Synopsis
Stochastic networks describe the movements of units among nodes in a network. There are applications to telecommunication systems, warehousing, logistics, and computer systems. The audience includes researchers and graduate students in applied probability, operations research, industrial engineering, computer science, mathematics, and statistics.
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Introduction to Stochastic Networks (Stochastic Modelling and Applied Probability, 44)
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Springer, 1999
ISBN 10 : 0387987738
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Introduction to Stochastic Networks
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Springer New York, 1999
ISBN 10 : 0387987738
ISBN 13 : 9780387987736
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Applications of Mathematics: Stochastic Modelling and Applied Probability: Introduction to Stochastic Networks (Volume 44)
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Springer, 1999
ISBN 10 : 0387987738
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Introduction to stochastic networks. Applications of mathematics; 44.
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Introduction to stochastic networks Richard Serfozo. Applications of mathematics 44; Applications of Mathematics 44.
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Introduction to Stochastic Networks (Stochastic Modelling and Applied Probability, 44)
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Introduction to Stochastic Networks (Stochastic Modelling and Applied Probability, 44)
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Introduction to Stochastic Networks (Stochastic Modelling and Applied Probability, 44)
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Introduction to Stochastic Networks (Stochastic Modelling and Applied Probability, 44)
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Introduction to Stochastic Networks
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -In a stochastic network, such as those in computer/telecommunications and manufacturing, discrete units move among a network of stations where they are processed or served. Randomness may occur in the servicing and routing of units, and there may be queueing for services. This book describes several basic stochastic network processes, beginning with Jackson networks and ending with spatial queueing systems in which units, such as cellular phones, move in a space or region where they are served. The focus is on network processes that have tractable (closed-form) expressions for the equilibrium probability distribution of the numbers of units at the stations. These distributions yield network performance parameters such as expectations of throughputs, delays, costs, and travel times. The book is intended for graduate students and researchers in engineering, science and mathematics interested in the basics of stochastic networks that have been developed over the last twenty years. Assuming a graduate course in stochastic processes without measure theory, the emphasis is on multi-dimensional Markov processes. There is also some self-contained material on point processes involving real analysis. The book also contains rather complete introductions to reversible Markov processes, Palm probabilities for stationary systems, Little laws for queueing systems and space-time Poisson processes. This material is used in describing reversible networks, waiting times at stations, travel times and space-time flows in networks. 320 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780387987736
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