计算机网络数学基础
￥ 79.13 ￥ 39 九五品
仅1件
作者Srinivasan Keshav 著,纪其进 等 译
出版社清华大学出版社
ISBN9787302357254
出版时间2014-07
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数295页
字数99999千字
定价39元
上书时间2024-07-05
商品详情
- 品相描述：九五品
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基本信息
书名:计算机网络数学基础
定价：39.00元
作者:Srinivasan Keshav 著,纪其进 等 译
出版社：清华大学出版社
出版日期：2014-07-01
ISBN：9787302357254
字数：473000
页码：295
版次：1
装帧：平装
开本：16开
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内容提要
《计算机网络数学基础》的内容可分为两大部分：基础理论和理论工具。基础理论部分包括五章，分别是概率论、统计学、线性代数、优化理论以及信号、系统与变换。理论工具部分包括四章，分别是随机过程与排队论、博弈论、控制论与信息论。为便于巩固所学知识，每章都配备了一定数量的习题。各章的内容既相互关联，又尽量做到自封闭，为读者提供了有机而丰富的学习材料。各章内容之间相互关系及阅读顺序的选取可参照本书的前言部分。 翻译此书的目的有二：一是为计算机网络领域的广大研究生提供一个打包的学习材料，二是为相关研究人员提供一个方便的参考资料。本书是本人第一次尝试翻译一本英文著作，同样是出于学习的态度和目的。我读书时历经三个专业，书中的绝大部分内容我都在课堂上学过，剩下的也都自学过，但在翻译过程中还是常有力不从心之感。另外，大家也知道，翻译在很多单位并不算个事，该做的事一样也不能少，凡俗如我，难免也有心神散乱之时。虽然发自内心想把书译好为自己攒点人品，但学识所限，不足、疏漏乃至谬误之处估计在所难免。请各位同行与读者不吝赐教，以便后续可以修订或完善。 考虑到本书的读者可能以研究生为主，此处再多说几句。本书提供了很多数学工具，可以用作我们所研究问题的模型。数学模型本身无好坏、高低之分，关键在于适合所分析问题的需要，运用得恰到好处。任何的生搬硬套显然都不是好的研究工作。还应当说明一点的是，任何形式的东西都应当服务于内容；真正的研究是为了发现和解决有价值的问题，而非炫耀数学技巧。如果为了发表些“高水平”论文而故弄玄虚，那也是入了魔道，最终也不会为学术界被认可。
目录
章概率论1.1引言1.1.1结果1.1.2随机事件1.1.3和事件与积事件1.1.4概率论公理1.1.5主观概率和客观概率1.2联合概率和条件概率1.2.1联合概率1.2.2条件概率1.2.3贝叶斯公式1.3随机变量1.3.1随机分布1.3.2累积密度函数1.3.3从任意随机分布生成随机数值1.3.4随机变量的数学期望1.3.5随机变量的方差1.4矩和矩生成函数1.4.1矩1.4.2矩生成函数1.4.3矩生成函数的特征1.5标准离散分布1.5.1伯努利分布1.5.2二项分布1.5.3几何分布1.5.4泊松分布1.6标准连续分布1.6.1均匀分布1.6.2高斯分布（正态分布）1.6.3指数分布1.6.4幂律分布1.7常用定理1.7.1马尔可夫不等式1.7.2切比雪夫不等式1.7.3切诺夫限1.7.4强大数定律1.7.5中心极限定理1.8联合分布的随机变量1.8.1贝叶斯网络1.9进一步阅读1.10习题第2章统计学2.1总体抽样2.1.1抽样类型2.1.2标度2.1.3异常数据2.2简洁地描述样本2.2.1表2.2.2柱状图、直方图及累计直方图2.2.3样本均值2.2.4样本中值2.2.5差异的度量2.3根据样本参数推断总体参数2.4实验结果的假设检验2.4.1假设检验2.4.2假设检验的差错2.4.3形式化构造一个假设2.4.4将结果与固定值比较2.4.5比较两个实验的结果2.4.6以顺序标度测量的统计量的假设检验2.4.7分布拟合2.4.8力度2.5独立与依赖: 回归与相关2.5.1独立2.5.2回归2.5.3相关2.6同时比较多个结果: 