Fractal Teletraffic Modeling and Delay Bounds in Computer Communications
Lingua: inglese
Editore: CRC Press Mai 2022, 2022
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- Nuovo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -By deploying time series analysis, Fourier transform, functional analysis, min-plus convolution, and fractional order systems and noise, this book proposes fractal traffic modeling and computations of delay bounds, aiming to improve the quality of service in computer communication networks.As opposed to traditional studies of teletraffic delay bounds, the author proposes a novel fractional noise, the generalized fractional Gaussian noise (gfGn) approach, and introduces a new fractional noise, generalized Cauchy (GC) process for traffic modeling. Researchers and graduates in computer science, applied statistics, and applied mathematics will find this book beneficial.Ming Li, PhD, is a professor at Ocean College, Zhejiang University, and the East China Normal University. He has been an active contributor for many years to the fields of computer communications, applied mathematics and statistics, particularly network traffic modeling, fractal time series, and fractional oscillations. He has authored more than 200 articles and 5 monographs on the subjects. He was identified as the Most Cited Chinese Researcher by Elsevier in 2014-2020. Professor Li was recognized as a top 100,000 scholar in all fields in 2019-2020 and a top 2% scholar in the field of Numerical and Computational Mathematics in 2021 by Prof. John P. A. Ioannidis, Stanford University. 240 pp. Englisch.…
Codice articolo 9781032212869
- Titolo
- Fractal Teletraffic Modeling and Delay Bounds in Computer Communications
- Autore
- Ming Li
- Editore
- CRC Press Mai 2022
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1032212861
- ISBN 13
- 9781032212869
- Peso dell'articolo
- 504 grammi
- Dimensioni
- 235x157x18 mm
By deploying time series analysis, Fourier transform, functional analysis, min-plus convolution, and fractional order systems and noise, this book proposes fractal traffic modeling and computations of delay bounds, aiming to improve the quality of service in computer communication networks.
As opposed to traditional studies of teletraffic delay bounds, the author proposes a novel fractional noise, the generalized fractional Gaussian noise (gfGn) approach, and introduces a new fractional noise, generalized Cauchy (GC) process for traffic modeling.
Researchers and graduates in computer science, applied statistics, and applied mathematics will find this book beneficial.
Ming Li, PhD, is a professor at Ocean College, Zhejiang University, and the East China Normal University. He has been an active contributor for many years to the fields of computer communications, applied mathematics and statistics, particularly network traffic modeling, fractal time series, and fractional oscillations. He has authored more than 200 articles and 5 monographs on the subjects. He was identified as the Most Cited Chinese Researcher by Elsevier in 2014–2020. Professor Li was recognized as a top 100,000 scholar in all fields in 2019–2020 and a top 2% scholar in the field of Numerical and Computational Mathematics in 2021 by Prof. John P. A. Ioannidis, Stanford University.
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Informazioni sull’autore
Ming Li, PhD, is a professor at Ocean College, Zhejiang University, as well as at the East China Normal University. He has been an active contributor for many years to the fields of computer communications, applied mathematics and statistics,particularly network traffic modeling, fractal time series, and fractional oscillations. He has authored more than 200 articles and 5 monographs on the subjects. He was identified as the Most Cited Chinese Researcher by Elsevier in 2014–2020. Professor Li was recognized as a top 100,000 scholar in all fields in 2019–2020 and a top 2% scholar in the field of Numerical and Computational Mathematics in 2021 by Prof. John P. A. Ioannidis, Stanford University. (https://orcid.org/my-orcid?orcid=0000-0002-2725-353X)
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