计算机网络数学基础 / 世界著名计算机教材精选
￥39.00定价
作者： Srinivasan Keshav著
译者：纪其进等 译；
出版时间：2014年8月
出版社：清华大学出版社
- 清华大学出版社
- 9787302357254
- 111347
- 0045158004-7
- 16开
- 2014年8月
- 工学
- 计算机科学与技术
- TP301.6
- 计算机类
- 本科
内容简介
纪其进等翻译《计算机网络数学基础》由加拿大滑铁卢大学知名计算机网络研究学者Srinivasan Keshav（凯沙夫）所著，是第一本专门阐述计算机网络理论基础的著作，介绍了从事网络研究所需的主要理论基础知识和工具，其中，基础理论部分包括概率论、统计学、线性代数、优化理论以及信号、系统与变换等内容，理论工具部分包括随机过程与排队论、博弈论、控制论与信息论等内容。为便于巩固所学知识，每章都配备了一定数量的习题。
本书内容全面，难度适中，针对性强，可作为学习计算机网络的高年级本科生、研究生、特别是博士生的教材，也是广大计算机网络研究人员的理论基础参考书。
本书内容全面，难度适中，针对性强，可作为学习计算机网络的高年级本科生、研究生、特别是博士生的教材，也是广大计算机网络研究人员的理论基础参考书。
目录
第1章 概率论
1.1 引言
1.1.1 结果
1.1.2 随机事件
1.1.3 和事件与积事件
1.1.4 概率论公理
1.1.5 主观概率和客观概率
1.2 联合概率和条件概率
1.2.1 联合概率
1.2.2 条件概率
1.2.3 贝叶斯公式
1.3 随机变量
1.3.1 随机分布
1.3.2 累积密度函数
1.3.3 从任意随机分布生成随机数值
1.3.4 随机变量的数学期望
1.3.5 随机变量的方差
1.4 矩和矩生成函数
1.4.1 矩
1.4.2 矩生成函数
1.4.3 矩生成函数的特征
1.5 标准离散分布
1.5.1 伯努利分布
1.5.2 二项分布
1.5.3 几何分布
1.5.4 泊松分布
1.6 标准连续分布
1.6.1 均匀分布
1.6.2 高斯分布（正态分布）
1.6.3 指数分布
1.6.4 幂律分布
1.7 常用定理
1.7.1 马尔可夫不等式
1.7.2 切比雪夫不等式
1.7.3 切诺夫限
1.7.4 强大数定律
1.7.5 中心极限定理
1.8 联合分布的随机变量
1.8.1 贝叶斯网络
1.9 进一步阅读
1.10 习题
第2章 统计学
2.1 总体抽样
2.1.1 抽样类型
2.1.2 标度
2.1.3 异常数据
2.2 简洁地描述样本
2.2.1 表
2.2.2 柱状图、直方图及累计直方图
2.2.3 样本均值
2.2.4 样本中值
2.2.5 差异的度量
2.3 根据样本参数推断总体参数
2.4 实验结果的假设检验
2.4.1 假设检验
2.4.2 假设检验的差错
2.4.3 形式化构造一个假设
2.4.4 将结果与固定值比较
2.4.5 比较两个实验的结果
2.4.6 以顺序标度测量的统计量的假设检验
2.4.7 分布拟合
2.4.8 力度
2.5 独立与依赖：回归与相关
2.5.1 独立
2.5.2 回归
2.5.3 相关
2.6 同时比较多个结果：方差分析
2.6.1 单因素设计
2.6.2 多因素设计
2.7 实验设计
2.8 处理大数据集
2.9 统计分析中的常见错误
2.9.1 定义总体
2.9.2 比较结果缺乏置信区间
……
第3章 线性代数
第4章 最优化
第5章 信号、系统和变换
第6章 随机过程与排队论
第7章 博弈论
第8章 控制论基础
第9章 信息论
习题答案
1.1 引言
1.1.1 结果
1.1.2 随机事件
1.1.3 和事件与积事件
1.1.4 概率论公理
1.1.5 主观概率和客观概率
1.2 联合概率和条件概率
1.2.1 联合概率
1.2.2 条件概率
1.2.3 贝叶斯公式
1.3 随机变量
1.3.1 随机分布
1.3.2 累积密度函数
1.3.3 从任意随机分布生成随机数值
1.3.4 随机变量的数学期望
1.3.5 随机变量的方差
1.4 矩和矩生成函数
1.4.1 矩
1.4.2 矩生成函数
1.4.3 矩生成函数的特征
1.5 标准离散分布
1.5.1 伯努利分布
1.5.2 二项分布
1.5.3 几何分布
1.5.4 泊松分布
1.6 标准连续分布
1.6.1 均匀分布
1.6.2 高斯分布（正态分布）
1.6.3 指数分布
1.6.4 幂律分布
1.7 常用定理
1.7.1 马尔可夫不等式
1.7.2 切比雪夫不等式
1.7.3 切诺夫限
1.7.4 强大数定律
1.7.5 中心极限定理
1.8 联合分布的随机变量
1.8.1 贝叶斯网络
1.9 进一步阅读
1.10 习题
第2章 统计学
2.1 总体抽样
2.1.1 抽样类型
2.1.2 标度
2.1.3 异常数据
2.2 简洁地描述样本
2.2.1 表
2.2.2 柱状图、直方图及累计直方图
2.2.3 样本均值
2.2.4 样本中值
2.2.5 差异的度量
2.3 根据样本参数推断总体参数
2.4 实验结果的假设检验
2.4.1 假设检验
2.4.2 假设检验的差错
2.4.3 形式化构造一个假设
2.4.4 将结果与固定值比较
2.4.5 比较两个实验的结果
2.4.6 以顺序标度测量的统计量的假设检验
2.4.7 分布拟合
2.4.8 力度
2.5 独立与依赖：回归与相关
2.5.1 独立
2.5.2 回归
2.5.3 相关
2.6 同时比较多个结果：方差分析
2.6.1 单因素设计
2.6.2 多因素设计
2.7 实验设计
2.8 处理大数据集
2.9 统计分析中的常见错误
2.9.1 定义总体
2.9.2 比较结果缺乏置信区间
……
第3章 线性代数
第4章 最优化
第5章 信号、系统和变换
第6章 随机过程与排队论
第7章 博弈论
第8章 控制论基础
第9章 信息论
习题答案
