化/结论

Kall and Wallace--Stochastic Programming--First Edition

一本介绍由系数或者区域随机性所得到的随机方程的数值计算方法，包括gPC, collocation methods等等以及一些简单的应用例子。

分形图形及代码matlab Python中的随机分形搜索 随机分形搜索（SFS）是一种基于分形概念的元启发式优化算法，SFS最初由Hamid Salimi博士在他的文章中创建。 还要检查我的这个仓库。 分形是令人印象深刻的递归结构，并且是计算机图形学的主要兴趣。 分形样本 项目结构 . ├── LICENSE ├── README.md ├── sfs.py (The python implementation of stochastic fractal search) └── walks ├── random walk.py (random gaussaing walk demo) └── self-avoiding-walk.py (self avoiding gaussaing walk demo) 特征 该算法在sfs.py中实现，可以使用package轻松地测试基准功能 您还可以在walks目录下查看一些随机的walk演示。 原始的Matlab实现 SFS的原始创建者已通过发行了算法的Matlab代码。 gifski 我使用gifski开源工具生成高质量的gif :confetti_ball: :confetti_ball:

一代数学天才，世所公认的概率学界学术教父、最后一位集大成者，斯坦福大学数学系前系主任、荣休教授，华人数学家钟开莱先生，于6月2日辞世，享年92岁。 这本概率论与随机过程教程是大师的经典之作。无需太多介绍。 向大师致敬！ （本资源无需任何积分）

吉布斯采样matlab代码随机系统仿真方法 通过使用Matlab编程可以完成八个项目。 1.第一个项目的主题是概率概念和数据表示。 2.第二个项目的主题是自举置信区间和accetp-reject抽样。 3.第三个项目的主题是不同分布下的统计测试。 4.第四个项目的主题是蒙特卡洛模拟和经验分布函数。 5.第五个项目的主题是非均匀泊松过程和离散事件。 6.第六个项目的主题是alpha稳定分布和Chambers-Mallows-Stuck方法。 7.第七个项目的主题是贝叶斯迭代学习过程，期望最大化算法，多元高斯分布和K-means聚类方法。 8，第八个项目的主题是MCMC，吉布斯采样，模拟退火和Schwefel函数。 计算机网络概论 1. Unix套接字编程是通过在Ubuntu环境中使用C语言完成的。 2，该项目实现了计算卸载模型，其中单个客户端将一些计算卸载到边缘服务器，然后边缘服务器将负载分配到2个后端服务器上。 然后，面向客户端的服务器从后端收集结果，并将结果以所需的格式传达给客户端。 未经我的许可，请勿使用或分发代码。