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Randomized algorithms / Rajeev Motwani, Prabhakar Raghavan

Por: Colaborador(es): Tipo de material: TextoTextoDetalles de publicación: Cambridge ; New York : Cambridge University Press, ©1995Descripción: xiv, 476 paginas : ilustraciones ; 26 x 19 centímetrosTipo de contenido:
  • texto
Tipo de medio:
  • sin medio
Tipo de soporte:
  • volumen
ISBN:
  • 9780521474658 (hardback)
Tema(s): Clasificación LoC:
  • QA 274 M68
Recursos en línea:
Contenidos:
Part I. Tools and Techniques: 1. Introduction -- 2. Game-theoretic techniques -- 3. Moments and deviations -- 4. Tail inequalities -- 5. The probabilistic method -- 6. Markov chains and random walks -- 7. Algebraic techniques -- Part II. Applications: 8. Data structures -- 9. Geometric algorithms and linear programming -- 10. Graph algorithms -- 11. Approximate counting -- 12. Parallel and distributed algorithms -- 13. Online algorithms -- 14. Number theory and algebra -- Appendix A. Notational index -- Appendix B. Mathematical background -- Appendix C. Basic probability theory.
Resumen: "En estadística, y específicamente en la teoría de la probabilidad, un proceso estocástico es un concepto matemático que sirve para caracterizar una sucesión de variables aleatorias (estocásticas) que evolucionan en función de otra variable, generalmente el tiempo. Cada una de las variables aleatorias del proceso tiene su propia función de distribución de probabilidad y, entre ellas, pueden estar correlacionadas o no."
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Incluye: referencias bibliográficas (paginas 447-466) e índice

Part I. Tools and Techniques: 1. Introduction -- 2. Game-theoretic techniques -- 3. Moments and deviations -- 4. Tail inequalities -- 5. The probabilistic method -- 6. Markov chains and random walks -- 7. Algebraic techniques -- Part II. Applications: 8. Data structures -- 9. Geometric algorithms and linear programming -- 10. Graph algorithms -- 11. Approximate counting -- 12. Parallel and distributed algorithms -- 13. Online algorithms -- 14. Number theory and algebra -- Appendix A. Notational index -- Appendix B. Mathematical background -- Appendix C. Basic probability theory.

"En estadística, y específicamente en la teoría de la probabilidad, un proceso estocástico es un concepto matemático que sirve para caracterizar una sucesión de variables aleatorias (estocásticas) que evolucionan en función de otra variable, generalmente el tiempo. Cada una de las variables aleatorias del proceso tiene su propia función de distribución de probabilidad y, entre ellas, pueden estar correlacionadas o no."

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