Grundlagen der Warteschlangentheorie (Springer-Lehrbuch Masterclass).
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Schlagworte: Naturwissenschaft, Naturwissenschaften. Zwischenzeitiger Abverkauf über andere Vertriebswege vorbehalten. Wir bemühen uns, unsere Bestände so aktuell wie möglich zu halten. - sehr guter Zustand - 2013. ArtikeldetailsGrundlagen der Warteschlangentheorie (Springer-Lehrbuch Masterclass). Baum, Dieter: Heidelberg, Springer Spektrum Verlag, 2013. Sprache: DeutschISBN: 3642396313 EAN: 9783642396311Bestell-Nr: 106975Bemerkungen: 8°, X, 602 Seiten, farbig illustr. OPbd. - sehr guter Zustand - 2013. b83884 ISBN: 9783642396311Schlagworte: Naturwissenschaft, NaturwissenschaftenEUR 54,70 (inkl. MwSt.) Versandkostenfrei innerhalb DeutschlandsZwischenzeitiger Abverkauf über andere Vertriebswege vorbehalten. Wir bemühen uns, unsere Bestände so aktuell wie möglich zu halten.Aufgenommen mit whBOOKArtikel eingestellt mit dem w+h GmbH eBay-Service Daten und Bilder powered by Buchfreund (2021-10-30), Sehr gut, Festpreisangebot, Publikationsname: Grundlagen der Warteschlangentheorie (Springer-Lehrbuch Mastercl, Produktart: Bücher, EAN: 9783642396311, Format: Gebundene Ausgabe, Anzahl der Seiten: Vi Seiten, Sprache: Deutsch.

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Springer Spektrum. Hardcover. New. Hardcover. 635 pages. Dimensions: 9.6in. x 6.8in. x 1.5in.Dieses Buch prsentiert die Grundlagen der stochastischen Modellierung Matheorie, Wahrscheinlichkeitstheorie, Theorie stochastischer Prozesse und Markov-Theorie in ihrer natrlichen Aufbaufolge. Damit und ergnzt durch einen Anhang zu wichtigen Begriffsbildungen der allgemeinen Topologie, werden die wesentlichen Aussagen der Warteschlangentheorie auf einsolides mathematisches Fundament gestellt. Kapitel 5 behandelt klassische Markov- und Semi-Markov-Modelle, die Phasenmethode, Markov-additive Ankunftsprozesse, das BMAPG1-System und Matrix-geometrische Verteilungen. Kapitel 6 ist rumlichen Ankunftsprozessen vom Typ BMAP gewidmet (Modellierung zeitlich variierender und flchenhaft verteilter Bedienanforderungen mittels zuflliger Punktfelder). Gegenstand des letzten Kapitels sind Reversibilitts- und Balance-Eigenschaften klassischer Warteschlangennetze. Studierende der Mathematik, Informatik und Elektrotechnik fhrt das Buch in die breit gestreute wissenschaftliche Literatur zum Thema ein. This item ships from multiple locations. Your book may arrive from Roseburg,OR, La Vergne,TN.

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Das Lehrbuch präsentiert die Grundlagen der stochastischen Modellierung: Masstheorie, Wahrscheinlichkeitstheorie, Theorie stochastischer Prozesse und Markov-Theorie. Vermittelt wird eine solide mathematische Fundierung der Warteschlangentheorie. Dieses Buch präsentiert die Grundlagen der stochastischen Modellierung Masstheorie, Wahrscheinlichkeitstheorie, Theorie stochastischer Prozesse und Markov-Theorie in ihrer natürlichen Aufbaufolge. Damit und ergänzt durch einen Anhang zu wichtigen Begriffsbildungen der allgemeinen Topologie, werden die wesentlichen Aussagen der Warteschlangentheorie auf ein solides mathematisches Fundament gestellt. Kapitel 5 behandelt klassische Markov- und Semi-Markov-Modelle, die Phasenmethode, Markov-additive Ankunftsprozesse, das BMAP/G/1-System und Matrix-geometrische Verteilungen. Kapitel 6 ist räumlichen Ankunftsprozessen vom Typ BMAP gewidmet (Modellierung zeitlich variierender und flächenhaft verteilter Bedienanforderungen mittels zufälliger Punktfelder). Gegenstand des letzten Kapitels sind Reversibilitäts- und Balance-Eigenschaften klassischer Warteschlangennetze. Studierende der Mathematik, Informatik und Elektrotechnik führt das Buch in die breit gestreute wissenschaftliche Literatur zum Thema ein. gebundene Ausgabe, 05.09.2013.

