Recensioni dei lettori
Riepilogo:Il libro è la ristampa di un testo classico sulla teoria delle catene di Markov, aggiornato con riferimenti moderni e una prefazione. È molto apprezzato per il suo stile di scrittura accessibile e per i suoi contenuti fondamentali sui sistemi dinamici stocastici, che lo rendono adatto a studi di livello universitario. La rilevanza del libro continua a crescere, poiché i modelli di Markov trovano applicazioni sempre più varie in diversi campi.
Vantaggi:⬤ Ottimo per i ricercatori di catene di Markov.
⬤ Aggiornato con nuove note e riferimenti bibliografici.
⬤ Fornisce una solida introduzione ai sistemi dinamici stocastici.
⬤ Molto leggibile e ben accolto dalle comunità della statistica e della ricerca operativa.
⬤ Riconosciuto per la sua importanza fondamentale nella comprensione della dipendenza statistica e delle applicazioni.
⬤ Alcune aree della teoria potrebbero essere ulteriormente sviluppate e mitigate.
⬤ Il confronto con altri testi suggerisce che un maggior numero di spiegazioni ed esempi potrebbe migliorare la comprensione, soprattutto per coloro che hanno familiarità con la teoria astratta.
(basato su 2 recensioni dei lettori)
Titolo originale:
Markov Chains and Stochastic Stability
Contenuto del libro:
La bibbia delle catene di Markov in spazi di stato generali è stata aggiornata per riflettere gli sviluppi nel campo dal 1996, molti dei quali hanno avuto origine dalla pubblicazione della prima edizione.
La ricerca di algoritmi di simulazione più efficienti per modelli markoviani complessi, o di algoritmi per il calcolo di politiche ottimali per modelli markoviani controllati, ha aperto nuove direzioni per la ricerca sulle catene di Markov. Di conseguenza, sono emerse nuove applicazioni in un'ampia gamma di argomenti, tra cui l'ottimizzazione, la statistica e l'economia.
Un nuovo commento e un epilogo di Sean Meyn riassumono i recenti sviluppi e i riferimenti sono stati completamente aggiornati. Questa seconda edizione riflette la stessa disciplina e lo stesso stile che hanno contraddistinto l'originale e l'hanno fatta diventare un classico: le prove sono rigorose e concise, la gamma di applicazioni è ampia e competente, e le idee chiave sono accessibili anche ai professionisti con un background matematico limitato.