方差分析2.6.1单因素设计2.6.2多因素设计2.7实验设计2.8处理大数据集2.9统计分析中的常见错误2.9.1定义总体2.9.2比较结果缺乏置信区间2.9.3没有声明原假设2.9.4样本过小2.9.5样本过大2.9.6在收集观测结果时没有控制所有变量2.9.7将顺序标度转换为间隔标度2.9.8忽略异常数据2.10进一步阅读2.11习题第3章线性代数3.1矢量和矩阵3.2矢量和矩阵的代数运算3.2.1加法3.2.2转置3.2.3乘法3.2.4方阵3.2.5矩阵幂运算3.2.6矩阵指数3.3线性组合、独立性、基和维度3.3.1线性组合3.3.2线性无关3.3.3矢量空间、基和维度3.4使用矩阵代数求解线性方程组3.4.1表示3.4.2初等行运算与高斯消元法3.4.3秩3.4.4行列式3.4.5克莱姆定理3.4.6逆矩阵3.5线性变换、特征值和特征向量3.5.1矩阵的线性变换3.5.2矩阵的特征值3.5.3计算矩阵的特征值3.5.4特征值的重要性3.5.5主特征值的作用3.5.6寻找特征值和特征向量3.5.7相似性与对角化3.6随机矩阵3.6.1使用随机矩阵进行状态转移计算3.6.2随机矩阵的特征值3.7习题第4章最优化4.1系统建模和优化4.2最优化导引4.3优化线性系统4.3.1网络流4.4整数线性规划4.4.1完全单模性4.4.2加权二分图匹配4.5动态规划4.6非线性约束优化4.6.1拉格朗日技术4.6.2非线性优化的KarushKuhnTucker条件4.7启发式非线性优化4.7.1爬山法4.7.2遗传算法4.8习题第5章信号、系统和变换5.1背景知识5.1.1正弦曲线5.1.2复数5.1.3欧拉公式5.1.4离散时间卷积和脉冲函数5.1.5连续时间卷积和狄拉克δ函数5.2信号5.2.1复指数信号5.3系统5.4线性时不变系统的分析5.4.1线性时不变系统对复指数输入信号的输出情况5.4.2线性时不变系统对0输入信号的输出情况5.4.3LTI系统对任意输入信号的输出情况5.4.4LTI系统的稳定性5.5变换5.6傅里叶级数5.7傅里叶变换及其特性5.8拉普拉斯变换5.8.1极点、零点和收敛域5.8.2拉普拉斯变换的属性5.9离散傅里叶变换和快速傅里叶变换5.9.1脉冲序列5.9.2离散时间傅里叶变换5.9.3混叠5.9.4离散时频傅里叶变换5.9.5快速傅里叶变换5.10Z变换5.10.1Z变换与拉普拉斯变换之间的关系5.10.2Z变换的属性5.11进一步阅读5.12习题第6章随机过程与排队论6.1概述6.1.1一般排队系统6.1.2Little定理6.2随机过程6.2.1离散型和连续型随机过程6.2.2马尔可夫过程6.2.3齐次性、状态转移图和切普曼柯尔莫戈洛夫方程6.2.4不可简约性6.2.5常返性6.2.6周期性6.2.7各态历经性6.2.8一个基本定理6.2.9马尔可夫链的平稳（均衡）概率6.2.10第二个基本定理6.2.11在一个状态的平均停留时间6.3连续时间马尔可夫链6.3.1连续时间随机过程的马尔可夫性质6.3.2连续时间马尔可夫链中的停留时间6.3.3连续时间马尔可夫链中的平稳概率分布6.4生灭过程6.4.1生灭过程的时间演化6.4.2生灭过程的平稳概率分布6.4.3计算转移速率矩阵6.4.4纯生（泊松）过程6.4.5生灭过程的平稳概率分布6.5M/M/1队列6.6M/M/1队列的两个变体6.6.1M/M/∞队列: 及时响应的服务器6.6.2M/M/1/K: 有限缓存6.7其他排队系统6.7.1M/D/1: 确定服务时间6.7.2G/G/6.7.3队列网络6.8进一步阅读6.9习题第7章博弈论7.1概念与术语7.1.1偏好与偏好排序7.1.2术语7.1.3策略7.1.4博弈表示7.1.5反应与最佳反应7.1.6占优策略与次优策略7.1.7贝叶斯博弈7.1.8重复博弈7.2博弈求解7.2.1解的概念与均衡7.2.2占优策略均衡7.2.3重复消除次优策略7.2.4最大最小均衡7.2.5纳什均衡7.2.6相关均衡7.2.7其他解的概念7.3机制设计7.3.1实际存在的机制7.3.2三个负面结果7.3.3机制设计的例子7.3.4形式化7.3.5机制的理想性质7.3.6显示原理7.3.7VCG机制7.3.8VCG机制的问题7.4博弈论的局限性7.5进一步阅读7.6习题第8章控制论基础8.1控制系统概述8.2系统建模8.2.1建模方式8.2.2数学表示8.3一阶系统8.4二阶系统8.4.1情况1（无阻尼系统）
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