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Cycle Representations of Markov Processes - Couverture souple

 
9781441921215: Cycle Representations of Markov Processes

Synopsis

This book provides new insight into Markovian dependence via the cycle decompositions. It presents a systematic account of a class of stochastic processes known as cycle (or circuit) processes - so-called because they may be defined by directed cycles. An important application of this approach is the insight it provides to electrical networks and the duality principle of networks. This expanded second edition adds new advances, which reveal wide-ranging interpretations of cycle representations such as homologic decompositions, orthogonality equations, Fourier series, semigroup equations, and disintegration of measures. The text includes chapter summaries as well as a number of detailed illustrations.

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  • ÉditeurSpringer
  • Date d'édition2010
  • ISBN 10 1441921214
  • ISBN 13 9781441921215
  • ReliureBroché
  • Langueanglais
  • Numéro d'édition2
  • Nombre de pages324
  • Coordonnées du fabricantnon disponible

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9780387291666: Cycle Representations of Markov Processes

Edition présentée

ISBN 10 :  0387291660 ISBN 13 :  9780387291666
Editeur : Springer-Verlag New York Inc., 2006
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Sophia L. Kalpazidou
Edité par Springer New York, 2010
ISBN 10 : 1441921214 ISBN 13 : 9781441921215
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Excellent pedagogical methods Promotes original ideas and methods and developes intuitionChapter summaries as well as a number of detailed illustrations includedThis book provides new insight into Markovian dependence via the cyc. N° de réf. du vendeur 4172654

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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The cycle representations of Markov processes have been advanced after the publication of the rst edition to many directions. One main purpose of these advances was the revelation of wide-ranging interpretations of the - cle decompositions of Markov processes such as homologic decompositions, orthogonality equations, Fourier series, semigroup equations, disinteg- tions of measures, and so on, which altogether express a genuine law of real phenomena. The versatility of these interpretations is consequently motivated by the existence of algebraic topological principles in the fundamentals of the - clerepresentationsofMarkovprocesses,whicheliberatesthestandardview on the Markovian modelling to new intuitive and constructive approaches. For instance, the ruling role of the cycles to partition the nite-dimensional distributions of certain Markov processes updates Poincare s spirit to - scribing randomness in terms of the discrete partitions of the dynamical phase state; also, it allows the translation of the famous Minty s painting lemma (1966) in terms of the stochastic entities. Furthermore, the methods based on the cycle formula of Markov p- cesses are often characterized by minimal descriptions on cycles, which widelyexpressaphilosophicalanalogytotheKolmogoroveanentropicc- plexity. For instance, a deeper scrutiny on the induced Markov chains into smallersubsetsofstatesprovidessimplerdescriptionsoncyclesthanon the stochastic matrices involved in the taboo probabilities. Also, the rec- rencecriteriaon cyclesimprovepreviousconditionsbased on thestochastic matrices, and provide plenty of examples. 324 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781441921215

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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The cycle representations of Markov processes have been advanced after the publication of the rst edition to many directions. One main purpose of these advances was the revelation of wide-ranging interpretations of the - cle decompositions of Markov processes such as homologic decompositions, orthogonality equations, Fourier series, semigroup equations, disinteg- tions of measures, and so on, which altogether express a genuine law of real phenomena. The versatility of these interpretations is consequently motivated by the existence of algebraic¿topological principles in the fundamentals of the - clerepresentationsofMarkovprocesses,whicheliberatesthestandardview on the Markovian modelling to new intuitive and constructive approaches. For instance, the ruling role of the cycles to partition the nite-dimensional distributions of certain Markov processes updates Poincare¿s spirit to - scribing randomness in terms of the discrete partitions of the dynamical phase state; also, it allows the translation of the famous Minty¿s painting lemma (1966) in terms of the stochastic entities. Furthermore, the methods based on the cycle formula of Markov p- cesses are often characterized by minimal descriptions on cycles, which widelyexpressaphilosophicalanalogytotheKolmogoroveanentropicc- plexity. For instance, a deeper scrutiny on the induced Markov chains into smallersubsetsofstatesprovidessimplerdescriptionsoncyclesthanonthe stochastic matrices involved in the ¿taboo probabilities. ¿ Also, the rec- rencecriteriaon cyclesimprovepreviousconditionsbased on thestochastic matrices, and provide plenty of examples.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 324 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781441921215

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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The cycle representations of Markov processes have been advanced after the publication of the rst edition to many directions. One main purpose of these advances was the revelation of wide-ranging interpretations of the - cle decompositions of Markov processes such as homologic decompositions, orthogonality equations, Fourier series, semigroup equations, disinteg- tions of measures, and so on, which altogether express a genuine law of real phenomena. The versatility of these interpretations is consequently motivated by the existence of algebraic topological principles in the fundamentals of the - clerepresentationsofMarkovprocesses,whicheliberatesthestandardvi ew on the Markovian modelling to new intuitive and constructive approaches. For instance, the ruling role of the cycles to partition the nite-dimensional distributions of certain Markov processes updates Poincare s spirit to - scribing randomness in terms of the discrete partitions of the dynamical phase state; also, it allows the translation of the famous Minty s painting lemma (1966) in terms of the stochastic entities. Furthermore, the methods based on the cycle formula of Markov p- cesses are often characterized by minimal descriptions on cycles, which widelyexpressaphilosophicalanalogytotheKolmogoroveanentropicc- plexity. For instance, a deeper scrutiny on the induced Markov chains into smallersubsetsofstatesprovidessimplerdescriptionsoncyclesthanonthe stochastic matrices involved in the taboo probabilities. Also, the rec- rencecriteriaon cyclesimprovepreviousconditionsbased on thestochastic matrices, and provide plenty of examples. N° de réf. du vendeur 9781441921215

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