Modellazione frattale del traffico telematico e limiti di ritardo nelle comunicazioni informatiche

Modellazione frattale del traffico telematico e limiti di ritardo nelle comunicazioni informatiche (Ming Li)

Titolo originale:

Fractal Teletraffic Modeling and Delay Bounds in Computer Communications

Contenuto del libro:

Utilizzando l'analisi delle serie temporali, la trasformata di Fourier, l'analisi funzionale, la convoluzione min-plus e i sistemi e i rumori di ordine frazionario, questo libro propone la modellazione del traffico frattale e il calcolo dei limiti di ritardo, con l'obiettivo di migliorare la qualità del servizio nelle reti di comunicazione informatica.

Rispetto agli studi tradizionali sui limiti di ritardo del traffico telematico, l'autore propone un nuovo rumore frazionario, l'approccio del rumore gaussiano frazionario generalizzato (gfGn), e introduce un nuovo rumore frazionario, il processo di Cauchy generalizzato (GC) per la modellazione del traffico.

Ricercatori e laureati in informatica, statistica applicata e matematica applicata troveranno questo libro molto utile.

Ming Li, PhD, è professore presso l'Ocean College, la Zhejiang University e la East China Normal University. Da molti anni contribuisce attivamente ai campi delle comunicazioni informatiche, della matematica applicata e della statistica, in particolare alla modellazione del traffico di rete, alle serie temporali frattali e alle oscillazioni frazionarie. È autore di oltre 200 articoli e 5 monografie su questi argomenti. È stato identificato come il ricercatore cinese più citato da Elsevier nel periodo 2014-2020. Il professor Li è stato riconosciuto come studioso top 100.000 in tutti i campi nel 2019-2020 e come studioso top 2% nel campo della matematica numerica e computazionale nel 2021 dal Prof. John P. A. Ioannidis, Stanford University.

Altre informazioni sul libro:

ISBN:9781032212869
Autore:
Editore:
Lingua:inglese
Rilegatura:Copertina rigida
Anno di pubblicazione:2022
Numero di pagine:220

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Ultima modifica: 2024.11.08 20:28 (GMT)