دانلود حل تمرین معرفی مدل های احتمالی راس در مدل سازی تصادفی ویرایش دهم Introduction to Probability Models Sheldon Ross

- دانلود حل تمرین معرفی مدل های احتمالی راس در مدل سازی تصادفی ویرایش دهم Introduction to Probability Models  Sheldon Ross

دانلود حل تمرین معرفی مدل های احتمالی راس در مدل سازی تصادفی ویرایش دهم Introduction to Probability Models Sheldon Ross

کتاب حل المسائل معرفی مدل های احتمالاتی نسخه دوم، نویسنده: شلدون روز

Introduction to Probability Models, Tenth Edition 10th Edition

by Sheldon M. Ross
 

 آنچه تحویل داده می شود:

 1. فایل PDF (با کیفیت عالی)
تعداد صفحات: 110 صفحه

زبان انگلیسی

دروس مرتبط: آمار، آمار و احتمالات مهندسی,مدل سازی تصادفی

توضیحات:

Introduction to Probability Models, Tenth Edition, provides an introduction to elementary probability theory and stochastic processes. There are two approaches to the study of probability theory.

One is heuristic and nonrigorous, and attempts to develop in students an intuitive feel for the subject that enables him or her to think probabilistically. The other approach attempts a rigorous development of probability by using the tools of measure theory. The first approach is employed in this text.

The book begins by introducing basic concepts of probability theory, such as the random variable, conditional probability, and conditional expectation. This is followed by discussions of stochastic processes, including Markov chains and Poison processes. The remaining chapters cover queuing, reliability theory, Brownian motion, and simulation. Many examples are worked out throughout the text, along with exercises to be solved by students.

This book will be particularly useful to those interested in learning how probability theory can be applied to the study of phenomena in fields such as engineering, computer science, management science, the physical and social sciences, and operations research. Ideally, this text would be used in a one-year course in probability models, or a one-semester course in introductory probability theory or a course in elementary stochastic processes

