Markov Chains and Mixing Times

Markov Chains and Mixing Times pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:American Mathematical Society
作者:David A. Levin
出品人:
页数:371
译者:
出版时间:2008-12-09
价格:USD 65.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780821847398
丛书系列:
图书标签:
  • 数学
  • Statistics
  • mcmc
  • Marcov
  • 2016
  • Markov Chains
  • Mixing Times
  • Probability
  • Stochastic Processes
  • Random Walks
  • Ergodic Theory
  • Statistical Physics
  • Algorithms
  • Mathematical Analysis
  • Combinatorics
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具体描述

This book is an introduction to the modern approach to the theory of Markov chains. The main goal of this approach is to determine the rate of convergence of a Markov chain to the stationary distribution as a function of the size and geometry of the state space. The authors develop the key tools for estimating convergence times, including coupling, strong stationary times, and spectral methods. Whenever possible, probabilistic methods are emphasized. The book includes many examples and provides brief introductions to some central models of statistical mechanics. Also provided are accounts of random walks on networks, including hitting and cover times, and analyses of several methods of shuffling cards. As a prerequisite, the authors assume a modest understanding of probability theory and linear algebra at an undergraduate level. Markov Chains and Mixing Times is meant to bring the excitement of this active area of research to a wide audience.

《马尔可夫链与混合时间》 这本书是关于马尔可夫链理论及其在各种应用领域中核心概念——混合时间——的深入探讨。我们将带领读者从基础概念出发,逐步深入到马尔可夫链的复杂性和动态行为的研究。 核心概念与理论基石: 我们首先会构建一个坚实的理论基础,详尽介绍马尔可夫链的基本构成要素。这包括状态空间、转移概率矩阵、以及马尔可夫链的定义和性质。读者将学习如何构建和理解描述随机过程演变的转移矩阵,并掌握如何通过这些矩阵来分析系统的长期行为。特别地,我们将深入讲解不可约性和遍历性等关键属性,它们是理解马尔可夫链收敛性和混合时间行为的先决条件。 混合时间:收敛的速度与动态分析: 本书的重点将集中在“混合时间”这一核心概念上。我们将详细阐述混合时间的概念——即马尔可夫链从任意初始状态收敛到其平稳分布所需的时间。这不仅仅是理论上的定义,更是衡量系统动态性能的关键指标。我们将介绍多种评估混合时间的方法和技术,包括: 耦合方法(Coupling Methods): 这是理解混合时间最直观且强大的工具之一。我们将详细介绍不同类型的耦合,例如“碰撞耦合”(collision coupling)和“幼稚耦合”(lazy coupling),以及如何利用它们来建立概率界限。通过构造两个独立但耦合的链,我们可以衡量它们收敛的速度,从而推断原始链的混合时间。 谱隙(Spectral Gap): 利用马尔可夫链转移矩阵的特征值,我们可以量化其收敛速度。我们将深入讲解谱隙的概念,以及如何通过分析转移矩阵的谱性质来获得混合时间的上界。这部分内容将涉及线性代数和傅里叶分析的相关知识,帮助读者理解内在的数学联系。 切片边界(Cutoff Phenomenon): 对于一些著名的马尔可夫链,混合时间表现出一种引人注目的“切片现象”,即链在某个特定时间点之前收敛速度非常慢,然后突然急剧加速。我们将探讨这种现象的发生条件、理论解释以及其在实际应用中的意义。 其他技术: 我们还将介绍其他用于分析混合时间的先进技术,如“覆盖时间”(cover time)、“覆盖距离”(cover distance)和“偏差界”(deviation bounds)等,并探讨它们在不同场景下的适用性。 应用领域与前沿研究: 《马尔可夫链与混合时间》不仅仅是一本纯理论的书籍。我们将广泛探讨马尔可夫链及其混合时间在各个领域的实际应用,展示这些理论工具的强大威力。主要的应用领域将包括: 计算机科学: 随机算法: 许多随机算法,如蒙特卡洛方法、随机游走在图上的算法(如PageRank)、以及近似计数算法,其效率和正确性都依赖于马尔可夫链的混合时间。我们将详细分析这些算法的收敛性,并说明混合时间如何影响它们的性能。 随机化采样: 在机器学习和统计物理中,有效的采样方法至关重要。马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法是一种强大的采样技术,其效率直接与混合时间相关。我们将探讨如何设计具有快速混合时间的MCMC算法。 网络分析: 在分析社交网络、信息传播网络等大规模系统中,马尔可夫链被广泛用于模拟用户行为、信息流动等。混合时间可以帮助我们理解系统达到稳定状态所需的时间。 统计学与概率论: 统计推断: 马尔可夫链在贝叶斯统计和非参数统计中扮演着重要角色。我们将讨论如何利用混合时间理论来分析统计推断方法的收敛性。 随机过程理论: 本书将为读者提供理解更广泛随机过程理论的坚实基础,包括平稳过程、再生过程等。 物理学与化学: 统计物理: 在模拟原子、分子系统和相变过程时,马尔可夫链是核心的模拟工具。混合时间的概念对于理解模拟的收敛性和效率至关重要。 化学动力学: 反应速率、分子动力学模拟等都可以用马尔可夫链来描述,混合时间帮助我们理解反应达到平衡的速度。 本书特色: 严谨性与全面性: 我们力求在理论阐述上做到严谨和全面,覆盖从基础定义到前沿研究的各个方面。 直观的解释与生动的例子: 尽管涉及复杂的数学概念,我们将通过清晰的解释、直观的类比和大量的例子来帮助读者理解。 算法与计算的结合: 本书将介绍相关的算法和计算方法,并探讨如何在实践中应用这些理论。 面向广泛读者: 本书适合数学、计算机科学、统计学、物理学等相关领域的学生、研究人员和工程师,也欢迎对马尔可夫链和随机过程感兴趣的专业人士。 通过深入学习《马尔可夫链与混合时间》,读者将能够深刻理解马尔可夫链的动态特性,掌握分析和评估其收敛速度的关键技术,并在各自的研究和应用领域中灵活运用这些强大的工具。

作者简介

Simon Asher Levin (born April 22, 1941) is an American ecologist. He is a James S. McDonnell Distinguished University Professor in the Department of Ecology and Evolution and the Director of the Center for BioComplexity at Princeton University.[1] He specializes in using mathematical modeling and empirical studies in the understanding of macroscopic patterns of ecosystems and biological diversities.

目录信息

Introduction to finite Markov chains --
Classical (and useful) Markov chains --
Markov chain Monte Carlo : metropolis and Glauber chains --
Introduction to Markov chain mixing --
Coupling --
Strong stationary times --
Lower bounds on mixing times --
The symmetric group and shuffling cards --
Random walks on networks --
Hitting times --
Cover times --
Eigenvalues --
Eigenfunctions and comparison of chains --
The transportation metric and path coupling --
The Ising model --
From shuffling cards to shuffling genes --
Martingales and evolving sets --
The cutoff phenomenon --
Lamplighter walks --
Continuous-time chains --
Countable state space chains --
Coupling from the past --
Open problems --
Appendix A : Background material --
Appendix B : Introduction to simulation
· · · · · · (收起)

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相比之下我浙的概率论就是垃圾。。。 当然后面的我也不打算看了

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