Markov Chains (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics)

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9780521633963: Markov Chains (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics)

In this rigorous account the author studies both discrete-time and continuous-time chains. A distinguishing feature is an introduction to more advanced topics such as martingales and potentials, in the established context of Markov chains. There are applications to simulation, economics, optimal control, genetics, queues and many other topics, and a careful selection of exercises and examples drawn both from theory and practice. This is an ideal text for seminars on random processes or for those that are more oriented towards applications, for advanced undergraduates or graduate students with some background in basic probability theory.

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Book Description:

Markov chains are central to the understanding of random processes. This textbook, aimed at advanced undergraduate or MSc students with some background in basic probability theory, focuses on Markov chains and develops quickly a coherent and rigorous theory whilst showing also how actually to apply it. There are applications to simulation, economics, optimal control, genetics, queues and many other topics, and a careful selection of exercises and examples drawn both from theory and practice.

Review:

"...impressive ....I heartily recommend this book....this is the best book available summarizing the theory of Markov Chains....Norris achieves for Markov Chains what Kingman has so elegantly achieved for Poisson processes....Such creative tinkering will be a pleasure to many teachers." Bulletin of Mathematical Biology

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J. R. Norris
Editore: CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, United Kingdom (1998)
ISBN 10: 0521633966 ISBN 13: 9780521633963
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Descrizione libro CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, United Kingdom, 1998. Paperback. Condizione libro: New. Language: English . Brand New Book. Markov chains are central to the understanding of random processes. This is not only because they pervade the applications of random processes, but also because one can calculate explicitly many quantities of interest. This textbook, aimed at advanced undergraduate or MSc students with some background in basic probability theory, focuses on Markov chains and quickly develops a coherent and rigorous theory whilst showing also how actually to apply it. Both discrete-time and continuous-time chains are studied. A distinguishing feature is an introduction to more advanced topics such as martingales and potentials in the established context of Markov chains. There are applications to simulation, economics, optimal control, genetics, queues and many other topics, and exercises and examples drawn both from theory and practice. It will therefore be an ideal text either for elementary courses on random processes or those that are more oriented towards applications. Codice libro della libreria AAZ9780521633963

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