An Introduction to Markov Processes
2005 เดเดเตเดเต ยท Springer Science & Business Media
เด-เดฌเตเดเตเดเต
176
เดชเตเดเตเดเตพ
reportเดฑเตเดฑเตเดฑเดฟเดเดเตเดเดณเตเด เดฑเดฟเดตเตเดฏเตเดเดณเตเด เดชเดฐเดฟเดถเตเดงเดฟเดเตเดเตเดฑเดชเตเดชเดฟเดเตเดเดคเดฒเตเดฒ ย เดเตเดเตเดคเดฒเดฑเดฟเดฏเตเด
เด เด-เดฌเตเดเตเดเดฟเดจเตเดเตเดเตเดฑเดฟเดเตเดเต
To some extent, it would be accurate to summarize the contents of this book as an intolerably protracted description of what happens when either one raises a transition probability matrix P (i. e. , all entries (P)ยปj are n- negative and each row of P sums to 1) to higher and higher powers or one exponentiates R(P โ I), where R is a diagonal matrix with non-negative entries. Indeed, when it comes right down to it, that is all that is done in this book. However, I, and others of my ilk, would take offense at such a dismissive characterization of the theory of Markov chains and processes with values in a countable state space, and a primary goal of mine in writing this book was to convince its readers that our offense would be warranted. The reason why I, and others of my persuasion, refuse to consider the theory here as no more than a subset of matrix theory is that to do so is to ignore the pervasive role that probability plays throughout. Namely, probability theory provides a model which both motivates and provides a context for what we are doing with these matrices. To wit, even the term "transition probability matrix" lends meaning to an otherwise rather peculiar set of hypotheses to make about a matrix.
เดฐเดเดฏเดฟเดคเดพเดตเดฟเดจเต เดเตเดฑเดฟเดเตเดเต
The author has held positions at NYU, the Univresity of Colorado, and MIT. In addition, he has visited and lectured at many universities throughout the world. He has authored several book bout various aspects of probability theory.
เด เด-เดฌเตเดเตเดเต เดฑเตเดฑเตเดฑเต เดเตเดฏเตเดฏเตเด
เดจเดฟเดเตเดเดณเตเดเต เด
เดญเดฟเดชเตเดฐเดพเดฏเด เดเดเตเดเดณเต เด
เดฑเดฟเดฏเดฟเดเตเดเตเด.
เดตเดพเดฏเดจเดพ เดตเดฟเดตเดฐเดเตเดเตพ
เดธเตโเดฎเดพเตผเดเตเดเตเดซเตเดฃเตเดเดณเตเด เดเดพเดฌเตโเดฒเตเดฑเตเดฑเตเดเดณเตเด
Android, iPad/iPhone เดเดจเตเดจเดฟเดตเดฏเตเดเตเดเดพเดฏเดฟ Google Play เดฌเตเดเตโเดธเต เดเดชเตเดชเต เดเตปเดธเตโเดฑเตเดฑเดพเตพ เดเตเดฏเตเดฏเตเด. เดเดคเต เดจเดฟเดเตเดเดณเตเดเต เด
เดเตเดเตเดฃเตเดเตเดฎเดพเดฏเดฟ เดธเตเดตเดฏเดฎเตเดต เดธเดฎเดจเตเดตเดฏเดฟเดชเตเดชเดฟเดเตเดเดชเตเดชเตเดเตเดเดฏเตเด, เดเดตเดฟเดเต เดเดฏเดฟเดฐเตเดจเตเดจเดพเดฒเตเด เดเตบเดฒเตเดจเดฟเตฝ เด
เดฒเตเดฒเตเดเตเดเดฟเตฝ เดเดซเตโเดฒเตเดจเดฟเตฝ เดตเดพเดฏเดฟเดเตเดเดพเตป เดจเดฟเดเตเดเดณเต เด
เดจเตเดตเดฆเดฟเดเตเดเตเดเดฏเตเด เดเตเดฏเตเดฏเตเดจเตเดจเต.
เดฒเดพเดชเตเดเตเดชเตเดชเตเดเดณเตเด เดเดฎเตเดชเตเดฏเตเดเตเดเดฑเตเดเดณเตเด
Google Play-เดฏเดฟเตฝ เดจเดฟเดจเตเดจเต เดตเดพเดเตเดเดฟเดฏเดฟเดเตเดเตเดณเตเดณ เดเดกเดฟเดฏเต เดฌเตเดเตเดเตเดเตพ เดเดฎเตเดชเตเดฏเตเดเตเดเดฑเดฟเดจเตโเดฑเต เดตเตเดฌเต เดฌเตเดฐเตเดธเตผ เดเดชเดฏเตเดเดฟเดเตเดเตเดเตเดฃเตเดเต เดตเดพเดฏเดฟเดเตเดเดพเดตเตเดจเตเดจเดคเดพเดฃเต.
เด-เดฑเตเดกเดฑเตเดเดณเตเด เดฎเดฑเตเดฑเต เดเดชเดเดฐเดฃเดเตเดเดณเตเด
Kobo เด-เดฑเตเดกเดฑเตเดเตพ เดชเตเดฒเตเดณเตเดณ เด-เดเดเตเดเต เดเดชเดเดฐเดฃเดเตเดเดณเดฟเตฝ เดตเดพเดฏเดฟเดเตเดเดพเตป เดเดฐเต เดซเดฏเตฝ เดกเตเตบเดฒเตเดกเต เดเตเดฏเตเดคเต เด
เดคเต เดจเดฟเดเตเดเดณเตเดเต เดเดชเดเดฐเดฃเดคเตเดคเดฟเดฒเตเดเตเดเต เดเตเดฎเดพเดฑเตเดฃเตเดเดคเตเดฃเตเดเต. เดชเดฟเดจเตเดคเตเดฃเดฏเตเดณเตเดณ เด-เดฑเตเดกเดฑเตเดเดณเดฟเดฒเตเดเตเดเต เดซเดฏเดฒเตเดเตพ เดเตเดฎเดพเดฑเดพเตป, เดธเดนเดพเดฏ เดเตเดจเตเดฆเตเดฐเดคเตเดคเดฟเดฒเตเดณเตเดณ เดตเดฟเดถเดฆเดฎเดพเดฏ เดจเดฟเตผเดฆเตเดฆเตเดถเดเตเดเตพ เดซเตเดณเต เดเตเดฏเตเดฏเตเด.
