Point Process Calculus in Time and Space: An Introduction with Applications (Probability Theory and Stochastic Modelling, 98)
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2020
Serie: Libro 31 di 35 - Probability Theory and Stochastic Modelling
- Rilegato
- Nuovo
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.California Books
Venditore AbeBooks dal 27 ottobre 2023
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Aggiungi al carrelloCodice articolo I-9783030627522
- Titolo
- Point Process Calculus in Time and Space: An Introduction with Applications (Probability Theory and Stochastic Modelling, 98)
- Autore
- Brémaud, Pierre
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030627527
- ISBN 13
- 9783030627522
- Serie
- Libro 31 di 35: Probability Theory and Stochastic Modelling
This book provides an introduction to the theory and applications of point processes, both in time and in space. Presenting the two components of point process calculus, the martingale calculus and the Palm calculus, it aims to develop the computational skills needed for the study of stochastic models involving point processes, providing enough of the general theory for the reader to reach a technical level sufficient for most applications.
Classical and not-so-classical models are examined in detail, including Poisson–Cox, renewal, cluster and branching (Kerstan–Hawkes) point processes.The applications covered in this text (queueing, information theory, stochastic geometry and signal analysis) have been chosen not only for their intrinsic interest but also because they illustrate the theory.
Written in a rigorous but not overly abstract style, the book will be accessible to earnest beginners with a basic training in probability but will also interest upper graduate students and experienced researchers.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Pierre Brémaud is an Emeritus Professor of the École polytechnique fédérale de Lausanne and alumnus of the École Polytechnique in France. He obtained his Doctorate in Mathematics from the University of Paris VI and his PhD from the department of Electrical Engineering and Computer Science of the University of California at Berkeley. He is a major contributor to the theory of stochastic processes and their applications, and has authored or co-authored several reference and textbooks on the subject.
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