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Dieses Buch präsentiert die Grundlagen der stochastischen Modellierung — Masstheorie, Wahrscheinlichkeitstheorie, Theorie stochastischer Prozesse und Markov-Theorie — in ihrer natürlichen Aufbaufolge. Damit und ergänzt durch einen Anhang zu wichtigen Begriffsbildungen der allgemeinen Topologie, werden die wesentlichen Aussagen der Warteschlangentheorie auf ein solides mathematisches Fundament gestellt. Kapitel 5 behandelt klassische Markov- und Semi-Markov-Modelle, die Phasenmethode, Markov-additive Ankunftsprozesse, das BMAP/G/1-System und Matrix-geometrische Verteilungen. Kapitel 6 ist räumlichen Ankunftsprozessen vom Typ BMAP gewidmet (Modellierung zeitlich variierender und flächenhaft verteilter Bedienanforderungen mittels zufälliger Punktfelder). Gegenstand des letzten Kapitels sind Reversibilitäts- und Balance-Eigenschaften klassischer Warteschlangennetze. Studierende der Mathematik, Informatik und Elektrotechnik führt das Buch in die breit gestreute wissenschaftliche Literatur zum Thema ein. gebundene Ausgabe, 05.09.2013.

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Dieses Buch präsentiert die Grundlagen der stochastischen Modellierung — Masstheorie, Wahrscheinlichkeitstheorie, Theorie stochastischer Prozesse und Markov-Theorie — in ihrer natürlichen Aufbaufolge. Damit und ergänzt durch einen Anhang zu wichtigen Begriffsbildungen der allgemeinen Topologie, werden die wesentlichen Aussagen der Warteschlangentheorie auf ein solides mathematisches Fundament gestellt. Kapitel 5 behandelt klassische Markov- und Semi-Markov-Modelle, die Phasenmethode, Markov-additive Ankunftsprozesse, das BMAP/G/1-System und Matrix-geometrische Verteilungen. Kapitel 6 ist räumlichen Ankunftsprozessen vom Typ BMAP gewidmet (Modellierung zeitlich variierender und flächenhaft verteilter Bedienanforderungen mittels zufälliger Punktfelder). Gegenstand des letzten Kapitels sind Reversibilitäts- und Balance-Eigenschaften klassischer Warteschlangennetze. Studierende der Mathematik, Informatik und Elektrotechnik führt das Buch in die breit gestreute wissenschaftliche Literatur zum Thema ein.​.

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Das Lehrbuch präsentiert die Grundlagen der stochastischen Modellierung: Masstheorie, Wahrscheinlichkeitstheorie, Theorie stochastischer Prozesse und Markov-Theorie. Vermittelt wird eine solide mathematische Fundierung der Warteschlangentheorie. Dieses Buch präsentiert die Grundlagen der stochastischen Modellierung Masstheorie, Wahrscheinlichkeitstheorie, Theorie stochastischer Prozesse und Markov-Theorie in ihrer natürlichen Aufbaufolge. Damit und ergänzt durch einen Anhang zu wichtigen Begriffsbildungen der allgemeinen Topologie, werden die wesentlichen Aussagen der Warteschlangentheorie auf ein solides mathematisches Fundament gestellt. Kapitel 5 behandelt klassische Markov- und Semi-Markov-Modelle, die Phasenmethode, Markov-additive Ankunftsprozesse, das BMAP/G/1-System und Matrix-geometrische Verteilungen. Kapitel 6 ist räumlichen Ankunftsprozessen vom Typ BMAP gewidmet (Modellierung zeitlich variierender und flächenhaft verteilter Bedienanforderungen mittels zufälliger Punktfelder). Gegenstand des letzten Kapitels sind Reversibilitäts- und Balance-Eigenschaften klassischer Warteschlangennetze. Studierende der Mathematik, Informatik und Elektrotechnik führt das Buch in die breit gestreute wissenschaftliche Literatur zum Thema ein.

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Dieses Buch präsentiert die Grundlagen der stochastischen Modellierung - Masstheorie, Wahrscheinlichkeitstheorie, Theorie stochastischer Prozesse und Markov-Theorie - in ihrer natürlichen Aufbaufolge. Damit und ergänzt durch einen Anhang zu wichtigen Begriffsbildungen der allgemeinen Topologie, werden die wesentlichen Aussagen der Warteschlangentheorie auf ein solides mathematisches Fundament gestellt. Kapitel 5 behandelt klassische Markov- und Semi-Markov-Modelle, die Phasenmethode, Markov-additive Ankunftsprozesse, das BMAP/G/1-System und Matrix-geometrische Verteilungen. Kapitel 6 ist räumlichen Ankunftsprozessen vom Typ BMAP gewidmet (Modellierung zeitlich variierender und flächenhaft verteilter Bedienanforderungen mittels zufälliger Punktfelder). Gegenstand des letzten Kapitels sind Reversibilitäts- und Balance-Eigenschaften klassischer Warteschlangennetze. Studierende der Mathematik, Informatik und Elektrotechnik führt das Buch in die breit gestreute wissenschaftliche Literatur zum Thema ein.?