Queueing Systems, Computer Applications, Solution Manual pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons

作者:Leonard Kleinrock

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1991-06

价格:USD 58.50

装帧:Paperback

isbn号码:9780471555988

丛书系列:

图书标签:

• 排队论
• 计算机应用
• 解题手册
• 运筹学
• 性能分析
• 随机过程
• 通信网络
• 计算机科学
• 数学模型
• 仿真

《高级概率论与随机过程：理论、应用与计算》 图书简介 本书旨在为读者提供一个严谨而全面的概率论与随机过程的知识体系，内容涵盖了从基础测度论到复杂随机系统分析的广阔领域。本书不仅仅是对经典教材的简单复述，更侧重于将理论框架与现代科学、工程、金融及数据科学中的实际问题紧密结合，通过丰富的例题和深入的习题，引导读者掌握解决实际复杂问题的数学工具和分析方法。 第一部分：概率论基础与测度论 本书伊始，将概率论的根基建立在扎实的测度论之上。我们从集合论的预备知识入手，详细阐述了$sigma$-代数、可测空间的概念及其重要性质。随后，我们将概率空间定义为特殊的测度空间，这为后续处理连续随机变量和随机过程的复杂性奠定了坚实的理论基础。 测度与积分： 深入探讨勒贝格测度、勒贝格积分的构造与性质。重点分析了单调收敛定理、福比尼定理（Fubini's Theorem）及其在处理多维随机变量时的重要性。我们强调了积分理论如何精确定义随机变量的期望，并讨论了各种收敛概念（依概率收敛、依分布收敛、几乎必然收敛、$L^p$收敛）之间的相互关系，这对理解随机过程的稳定性至关重要。 随机变量与联合分布： 对离散、连续及混合型随机变量进行系统回顾。特别关注高维随机向量的联合分布、边际分布和条件分布的数学描述。条件期望的概念被严格定义，并探讨了其在信息论和统计推断中的核心地位。 大数定律与中心极限定理： 这是概率论的两个基石。本书不仅证明了强大数定律（Strong Law of Large Numbers）和中心极限定理（Central Limit Theorem）的经典形式，还扩展至更一般的随机变量序列，例如依赖随机变量序列下的中心极限定理，这对于时间序列分析具有直接的指导意义。 第二部分：随机过程的构造与基础分析 在概率论基础之上，本书转入随机过程的动态分析。随机过程被定义为随时间演化的随机现象的数学模型。 马尔可夫链（Markov Chains）： 我们详细分析了离散时间和连续时间马尔可夫链。对于离散时间链，深入讨论了状态空间、转移概率矩阵、$n$步转移概率的计算。关键概念如不可约性、常返性、遍历性（Recurrence and Ergodicity）被严格定义并进行判定。我们利用Chapman-Kolmogorov方程推导出稳态分布的存在性与唯一性，并展示了如何通过稳态分布分析系统的长期行为。对于连续时间马尔可夫链，则着重于无穷小生成元矩阵（Infinitesimal Generator）和Kolmogorov前向/后向方程的求解，这在可靠性理论和化学反应动力学中有广泛应用。 泊松过程（Poisson Process）： 泊松过程作为最基础的计数过程，被详细剖析。本书不仅定义了标准泊松过程，还探讨了非齐次泊松过程和复合泊松过程。重点分析了泊松过程的“无记忆性”和“独立增量性”，并展示了如何利用这些性质分析事件到达的间隔时间（指数分布）和事件的合成过程。 布朗运动与维纳过程（Brownian Motion and Wiener Process）： 布朗运动是连续时间随机过程的典范。本书从其构造性的定义出发，探讨了其路径的连续性、不可微性以及二次变差（Quadratic Variation）的概念。我们引入了伊藤积分（Itô Calculus）的初步概念，解释了为什么标准的勒贝格积分不适用于布朗运动的路径，并展示了随机微分方程（SDEs）的基本形式。 第三部分：随机过程的高级主题与应用 本部分聚焦于随机过程在连续时间框架下的更深层次分析及其在现代科学中的具体应用。 鞅（Martingales）： 鞅理论是现代概率论中连接统计推断和随机控制的核心工具。本书首先定义了离散时间的鞅、上鞅和下鞅，并利用Doob上鞅收敛定理证明了各种收敛结果。随后，我们将鞅的概念扩展到连续时间框架，引入了$mathcal{F}_t$-适应过程和连续鞅。鞅的停止定理（Optional Stopping Theorem）被用于推导期望值的计算和公平赌博的性质。 随机微分方程（Stochastic Differential Equations - SDEs）： 详细介绍一维和多维SDEs的解的存在性和唯一性。重点分析了伊藤积分的性质，包括伊藤公式（Itô's Formula）——随机过程微积分中的“链式法则”。通过具体案例，如几何布朗运动（Geometric Brownian Motion，用于金融建模）和Ornstein-Uhlenbeck过程（用于物理系统），读者将掌握求解和分析SDEs的方法。 随机过程的平稳性与遍历性理论： 深入探讨广义平稳（Wide-Sense Stationarity）和严格平稳（Strict-Sense Stationarity）随机过程的定义。利用遍历定理（Ergodic Theorems），特别是遍历性的概念，我们将时间平均与空间平均联系起来，这在信号处理和统计物理中至关重要。 应用案例分析： 本书的最后部分将理论应用于实际领域： 1. 金融数学基础： 使用布朗运动和SDEs模型资产价格的演化，解释Black-Scholes期权定价模型的概率论基础（尽管不深入期权定价的细节，但构建了必要的随机微积分背景）。 2. 排队论视角（非深入Queueing Systems的细节）： 利用连续时间马尔可夫链和泊松过程分析简单的M/M/1系统，计算系统稳定性的条件和关键性能指标，如平均等待时间。 3. 随机模拟（Monte Carlo Methods）： 介绍如何利用随机数生成器来模拟复杂的随机过程路径，并讨论收敛速度和方差缩减技术。 目标读者： 本书适合于数学、统计学、物理学、电子工程、计算机科学（尤其是人工智能和机器学习的理论基础部分）及经济金融领域的本科高年级学生和研究生。它要求读者具备微积分、线性代数和基础实分析（测度论导论）的知识。通过本书的学习，读者将能够独立理解和分析涉及不确定性的复杂动态系统。

