Értékelés:
A könyv a sztochasztikus folyamatok átfogó, nem méréselméleti kezelését nyújtja, részletes tartalma és példái miatt dicséretes, különösen a Bernoulli- és Markov-folyamatok esetében. Kritikát kapott azonban a Kindle-kiadás hibákat tartalmazó és kissé formális jellege miatt.
Előnyök:⬤ Kiváló tartalmi lefedettség, különösen a Bernoulli- és Markov-folyamatok esetében
⬤ részletes példák
⬤ jó ár-érték arány
⬤ alkalmas a statisztikában és valószínűségszámításban jártasak számára
⬤ jól strukturált és világos előadásmód.
⬤ A Kindle-kiadás számos hibát tartalmaz
⬤ a formális és tételes stílus nem minden olvasónak felel meg
⬤ bizonyos témák, például a Brown-mozgás és a Martingálok részletes kezelése hiányzik
⬤ a fizikai példányokban néhány oldal töröttnek jelentkezett.
(24 olvasói vélemény alapján)
Introduction to Stochastic Processes
A véletlen jelenségek legalapvetőbb modelljeinek világos bemutatása olyan módszereket alkalmaz, amelyek felismerik az elmélet számítógépes vonatkozásait. A szöveg a modern szemléletet hangsúlyozza, amelyben az elsődleges szempont a mintautak viselkedése.
Azáltal, hogy a transzformációs módszerek helyett mátrixalgebrát és rekurzív módszereket alkalmaz, olyan technikákat nyújt, amelyek könnyen adaptálhatók a gépi számításokhoz. A témakörök között szerepelnek a valószínűségi terek és a véletlen változók, a várakozások és a függetlenség, a Bernoulli-folyamatok és független véletlen változók összegei, a Poisson-folyamatok, a Markov-láncok és -folyamatok, valamint a megújuláselmélet.
A teljes körű, részletes és jól megírt feldolgozás, amely feltételez némi számelméleti, de nem mértékelméleti előképzettséget, alkalmas az alkalmazott matematika és az operációkutatás kurzusain tanuló mérnökhallgatók, valamint számos más tudományterület hallgatói számára. A szövegben számos, részletesen kidolgozott numerikus példa szerepel, emellett számos fejezet végi feladat és a kiválasztott feladatokra adott válaszok is megtalálhatók.