 Table of Contents Preface 1 Introduction to Probability Theory 1.1 Introduction 1.2 Sample Space and Events 1.3 Probabilities Defined on Events 1.4 Conditional Probabilities 1.5 Independent Events 1.6 Bayes’ Formula Exercises References 2 Random Variables 2.1 Random Variables 2.2 Discrete Random Variables 2.2.1 The Bernoulli Random Variable 2.2.2 The Binomial Random Variable 2.2.3 The Geometric Random Variable 2.2.4 The Poisson Random Variable 2.3 Continuous Random Variables 2.3.1 The Uniform Random Variable 2.3.2 Exponential Random Variables 2.3.3 Gamma Random Variables 2.3.4 Normal Random Variables 2.4 Expectation of a Random Variable 2.4.1 The Discrete Case 2.4.2 The Continuous Case 2.4.3 Expectation of a Function of a Random Variable 2.5 Jointly Distributed Random Variables 2.5.1 Joint Distribution Functions 2.5.2 Independent Random Variables 2.5.3 Covariance and Variance of Sums of Random Variables 2.5.4 Joint Probability Distribution of Functions of Random Variables 2.6 Moment Generating Functions 2.6.1 The Joint Distribution of the Sample Mean and Sample Variance from a Normal Population 2.7 The Distribution of the Number of Events that Occur 2.8 Limit Theorems 2.9 Stochastic Processes Exercises References 3 Conditional Probability and Conditional Expectation 3.1 Introduction 3.2 The Discrete Case 3.3 The Continuous Case 3.4 Computing Expectations by Conditioning 3.4.1 Computing Variances by Conditioning 3.5 Computing Probabilities by Conditioning 3.6 Some Applications 3.6.1 A List Model 3.6.2 A Random Graph 3.6.3 Uniform Priors, Polyas Urn Model, and Bose–Einstein Statistics 3.6.4 Mean Time for Patterns 3.6.5 The k-Record Values of Discrete Random Variables 3.6.6 Left Skip Free Random Walks 3.7 An Identity for Compound Random Variables 3.7.1 Poisson Compounding Distribution 3.7.2 Binomial Compounding Distribution 3.7.3 A Compounding Distribution Related to the Negative Binomial Exercises 4 Markov Chains 4.1 Introduction 4.2 Chapman–Kolmogorov Equations 4.3 Classification of States 4.4 Limiting Probabilities 4.5 Some Applications 4.5.1 The Gamblers Ruin Problem 4.5.2 A Model for Algorithmic Efficiency 4.5.3 Using a Random Walk to Analyze a Probabilistic Algorithm for the Satisfiability Problem 4.6 Mean Time Spent in Transient States 4.7 Branching Processes 4.8 Time Reversible Markov Chains 4.9 Markov Chain Monte Carlo Methods 4.10 Markov Decision Processes 4.11 Hidden Markov Chains 4.11.1 Predicting the States Exercises References 5 The Exponential Distribution and the Poisson Process 5.1 Introduction 5.2 The Exponential Distribution 5.2.1 Definition 5.2.2 Properties of the Exponential Distribution 5.2.3 Further Properties of the Exponential Distribution 5.2.4 Convolutions of Exponential Random Variables 5.3 The Poisson Process 5.3.1 Counting Processes 5.3.2 Definition of the Poisson Process 5.3.3 Interarrival and Waiting Time Distributions 5.3.4 Further Properties of Poisson Processes 5.3.5 Conditional Distribution of the Arrival Times 5.3.6 Estimating Software Reliability 5.4 Generalizations of the Poisson Process 5.4.1 Nonhomogeneous Poisson Process 5.4.2 Compound Poisson Process 5.4.3 Conditional or Mixed Poisson Processes Exercises References 6 Continuous-Time Markov Chains 6.1 Introduction 6.2 Continuous-Time Markov Chains 6.3 Birth and Death Processes 6.4 The Transition Probability Function Pij(t) 6.5 Limiting Probabilities 6.6 Time Reversibility 6.7 Uniformization 6.8 Computing the Transition Probabilities Exercises References 7 