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这本书为我理解和优化计算机系统的性能提供了一种全新的、极其强大的框架。作者在书中展现了非凡的洞察力，将排队论这一深奥的数学理论，以一种极为贴合计算机应用程序实际需求的方式呈现出来。我印象最深刻的是，本书并没有仅仅停留在理论推导，而是通过大量的实际案例，生动地展示了排队论在解决诸如网络延迟、服务器负载均衡、并发控制等复杂问题时的强大威力。我曾利用书中介绍的M/M/1模型来分析我们系统中一个关键的数据库连接池的性能，通过对其到达率（连接请求）和服务速率（建立连接）的建模，我能够准确地预测在不同并发用户数下的平均等待时间，并据此进行了有效的连接池大小调优，显著减少了数据库连接的延迟。书中关于不同排队模型（如M/M/c、M/G/1、GI/M/1等）的详尽讲解，以及它们在实际计算机系统中的映射关系，为我打开了新的视野。我曾尝试将书中介绍的M/G/1模型应用于我们系统中一个消息队列的处理能力分析，通过对其到达率和服务时间的概率分布进行建模，我能够更准确地预测在高峰期可能出现的队列长度和消息延迟，并据此提出了相应的限流和削峰策略。更让我惊喜的是，本书在计算机应用程序方面的章节，详细介绍了如何利用编程语言（如Python）来实现排队系统的仿真，以及如何通过仿真结果来验证理论分析的准确性。我曾利用书中介绍的离散事件仿真方法来分析一个网络交换机的分组转发延迟，通过模拟不同的分组到达率和路由策略，我能够更全面地评估该交换机的性能，并找出潜在的性能瓶颈。而随附的解题手册，简直是我学习路上的“定海神针”。它详尽地解答了书中每一个颇具挑战性的习题，并提供了清晰的解题步骤和关键的数学推导。这让我能够真正地理解这些理论知识，并学会如何将其融会贯通地应用于解决实际问题，大大提升了我独立解决复杂技术问题的能力。

