Stochastische Dienstleistungssysteme: Die SIAM-Reihe Angewandte Mathematik

Stochastische Dienstleistungssysteme: Die SIAM-Reihe Angewandte Mathematik (John Riordan)

Originaltitel:

Stochastic Service Systems: The SIAM Series In Applied Mathematics

Inhalt des Buches:

Stochastic Service The SIAM Series In Applied Mathematics, verfasst von John Riordan, ist ein umfassender Leitfaden für stochastische Dienstleistungssysteme. Das Buch bietet eine eingehende Analyse stochastischer Prozesse und ihrer Anwendungen im Bereich der Dienstleistungssysteme.

Das Buch ist in zwei Teile gegliedert. Der erste Teil bietet eine Einführung in stochastische Prozesse und deren Anwendungen in Dienstleistungssystemen. Der zweite Teil vertieft das Thema und bietet eine detaillierte Analyse der verschiedenen Arten von stochastischen Dienstleistungssystemen, einschließlich Warteschlangensystemen, Bestandssystemen und Terminierungssystemen.

Der Autor deckt ein breites Spektrum an Themen ab, darunter Markov-Prozesse, Poisson-Prozesse, Erneuerungsprozesse und Brownsche Bewegung. Das Buch befasst sich auch mit dem Einsatz von Simulationsmodellen und Optimierungstechniken in stochastischen Dienstleistungssystemen.

Das Buch ist klar und prägnant geschrieben, so dass es sowohl für Studenten als auch für Fachleute auf dem Gebiet der angewandten Mathematik zugänglich ist. Es ist ein unentbehrliches Hilfsmittel für jeden, der die Prinzipien und Anwendungen stochastischer Dienstleistungssysteme verstehen will.

Dieses seltene antiquarische Buch ist ein Faksimile-Nachdruck des alten Originals und kann einige Unvollkommenheiten wie Bibliotheksmarkierungen und Notizen enthalten. Da wir dieses Werk für kulturell wichtig halten, haben wir es im Rahmen unseres Engagements für den Schutz, die Bewahrung und die Förderung der Weltliteratur in erschwinglichen, qualitativ hochwertigen, modernen und werkgetreuen Ausgaben zur Verfügung gestellt.

Weitere Daten des Buches:

ISBN:9781258540982
Autor:
Verlag:
Sprache:Englisch
Einband:Taschenbuch

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Letzte Änderung: 2024.11.13 22:11 (GMT)