Stochastic Population Processes: Analysis, Approximations, Simulations
Idioma: inglés
Editorial: Oxford University Press, 2011
- Primera edición
- Tapa dura
- Usado
Librería: Prior Books Ltd, Cheltenham, Reino UnidoPrior Books Ltd
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N° de ref. del artículo 132316
- Título
- Stochastic Population Processes: Analysis, Approximations, Simulations
- Autor
- Renshaw, Eric
- Editorial
- Oxford University Press
- Año de publicación
- 2011
- Estado
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- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0199575312
- ISBN 13
- 9780199575312
- Edición
- First Edition.
- Peso del artículo
- 46 onzas
- Dimensiones
- 7x1x10
- Catálogos de vendedores
- Science, Mathematics & Technology
This text, strongly oriented towards problem solving, has three aims:
1. basic analytic tools are introduced through a suite of stochastic processes which do possess relatively simple closed-form solutions;
2. techniques are presented that enable the extraction of considerable behavioural information even when exact probability structures are intractable to direct solution;
3. a range of simulation procedures is proposed which provide insight into the way that particular systems develop - these often expose hitherto unforeseen features and thereby suggest further lines of exploration.
Although the examples are slanted towards ecological and physical applications, only a little imagination is required in order to apply the techniques to problems generic to engineering, chemistry and finance. Indeed, the book provides a rich source of ideas for anyone working with random processes who is prepared to take a flexible approach.
Many aspects of population dynamics are covered, including: general birth-death and power-law processes; random and correlated walks; Markov chains; perturbation and saddlepoint techniques; Wiener, Fokker-Planck and Ornstein-Uhlenbeck diffusion processes; general bivariate processes, including predator-prey, competition, epidemic, cumulative size and counting systems; MCMC and simulation techniques; and velocities, dynamic structure, Turing ring systems and cellular automata for spatial-temporal systems. Extensions include fractal structure from power-law contact distributions, and marked point processes.
Since little of the material is covered at a deep mathematical level, the book will be readily accessible to a wide range of researchers and practitioners, and provides an excellent basis for constructing novel undergraduate and postgraduate courses in applied probability. The unified approach exposes the high degree of linkage that exists between apparently unconnected processes. The book can also be treated as a toolbox to be dipped into in order to select specific analytic and computational techniques.
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