Probabilistic Methods for Algorithmic Discrete Mathematics
M. Habib, C. McDiarmid, Jorge L. Ramirez Alfonsin, B. Reed
324 pages, parution le 01/01/1998
Résumé
The book gives an accessible account of modern
probabilistic methods for analyzing combinatorial
structures and algorithms. It will be an useful guide for
graduate students and researchers.
Subject Index
Special features included:
- a simple treatment of Talagrand's inequalities and their applications;
- an overview and many carefully worked out examples of the probabilistic analysis of combinatorial algorithms;
- a discussion of the "exact simulation" algorithm (in the context of Markov Chain Monte Carlo Methods);
- a general method for finding asymptotically optimal or near optimal graph colouring, showing how the probabilistic method may be fine-tuned to exploit the structure of the underlying graph;
- a succinct treatment of randomized algorithms and derandomization techniques
- The Probabilistic Method
- Probabilistic Analysis of Algorithms
- An Overview of Randomized Algorithms
- Mathematical Foundations of the Markov Chain Monte Carlo Method
- Percolation and the Random Cluster Model: Combinatorial and Algorithmic Problems
- Concentration
- Branching Processes and Their Applications in the Analysis of Tree Structures and Tree Algorithms
Subject Index
L'auteur - Jorge L. Ramirez Alfonsin
Jorge L. Ramírez Alfonsín, Maître de Conférences, Université Pierre et Marie Curie, Paris 6.
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Caractéristiques techniques
| PAPIER | |
| Éditeur(s) | Springer |
| Auteur(s) | M. Habib, C. McDiarmid, Jorge L. Ramirez Alfonsin, B. Reed |
| Parution | 01/01/1998 |
| Nb. de pages | 324 |
| Format | 16 x 24 |
| Couverture | Relié |
| Poids | 616g |
| Intérieur | Noir et Blanc |
| EAN13 | 9783540646228 |
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