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《Queueing Systems, Computer Applications, Solution Manual》这本书的深度和实用性，对我来说简直是革命性的。我之前一直觉得计算机系统的性能优化是一个充满试错的过程，缺乏一种系统性的理论指导。这本书的出现，彻底改变了我的认知。作者以一种极其清晰且循序渐进的方式，将排队论这一抽象的数学理论，与计算机应用程序的实际需求完美地融合在一起。我特别欣赏书中对各种经典排队模型（如M/M/1、M/M/c、M/G/1等）的详尽阐述，以及它们在实际计算机系统中的具体应用。例如，书中关于如何使用M/M/c模型来分析一个呼叫中心的电话处理能力，以及如何通过调整客服坐席数量来优化客户的平均等待时间，这些内容都极具参考价值。我曾尝试将书中介绍的排队论方法应用于我们公司开发的一个分布式任务调度系统中，通过对任务到达率和服务时间的建模，我能够更准确地预测在不同负载下的任务完成时间和资源利用率，并据此提出了相应的调度策略优化方案，显著提升了系统的整体效率。更让我欣喜的是，本书在计算机应用程序方面的章节，详细介绍了如何利用编程语言（如Java）来实现排队系统的仿真，以及如何通过仿真结果来验证理论分析的准确性。我曾利用书中介绍的蒙特卡洛仿真方法来分析一个复杂网络路由协议的性能，通过模拟不同的网络拓扑和流量模式，我能够更全面地评估该协议在各种条件下的表现，并找出潜在的性能瓶颈。而随附的解题手册，简直是我学习路上的“神助攻”。它详尽地解答了书中每一个具有挑战性的习题，并提供了清晰的解题步骤和关键的数学推导。这让我能够真正地理解这些理论知识，并学会如何将其融会贯通地应用于解决实际问题，大大提升了我独立解决复杂技术问题的能力。

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我一直对如何高效地管理和调度计算机资源充满兴趣，尤其是在面对不断增长的用户需求和日益复杂的系统架构时。《Queueing Systems, Computer Applications, Solution Manual》这本书为我提供了一个坚实的基础。从一开始，我就被书中严谨的数学推导和清晰的逻辑结构所吸引。作者通过大量的实例，生动地阐述了排队论在计算机科学中的广泛应用，从简单的Web服务器请求处理，到复杂的数据库并发控制，再到现代云计算环境中的资源分配。我特别欣赏书中对不同排队模型及其数学特性的分析，这让我能够深入理解系统性能的内在规律。例如，书中关于M/M/k模型在分析多服务器系统性能时的应用，以及如何通过调整服务器数量来优化平均等待时间和系统吞吐量，这些知识直接帮助我优化了我们团队开发的一个在线服务系统的资源配置。此外，本书在计算机应用程序方面的讨论，让我了解到如何将这些理论模型转化为可执行的程序代码，进行仿真和性能预测。书中关于离散事件仿真方法的介绍，以及如何使用Python等语言来实现这些仿真，为我提供了一套实用的工具。更重要的是，随附的解题手册为我解决书中难题提供了巨大的帮助。它不仅提供了答案，更重要的是，它详细解释了每一步的推导过程，让我能够理解背后的数学原理，而不仅仅是记住结果。这对于我这样一个希望深入理解技术细节的人来说，是极其宝贵的。通过反复练习和对照解题手册，我不仅掌握了排队论的理论知识，更学会了如何将其应用于实际的计算机系统设计和优化中，这对我职业生涯的发展具有深远的影响。

