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Probability Approximations via the Poisson Clumping Heuristic
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Probability Approximations via the Poisson Clumping Heuristic - neues Buch

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If you place a large number of points randomly in the unit square, what is the distribution of the radius of the largest circle containing no points? Of the smallest circle containing 4 p… Mehr…

Nr. 978-1-4757-6283-9. Versandkosten:Worldwide free shipping, , DE. (EUR 0.00)
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2013, ISBN: 9781475762839

eBooks, eBook Download (PDF), [PU: Springer New York], Springer New York, 2013

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Details zum Buch
Probability Approximations via the Poisson Clumping Heuristic
Autor:
Titel:
ISBN-Nummer:

9781475762839

Detailangaben zum Buch - Probability Approximations via the Poisson Clumping Heuristic


EAN (ISBN-13): 9781475762839
Erscheinungsjahr: 2013
Herausgeber: Springer New York

Buch in der Datenbank seit 2016-01-25T03:16:51+01:00 (Berlin)
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ISBN/EAN: 9781475762839

ISBN - alternative Schreibweisen:
978-1-4757-6283-9
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: aldous
Titel des Buches: probability approximations via the poisson clumping heuristic

Daten vom Verlag:

Autor/in: David Aldous
Titel: Applied Mathematical Sciences; Probability Approximations via the Poisson Clumping Heuristic
Verlag: Springer; Springer US
272 Seiten
Erscheinungsjahr: 2013-03-09
New York; NY; US
Sprache: Englisch
117,69 € (DE)
121,00 € (AT)
142,00 CHF (CH)
Available
XVI, 272 p.

EA; E107; eBook; Nonbooks, PBS / Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastik, Mathematische Statistik; Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; Verstehen; Brownian motion; Markov chain; Maxima; hitting time; random walk; C; Probability Theory; Mathematics and Statistics; Stochastik; BC

A The Heuristic.- B Markov Chain Hitting Times.- C Extremes of Stationary Processes.- D Extremes of Locally Brownian Processes.- E Simple Combinatorics.- F Combinatorics for Processes.- G Exponential Combinatorial Extrema.- H Stochastic Geometry.- I Multi-Dimensional Diffusions.- J Random Fields.- K Brownian Motion: Local Distributions.- L Miscellaneous Examples.- M The Eigenvalue Method.- Postscript.
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