Renewal Theory and Its Applications 7.1 Introduction 7.2 Distribution of N(t) 7.3 Limit Theorems and Their Applications 7.4 Renewal Reward Processes 7.5 Regenerative Processes 7.5.1 Alternating Renewal Processes 7.6 Semi-Markov Processes 7.7 The Inspection Paradox 7.8 Computing the Renewal Function 7.9 Applications to Patterns 7.9.1 Patterns of Discrete Random Variables 7.9.2 The Expected Time to a Maximal Run of Distinct Values 7.9.3 Increasing Runs of Continuous Random Variables 7.10 The Insurance Ruin Problem Exercises References 8 Queueing Theory 8.1 Introduction 8.2 Preliminaries 8.2.1 Cost Equations 8.2.2 Steady-State Probabilities 8.3 Exponential Models 8.3.1 A Single-Server Exponential Queueing System 8.3.2 A Single-Server Exponential Queueing System Having Finite Capacity 8.3.3 Birth and Death Queueing Models 8.3.4 A Shoe Shine Shop 8.3.5 A Queueing System with Bulk Service 8.4 Network of Queues 8.4.1 Open Systems 8.4.2 Closed Systems 8.5 The System M/G/1 8.5.1 Preliminaries: Work and Another Cost Identity 8.5.2 Application of Work to M/G/1 8.5.3 Busy Periods 8.6 Variations on the M/G/1 8.6.1 The M/G/1 with Random-Sized Batch Arrivals 8.6.2 Priority Queues 8.6.3 An M/G/1 Optimization Example 8.6.4 The M/G/1 Queue with Server Breakdown 8.7 The Model G/M/1 8.7.1 The G/M/1 Busy and Idle Periods 8.8 A Finite Source Model 8.9 Multiserver Queues 8.9.1 Erlangs Loss System 8.9.2 The M/M/k Queue 8.9.3 The G/M/k Queue 8.9.4 The M/G/k Queue Exercises References 9 Reliability Theory 9.1 Introduction 9.2 Structure Functions 9.2.1 Minimal Path and Minimal Cut Sets 9.3 Reliability of Systems of Independent Components 9.4 Bounds on the Reliability Function 9.4.1 Method of Inclusion and Exclusion 9.4.2 Second Method for Obtaining Bounds on r(p) 9.5 System Life as a Function of Component Lives 9.6 Expected System Lifetime 9.6.1 An Upper Bound on the Expected Life of a Parallel System 9.7 Systems with Repair 9.7.1 A Series Model with Suspended Animation Exercises References 10 Brownian Motion and Stationary Processes 10.1 Brownian Motion 10.2 Hitting Times, Maximum Variable, and the Gambler’s Ruin Problem 10.3 Variations on Brownian Motion 10.3.1 Brownian Motion with Drift 10.3.2 Geometric Brownian Motion 10.4 Pricing Stock Options 10.4.1 An Example in Options Pricing 10.4.2 The Arbitrage Theorem 10.4.3 The Black-Scholes Option Pricing Formula 10.5 White Noise 10.6 Gaussian Processes 10.7 Stationary and Weakly Stationary Processes 10.8 Harmonic Analysis of Weakly Stationary Processes Exercises References 11 Simulation 11.1 Introduction 11.2 General Techniques for Simulating Continuous Random Variables 11.2.1 The Inverse Transformation Method 11.2.2 The Rejection Method 11.2.3 The Hazard Rate Method 11.3 Special Techniques for Simulating Continuous Random Variables 11.3.1 The Normal Distribution 11.3.2 The Gamma Distribution 11.3.3 The Chi-Squared Distribution 11.3.4 The Beta (n,m) Distribution 11.3.5 The Exponential Distribution—The Von Neumann Algorithm 11.4 Simulating from Discrete Distributions 11.4.1 The Alias Method 11.5 Stochastic Processes 11.5.1 Simulating a Nonhomogeneous Poisson Process 11.5.2 Simulating a Two-Dimensional Poisson Process 11.6 Variance Reduction Techniques 11.6.1 Use of Antithetic Variables 11.6.2 Variance Reduction by Conditioning 11.6.3 Control Variates 11.6.4 Importance Sampling 11.7 Determining the Number of Runs 11.8 Generating from the Stationary Distribution of a Markov Chain 11.8.1 Coupling from the Past 11.8.2 Another Approach