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在我看来，这本《Queueing Systems, Computer Applications, Solution Manual》是一本真正的“宝典”，它为我理解和优化计算机系统的性能提供了前所未有的深度和广度。作者的功力非凡，将排队论这样高度抽象的数学理论，以一种极为贴近实际应用的方式呈现出来。我尤其赞赏的是，书中并没有止步于理论的阐述，而是通过大量具体的计算机应用程序案例，生动地展示了排队论在解决实际问题中的应用价值。例如，关于如何使用排队模型来分析网络路由器的分组延迟，以及如何评估不同调度算法在操作系统中的性能表现，这些内容都极具启发性。我曾运用书中介绍的Little's Law来分析我们系统中一个关键的消息队列的吞吐量，并成功地识别出影响其性能的关键因素，从而提出了有效的优化方案。书中对不同排队模型（如M/M/1、M/M/c、M/G/1）的详细讲解，并配以相应的计算机实现思路，为我打开了新的视野。我曾经在思考如何设计一个高可用的数据库连接池时，书中关于多服务器排队模型的分析，以及如何通过调整连接数来平衡性能和资源消耗，给了我极大的启发。更重要的是，随附的解题手册简直是我学习路上的“定心丸”。它不仅仅是提供了答案，更是以一种极为详尽和易于理解的方式，解释了每一道题的解题思路、关键步骤和背后的数学原理。我曾花费大量时间研究书中关于积分和概率分布计算的题目，而解题手册中的详细推导过程，让我能够真正地理解这些复杂计算的由来，并学会了如何将其应用于解决实际问题。这本书的价值，在于它能够将抽象的数学理论转化为可执行的工程实践，让我能够以更科学、更系统的方式来应对计算机系统性能优化中的挑战。

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这本书的洞察力简直是无与伦比的，它让我对计算机系统的性能有了前所未有的理解。作为一个对性能优化充满热情的开发者，我一直致力于寻找更有效的方法来处理并发请求和管理系统资源。过去，我常常通过反复试验来调整参数，这既耗时又难以保证效果。《Queueing Systems, Computer Applications, Solution Manual》这本书彻底改变了我的工作方式。作者以一种非常系统和科学的方式，将抽象的排队论概念与计算机应用的实际场景紧密结合。书中对各种排队模型，例如泊松过程（Poisson process）作为到达过程、指数分布（exponential distribution）作为服务时间的模型，以及更复杂的模型，进行了详尽的分析。我尤其喜欢书中对系统稳态特性（steady-state characteristics）的讲解，比如平均队长（average queue length）、平均等待时间（average waiting time）以及系统利用率（system utilization）。这些指标为我评估系统的瓶颈提供了量化的依据。更重要的是，本书不仅停留在理论层面，而是深入探讨了如何在计算机应用中实际运用这些知识。例如，书中关于如何使用排队论模型来分析和设计网络路由协议、数据库连接池、以及操作系统进程调度器的章节，都为我提供了宝贵的实践指导。我曾尝试将书中介绍的M/G/1模型应用到我们系统中一个关键的缓存模块，通过仿真和理论分析，我成功地识别出了一个潜在的性能瓶颈，并提出了相应的改进方案，最终显著提升了系统的响应速度。随附的解题手册更是功不可没，它详细地解答了书中每一道具有挑战性的题目，并提供了清晰的解题思路和步骤。这些详尽的解释，让我能够真正理解公式的来源和应用场景，而不是简单地记忆。这本书不仅仅是一本教材，它是一套完整的解决问题的框架，让我能够以更科学、更有效的方式来面对和解决计算机系统中的性能挑战。

