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LIVRES NUMÉRIQUES
Stochastic Analysis for Poisson Point Processes - GIOVANNI PECCATI - MATTHIAS REITZNER

Stochastic Analysis for Poisson Point Processes

Titre de l'éditeur : Stochastic Analysis for Poisson Point Processes

GIOVANNI PECCATI
MATTHIAS REITZNER

 
144,09 $
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EN SAVOIR PLUS Résumé

Stochastic geometry is the branch of mathematics that studies geometric structures associated with random configurations, such as random graphs, tilings and mosaics. Due to its close ties with stereology and spatial statistics, the results in this area are relevant for a large number of important applications, e.g. to the mathematical modeling and statistical analysis of telecommunication networks, geostatistics and image analysis. In recent years – due mainly to the impetus of the authors and their collaborators – a powerful connection has been established between stochastic geometry and the Malliavin calculus of variations, which is a collection of probabilistic techniques based on the properties of infinite-dimensional differential operators. This has led in particular to the discovery of a large number of new quantitative limit theorems for high-dimensional geometric objects. 

This unique book presents an organic collection of authoritative surveys written by the principal actors in this rapidly evolving field, offering a rigorous yet lively presentation of its many facets.


Détails
Prix : 144,09 $
Catégorie :
Auteur :  GIOVANNI PECCATI
MATTHIAS REITZNER
Titre : Stochastic Analysis for Poisson Point Processes
Date de parution : juillet 2016
Éditeur : LIVRES NUMÉRIQUES DIVERS
Sujet : NUL DIVERS
ISBN : 9783319052335 (33190523311)
Référence Renaud-Bray : 3068945
No de produit : 3068945
Droits numériques
Format : EPUB
Disponibilité : Canada, consultez la liste des pays autorisés.
Gestion des droits numériques : Adobe DRM
Entrepôt numérique : NUMILOG
Nombre d'appareils autorisés : 3
Nombre de copier/coller : 0
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Stochastic Analysis for Poisson Point Processes , PECCATI , GIOVANNI*REITZNER , MATTHIAS
© LIVRES NUMÉRIQUES DIVERS 2016