 

 ترجمه گوگل:  
مقدمه ای بر مدل های احتمالی، نسخه دهم، مقدمه ای برای نظریه احتمال ابتدایی و فرآیندهای تصادفی فراهم می کند. دو روش برای مطالعه نظریه احتمالی وجود دارد.
یکی از اینها اکتشافی و غیرقابل انعطاف است و تلاش می کند تا در دانش آموزان حس بصری برای موضوع ایجاد کند که او را قادر به فکر کردن به احتمالا می کند. رویکرد دیگر با استفاده از ابزار تئوری اندازه گیری تلاش برای توسعه دقیق احتمالی می کند. اولین روش در این متن کاربرد دارد.
این کتاب با معرفی مفاهیم اساسی نظریه احتمالی، مانند متغیر تصادفی، احتمال شرطی و انتظارات شرطی آغاز می شود. این به دنبال بحث در مورد فرآیندهای تصادفی، از جمله زنجیره مارکوف و فرآیندهای سمی است. فصل های باقیمانده شامل صف بندی، نظریه قابلیت اطمینان، حرکت براونین و شبیه سازی است. بسیاری از نمونه ها در سراسر متن، همراه با تمریناتی که توسط دانش آموزان حل می شوند، کار می کنند.
این کتاب به ویژه برای کسانی که علاقه مند به یادگیری نظریه احتمالات می تواند به مطالعه پدیده ها در زمینه های مهندسی، علوم رایانه، علوم مدیریت، علوم فیزیکی و اجتماعی و تحقیقات عملی اعمال شود، مفید است. در حالت ایده آل این متن در یک دوره ی یک ساله در مدل های احتمالی یا یک دوره ی یک ترم در نظریه احتمالی مقدماتی یا دوره ای در فرآیندهای تصادفی ساده استفاده می شود
 