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我一直深陷于处理高并发和低延迟系统的困境中，直到我发现了这本《Queueing Systems, Computer Applications, Solution Manual》。这本书简直是为我量身定做的。作者以极其精炼和富有洞察力的方式，将排队论这一深奥的理论领域与计算机应用程序的实际需求完美地结合起来。我尤其欣赏的是，本书并没有简单地罗列公式和理论，而是通过大量的实际计算机系统应用案例，生动地展示了排队论的强大威力。从服务器的负载均衡到网络流量的整形，再到多任务处理器的调度，每一个案例都栩栩如生，并且与书中介绍的理论模型（如M/M/1、M/M/c、M/G/1等）有着清晰的对应关系。这让我能够更直观地理解这些模型的适用性和局限性。本书在计算机应用程序部分的深入探讨，更是让我爱不释手。它详细介绍了如何利用编程语言（如Python、Java）来实现排队系统的仿真，以及如何通过仿真结果来验证理论分析的准确性。我曾尝试将书中介绍的离散事件仿真技术应用于我们一个电商平台的订单处理系统，通过模拟不同的用户到达率和订单处理速度，我成功地预测了在高峰期可能出现的性能瓶颈，并提前采取了相应的扩容措施，有效避免了潜在的宕机风险。更不用说，随附的解题手册了，它真的是我学习路上的指路明灯。它不仅提供了习题的答案，更重要的是，它以一种循序渐进的方式，详细解释了每一道题的解题思路、关键步骤和数学推导。这让我能够真正地理解理论知识，而不是死记硬背。通过反复研习解题手册，我不仅掌握了排队论的精髓，更学会了如何将这些知识灵活地应用于解决实际的计算机系统问题，这对我个人能力的提升起到了巨大的推动作用。

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这本《Queueing Systems, Computer Applications, Solution Manual》真的是一本令人惊叹的著作。它不仅仅是一本关于排队论的教材，更像是为理解和应用复杂计算机系统提供的一套详尽的蓝图。从我刚翻开第一页起，我就被其严谨而清晰的逻辑深深吸引。作者在介绍基本概念时，总是能巧妙地将其与实际的计算机应用场景联系起来，例如服务器负载均衡、网络通信延迟、甚至是多线程程序的并发执行。书中对各种排队模型，如M/M/1、M/M/c、M/G/1等的讲解，不仅提供了理论推导，更重要的是，它循序渐进地引导读者思考如何在实际系统中辨识出这些模型，并应用相应的分析工具。我尤其欣赏的是，本书并没有止步于理论分析，而是深入探讨了如何在计算机程序中实现这些排队模型的仿真和分析。例如，书中关于离散事件仿真（Discrete Event Simulation）的详细阐述，以及如何利用各种编程语言（如Python、Java）来构建仿真模型，这对我来说是极其宝贵的。它让我能够亲手“构建”一个虚拟的排队系统，观察其行为，并验证理论分析的准确性。更不用说，随附的解题手册（Solution Manual）简直是神来之笔，它详细地解答了书中各个章节的习题，并且提供了多种解题思路和优化建议，这极大地帮助我巩固了对概念的理解，并掌握了解决实际问题的技巧。如果没有这个解题手册，我敢说我可能会在很多关键的节点上卡住，无法真正地内化这些复杂的理论。这本书的价值，在于它能够桥接理论的严谨性和实践的灵活性，让我能够更自信地面对和解决现实世界中遇到的各种性能瓶颈和资源分配问题。

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这本书对于我在理解和优化大规模分布式系统方面起到了至关重要的作用。过去，我常常在面对高并发请求、网络拥塞以及资源竞争时感到无从下手，仅仅依靠直觉和经验来调整系统参数，结果往往是事倍功半，甚至适得其反。然而，通过研读《Queueing Systems, Computer Applications, Solution Manual》，我获得了全新的视角和强大的分析工具。书中对排队论核心概念的深度解析，例如到达过程、服务过程、系统容量、等待时间以及吞吐量等，都以一种非常系统化和数学化的方式呈现。我尤其对书中关于不同排队模型（例如，当客户到达率不均匀、服务时间变化较大时）的讨论印象深刻，这些内容直接对应了我工作中经常遇到的复杂场景。更令人惊喜的是，本书在计算机应用方面的章节，详细介绍了如何将这些排队论模型映射到实际的软件和硬件架构中。例如，关于多处理器调度算法的分析，以及如何评估不同调度策略（如FCFS、SJF、Round Robin）在不同负载下的性能表现。这些内容让我能够更理性地评估现有系统的瓶颈，并提出有针对性的改进方案。此外，解题手册的价值是无法估量的。它不仅提供了习题的答案，更重要的是，它展示了如何一步步地推导出这些答案，包括关键的假设、公式的应用以及数值计算的细节。对于那些涉及复杂积分和概率分布的题目，解题手册中的详细推导过程，让我对理论的理解更加透彻。它帮助我建立了将抽象模型转化为具体解决方案的能力，大大提升了我解决实际工程问题的信心和效率。

