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QPLEX: A Computational Modeling and Analysis Methodology for Stochastic Systems (Springer Series in Operations Research and Financial Engineering)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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QPLEX: A Computational Modeling and Analysis Methodology for Stochastic Systems
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Qplex: A Computational Modeling and Analysis Methodology for Stochastic Systems
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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QPLEX: A Computational Modeling and Analysis Methodology for Stochastic Systems
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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QPLEX: A Computational Modeling and Analysis Methodology for Stochastic Systems (eng)
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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QPLEX: A Computational Modeling and Analysis Methodology for Stochastic Systems
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Dez 2025, 2025
ISBN 10: 3031748727 ISBN 13: 9783031748721
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 372 pp. Englisch.
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QPLEX: A Computational Modeling and Analysis Methodology for Stochastic Systems
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Berlin, Springer Nature Switzerland, Columbia University, Springer, 2024
ISBN 10: 3031748697 ISBN 13: 9783031748691
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book introduces QPLEX, a powerful computational framework designed for modeling and analyzing nonstationary stochastic systems with large state spaces. The methodology excels at rapidly and accurately generating approximate distributions of system performance over time, offering a robust tool for understanding the dynamics of such systems. QPLEX circumvents the curse of dimensionality by imposing conditional independence, which may be represented via a probabilistic graphical model, and exploiting model dynamics. It is specifically crafted for transient analysis of nonstationary systems, often encountered in practical applications but rarely addressed by traditional techniques. It can work directly with empirical distributions and requires no stability assumptions. Since its output is not noisy, QPLEX is tailor-made for sensitivity analysis and optimization.The methodology's few model primitives are flexible enough to specify a rich array of models. For example, models representing queueing networks can exhibit challenging characteristics such as short operational horizons; time-varying arrival rates, service durations, and numbers of servers; and complex routing of entities.The text is accessible to those with engineering, computer science, or mathematics backgrounds and knowledge of probability and stochastic models at the advanced undergraduate level. Many fully worked-out examples aid the comprehension of the concepts and calculations, ensuring readers can effectively apply the methods to real-world systems and making this book a valuable resource for researchers and practitioners alike. This is an open access book. 355 pp. Englisch.
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QPLEX: A Computational Modeling and Analysis Methodology for Stochastic Systems
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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QPLEX: A Computational Modeling and Analysis Methodology for Stochastic Systems
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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EUR 76,26
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QPLEX: A Computational Modeling and Analysis Methodology for Stochastic Systems
Librería: moluna, Greven, Alemania
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QPLEX: A Computational Modeling and Analysis Methodology for Stochastic Systems
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Dez 2025, 2025
ISBN 10: 3031748727 ISBN 13: 9783031748721
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 42,79
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QPLEX: A Computational Modeling and Analysis Methodology for Stochastic Systems
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Nature Switzerland Dez 2024, 2024
ISBN 10: 3031748697 ISBN 13: 9783031748691
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book introduces QPLEX, a powerful computational framework designed for modeling and analyzing nonstationary stochastic systems with large state spaces. The methodology excels at rapidly and accurately generating approximate distributions of system performance over time, offering a robust tool for understanding the dynamics of such systems. QPLEX circumvents the curse of dimensionality by imposing conditional independence, which may be represented via a probabilistic graphical model, and exploiting model dynamics. It is specifically crafted for transient analysis of nonstationary systems, often encountered in practical applications but rarely addressed by traditional techniques. It can work directly with empirical distributions and requires no stability assumptions. Since its output is not noisy, QPLEX is tailor-made for sensitivity analysis and optimization.The methodology's few model primitives are flexible enough to specify a rich array of models. For example, models representing queueing networks can exhibit challenging characteristics such as short operational horizons; time-varying arrival rates, service durations, and numbers of servers; and complex routing of entities.The text is accessible to those with engineering, computer science, or mathematics backgrounds and knowledge of probability and stochastic models at the advanced undergraduate level. Many fully worked-out examples aid the comprehension of the concepts and calculations, ensuring readers can effectively apply the methods to real-world systems and making this book a valuable resource for researchers and practitioners alike.This is an open access book.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 372 pp. Englisch.