 

فهرست مطالب: مقدمه مقدمه 1 تئوری احتمالی 1.1 مقدمه 1.2 فضای نمونه و رویدادهای 1.3 احتمالها در رویدادهای 1.4 احتمال احتمالی شرطی 1.5 رویدادهای مستقل 1.6 فرمولهای بنیادی تمرینات منابع 2 متغیرهای تصادفی 2.1 متغیرهای تصادفی 2.2 متغیرهای تصادفی گسسته 2.2.1 متغیر تصادفی برنولی 2.2.2 متغیر تصادفی دو جانبه 2.2.3 متغیر تصادفی هندسی 2.2.4 متغیر تصادفی پواسون 2.3 متغیرهای تصادفی پیوسته 2.3.1 متغیر تصادفی یکنواخت 2.3.2 متغیرهای تصادفی منحصر به فرد 2.3.3 متغیرهای تصادفی گام 2.3.4 متغیرهای تصادفی عادی 2.4 انتظار متغیر تصادفی 2.4.1 مورد گسسته 2.4.2 مورد مداوم 2.4.3 انتظار عملکرد یک متغیر تصادفی 2.5 متغیرهای تصادفی مشترک توزیع 2.5.1 توابع توزیع مشترک 2.5.2 متغیرهای مستقل تصادفی 2.5.3 کوواریانس و واریانس مجموع متغیرهای تصادفی 2.5.4 توزیع احتمال احتمالی توابع متغیرهای تصادفی 2.6 لحظه توابع تولید 2.6.1 توزیع مشترک میانگین نمونه و نمونه انحراف از یک جمعیت عادی 2.7 توزیع تعداد رویدادهایی که 2.8 Theorem Limit رخ می دهد 2.9 روند اتفاقی ارزیابی تمرین 3 احتمال احتمالی شرطی و انتظارات شرطی 3.1 مقدمه 3.2 مورد گسسته 3.3 مورد مداوم 3.4 انتظارات محاسباتی توسط تهویه مطبوع 3.4.1 انحراف محاسبات توسط تهویه 3.5 احتمال احتمالات محاسبه توسط تهویه 3.6 برخی از برنامه های کاربردی 3.6.1 یک مدل لیست 3.6.2 یک گراف تصادفی 3.6.3 یکپارچه، مدل Polyas Urn و بوز-انیشتین آمار 3.6.4 میانگین زمان برای الگوها 3.6.5 مقادیر k-Record از متغیرهای تصادفی گسسته 3.6.6 چپ پرش آزاد حرکت های تصادفی 3.7 هویت برای متغیرهای تصادفی ترکیب 3.7.1 توزیع پوسون توزیع 3.7.2 توزیع ترکیب دوتایی 3.7.3 A توزیع کامپوزیتی مربوط به تمرینات دو طرفه منفی 4 زنجیره مارکوف 4.1 مقدمه 4.2 معادلات چپمن-کلموگروف 4.3 طبقه بندی کشورها 4.4 محدود کردن احتمال ها 4.5 برخی از برنامه های کاربردی 4.5.1 مشکل قمارباز 4.5.2 یک مدل برای کارایی الگوریتم 4.5.3 استفاده از راه رفتن تصادفی برای تجزیه و تحلیل الگوریتم احتمالی برای مسأله رضایت 4.6 میانگین زمان صرف شده در کشورهای گذرا 4.7 شاخه فرآیندها 4.8 زمان زاویه معکوس مارکوف 4.9 روش زنجیره مارکوف مونت کارلو روش 4.10 فرایندهای تصمیم گیری مارکوف 4.11 زنجیره مارکف پنهان 4.11.1 پیش بینی دولت تمرینات منابع 5 توزیع نمایشی و فرآیند پواسون 5.1 مقدمه 5.2 توزیع نمایشی 5.2.1 تعریف 5.2.2 خواص توزیع نمایشی 5.2.3 ویژگی های اضافی توزیع نمایشی 5.2.4 جابجایی متغیرهای تصادفی نمایشی 5.3 فرآیند پوآسون 5.3.1 فرایندهای شمارش 5.3.2 تعریف فرآیند پواسون 5.3.3 توزیع های زمان تعامل و انتظار زمان 5.3.4 علاوه بر خواص فرآیندهای پواسون 5.3.5 توزیع مشروطی از ورود Ti ماوس 5.3.6 برآورد قابلیت اطمینان نرم افزار 5.4 تعاریف فرآیند پواسون 5.4.1 فرآیند پوآسون غیرمجاز 5.4.2 فرآیند Poisson ترکیب 5.4.3 فرآیندهای پواسون مشروط یا مختلط مراجع 6 پیوسته زنجیره مارکوف 6.1 مقدمه 6.2 پیوسته زنجیره مارکوف 6.3 تولد و مرگ و میر 6.4 تابع احتمال احتمال انتقال Pij (t) 6.5 محدودیت احتمال 6.6 زمان برگشت پذیر 6.7 یکپارچگی 6.8 محاسبه احتمال انتقال انتقال تمرینات منابع 7 تئوری تجدید و برنامه های آن 7.1 معرفی 7.2 توزیع N (t) 7.3 تئوری محدودیت ها و برنامه های کاربردی آنها 7.4 فرآیند پاداش تجدید ساختاری 7.5 فرآیندهای احیا کننده 7.5.1 فرآیندهای تجدید جایگزین 7.6 فرایندهای نیمه مارکوف 7.7 پارادوکس بازرسی 7.8 محاسبه عملکرد تجدید 7.9 برنامه های کاربردی در الگوها 7.9.1 الگوهای متغیرهای تصادفی گسسته 7.9.2 زمان انتظار برای حداکثر اجرا از مشخصه ارزش ها 7.9.3 افزایش اجرای متغیرهای تصادفی مستمر 7.10 سؤالات مربوط به خرابی مشکل بیمه 8 نظریه صف بندی 8.1 مقدمه 8.2 مقدماتی 8.2.1 معادلات هزینه 8.2.2 احتمالهای حالت ایستا 8.3 مدل های نمایشی 8.3.1 یک سیستم صفبندی نمایشی یک سرور 8.3.2 یک سیستم صف بندی نمایشگر تک سرور ظرفیت محدود 8.3.3 مدل های رسمی تولد و مرگ 8.3.4 فروشگاه شینی گری 8.3.5 یک سیستم صف بندی با سرویس فله 8.4 شبکه عصا 8.4.1 سیستم های باز 8.4.2 سیستم های بسته 8.5 سیستم M / G / 1 8.5. 1 مقدماتی: کار و شناسایی هزینه های دیگر 8.5.2 استفاده از کار به M / G / 1 8.5.3 دوره های مشغول 8.6 تغییرات M / G / 1 8.6.1 M / G / 1 با ورودی های دسته ای تصادفی 8.6 .2 صف های اولویت 8.6.3 یک مثال بهینه سازی M / G / 1 8.6.4 خط M / G / 1 با سرور Breakdown 8.7 مدل G / M / 1 8.7.1 دوره های G / M / 1 اشغال و بیکار 8.8 یک مدل منبع محدود 8.9 چندین صفر 8.9.1 سیستم از دست دادن Erlangs 8.9.2 M / M / k Queue 8.9.3 G / M / k Queue 8.9.4 تمرینات M / G / k Queue 9 Relia

توجه توجه توجه: هرگونه کپی برداری و فروش فایل های فروشگاه برکت الکترونیک (به آدرس solutions.sellfile.ir) در فروشگاه های دیگر شرعاً حرام است، تمامی فایل ها و پروژه های موجود در فروشگاه، توسط ما اجرا و پیاده سازی و یا از منابع معتبر زبان اصلی جمع آوری شده اند و دارای حق کپی رایت اسلامی می باشند.

از پایین همین صفحه (بخش پرداخت و دانلود) می توانید این پروژه را خریداری و دانلود نمایید.

کد محصول: 60678

برای دانلود کلیک کنید