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这本书的洞察力简直是令人惊叹的，它为我提供了一个全新的视角来审视和解决我在软件开发过程中遇到的各种性能问题。作为一个经常需要处理高并发和实时性要求的系统开发者，我深知理解系统行为的内在规律是多么重要。《Queueing Systems, Computer Applications, Solution Manual》这本书恰恰满足了这一需求。作者以一种极其严谨但又不失生动的方式，将排队论的核心概念，如到达过程、服务过程、等待时间、系统容量等，与计算机应用程序的实际场景紧密联系起来。我尤其喜欢书中对各种经典排队模型（如M/M/1、M/M/c、M/G/1、GI/M/1等）的详尽分析，以及它们在实际应用中的映射关系。例如，书中关于如何使用M/M/1模型来分析一个简单的Web服务器处理请求的性能，以及如何通过调整服务器的平均处理速率来降低用户的平均等待时间，这些内容都极具启发性。我曾经利用书中关于M/G/1模型来分析我们系统中一个文件下载模块的性能，通过对其到达率和服务速率的建模，我能够预测在不同并发用户数下的平均下载时间和队列长度，并据此进行了有效的资源分配和优化。更让我受益匪浅的是，本书在计算机应用程序方面的章节，详细介绍了如何利用编程语言（如Python）来实现排队系统的仿真，以及如何通过仿真结果来验证理论分析的准确性。我曾尝试将书中介绍的离散事件仿真方法应用于我们一个在线游戏服务器的玩家连接管理，通过模拟不同玩家的加入和离开速率，我能够更准确地预测服务器在高负载情况下的性能表现，并及时采取应对措施。而随附的解题手册，更是我学习路上的“得力助手”。它详细地解答了书中每一个颇具挑战性的习题，并提供了清晰的解题步骤和关键的数学推导。这让我能够真正地理解这些理论知识，并学会如何将其融会贯通地应用于解决实际问题，大大提升了我独立解决复杂技术问题的能力。

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这本书简直是我学习排队论和解决计算机系统性能问题的“圣经”。作者的功力深厚，能够将如此复杂的数学理论，以一种极其易于理解且与实际应用紧密结合的方式呈现。我尤其欣赏书中对各种经典排队模型（如M/M/1、M/M/c、M/G/1等）的详尽讲解，以及它们在实际计算机系统中的具体应用。例如，书中关于如何使用M/M/1模型来分析一个简单的Web服务器处理请求的性能，以及如何通过调整服务器的平均处理速率来降低用户的平均等待时间，这些内容都极具启发性。我曾利用书中介绍的M/M/c模型来分析我们系统中一个在线客服系统的响应能力，通过对其到达率（用户咨询量）和服务速率（客服处理速度）的建模，我能够准确地预测在不同客服数量下的平均等待时间，并据此进行了有效的客服人员配置优化，显著提升了用户满意度。书中关于Little's Law的深入讲解，以及它在分析系统中各种队列性能时的应用，更是让我茅塞顿开。我曾利用Little's Law来分析我们系统中一个缓存系统的吞吐量，并成功地识别出影响其性能的关键因素，从而提出了有效的优化方案。更让我欣喜的是，本书在计算机应用程序方面的章节，详细介绍了如何利用编程语言（如Java）来实现排队系统的仿真，以及如何通过仿真结果来验证理论分析的准确性。我曾尝试将书中介绍的离散事件仿真方法应用于我们一个物流系统的订单处理流程，通过模拟不同的订单到达率和处理时间，我能够更准确地预测在高峰期可能出现的订单积压情况，并提前采取相应的调度和资源调配措施。而随附的解题手册，简直是我学习路上的“灵魂伴侣”。它详尽地解答了书中每一个颇具挑战性的习题，并提供了清晰的解题步骤和关键的数学推导。这让我能够真正地理解这些理论知识，并学会如何将其融会贯通地应用于解决实际问题，大大提升了我独立解决复杂技术问题的能力。

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