Stochastic Models in Queueing Theory, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
This is a graduate level textbook that covers the fundamental topics in queuing theory. The book has a broad coverage of methods to calculate important probabilities, and gives attention to proving the general theorems. It includes many recent topics, such as server-vacation models, diffusion approximations and optimal operating policies, and more about bulk-arrival and bull-service models than other general texts. It is current, clear and provides comprehensive coverage. It contains a wealth of interesting and relevant examples and exercises to reinforce concepts. it includes reference lists provided after each chapter for further investigation.
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用户评价
这本书带给我的震撼是全方位的，它不仅仅是对现有队列理论知识的梳理和总结，更是在一些前沿领域进行了深入的探索和拓展。我尤其对书中关于近似分析方法的部分印象深刻，很多实际的排队系统无法用精确解析方法求解，而这本书提供的各种近似技术，例如扩散近似、流体近似等，都非常实用，并且给出了详细的误差分析，让我能够对近似结果的可靠性有清晰的认识。作者们在探讨高呼叫率系统、受限系统以及多类型顾客系统时，所提出的模型和分析方法都非常具有创新性，这为我理解和设计更复杂的实际系统提供了重要的理论指导。我曾一度在处理一个关于电信网络的服务质量分析项目时遇到了瓶颈，很多模型都无法直接套用，但当我查阅这本书时，惊喜地发现书中提到的许多模糊队列模型、优先队列模型以及带反馈的队列模型，给了我极大的启发，让我找到了解决问题的关键思路。书中对仿真方法在队列分析中的应用也进行了详细的阐述，并提供了相应的算法和注意事项，这让我认识到理论分析与仿真模拟两者相辅相成的重要性。此外，它还涉及了一些与队列理论密切相关的其他领域，例如排队博弈、随机网络流等，虽然篇幅不算特别大，但足以让我对这些交叉领域产生浓厚的兴趣，并为我未来的进一步研究指明了方向。这本书的深度和广度都远远超出了我的预期，它不仅是一本教科书，更是一部凝聚了该领域顶尖研究成果的参考文献，是我进行学术研究过程中不可或缺的宝贵资源。
评分这本书简直是我近期阅读中最有价值的一本，特别是对于我这种需要在理论和实践之间找到平衡的研究人员来说。《Stochastic Models in Queueing Theory, Second Edition》在理论的严谨性和应用的实用性之间找到了完美的结合点。它不仅仅罗列了各种公式和定理，更重要的是教会我如何去思考，如何去建模，以及如何去分析。书中对于各种排队系统的性能指标的计算，都提供了详尽的推导过程，而且常常会提供多种不同的推导方法，让我能够从不同的角度去理解同一个结论。我尤其喜欢书中关于“排队网络”的章节，它以非常系统的方式介绍了各种排队网络的拓扑结构、分析方法以及性能评估。这对于我目前正在进行的一个关于分布式系统性能分析的研究项目，提供了极其重要的理论指导。书中所涉及的各种先进模型，例如带有客户时变到达率和时变服务率的模型，以及具有优先级的模型，都为我解决实际问题提供了宝贵的思路。同时，作者们在介绍这些模型时，并没有回避其数学上的复杂性，但同时又通过直观的解释和图示，让这些复杂的概念变得易于理解。这本书的出版，无疑为所有从事队列理论及相关领域研究的学者和工程师们，提供了一个不可多得的学习和参考的宝藏。
评分我必须说，《Stochastic Models in Queueing Theory, Second Edition》是一本令人惊叹的书。它的深度和广度都超乎想象，而且对细节的关注程度令人钦佩。书中对于每一种排队模型的引入，都充满了引人入胜的实际案例，从电话交换系统到计算机网络，再到生产线上的物料流转，无所不包。这让我深刻体会到队列理论的强大生命力和广泛应用。我特别欣赏书中对“稳态”和“瞬态”行为的区分讲解，以及如何通过不同的数学工具来分析这两种情况。例如，对于瞬态行为的分析，书中提供了包括差分方程、积分方程以及一些近似方法在内的多种求解策略，这让我能够更全面地理解排队系统的动态变化过程。作者们在处理一些高阶模型时，并没有回避复杂的数学推导，但同时又通过精炼的语言和清晰的逻辑，将复杂的数学过程变得易于理解。我曾一度在学习关于“具有优先级和批量到达”的排队模型时感到非常吃力，但这本书中的详细讲解，配合大量的图表和公式推导，让我最终攻克了难关。它让我看到，即使是看似非常复杂的数学问题，只要有合适的引导和清晰的逻辑，也能被有效地解决。这本书对我而言，不仅是一次知识的学习，更是一次智力的挑战，它让我不断突破自己的思维极限，并从中获得了巨大的满足感。
评分《Stochastic Models in Queueing Theory, Second Edition》在我看来，是一本超越了教科书定义的经典著作。它不仅仅是知识的传递，更是思维方式的启迪。书中对于如何建立和分析随机模型，提供了一套系统而又灵活的方法论。作者们在讲解一些复杂问题的解决方案时，并不局限于单一的路径，而是常常会提供多种可行的分析思路，并对比它们的优缺点。这种开放式的讲解方式，让我学会了如何从不同的角度去思考问题，也培养了我独立分析和解决问题的能力。我特别欣赏书中对“稀疏矩阵”和“迭代算法”在队列模型求解中的应用。这让我看到了如何利用计算科学的工具来处理那些解析上难以求解的问题。同时，书中对仿真方法和统计分析在验证模型和估计参数方面的作用也给予了足够的重视，这让我意识到理论与实践相结合的重要性。我曾经在工作中遇到一个非常棘手的排队系统优化问题，当时感觉束手无策，后来在参考了这本书中关于“有限队列中的到达率和离开率”的分析方法后，找到了突破口。书中提供的详细案例分析，让我能够将抽象的理论知识转化为具体的行动方案。对我而言，这本书不仅仅是关于队列理论的，更是关于如何用数学的语言去理解和改造世界的。它让我明白，理论的力量在于它的普适性和指导性，而优秀的理论书籍，则在于它能够激发我们无限的创造力。
评分读完《Stochastic Models in Queueing Theory, Second Edition》，我感觉自己的思维方式都被拓宽了。它非常注重培养读者的分析能力，不仅仅是教你如何套用公式，更重要的是让你理解公式背后的逻辑和原理。例如，在讲解Little定律的证明时，书中提供了多种不同的推导思路，从概率密度函数到期望值，再到更抽象的测度论角度，让我深刻体会到数学工具的多样性和优越性。我之前在理解某些复杂模型的稳态性质时常常感到困惑，但这本书通过清晰的图示和生动的例子，将抽象的数学概念变得触手可及。作者们在介绍每一种新模型时，都会先从一个实际场景出发，解释这个模型是为了解决什么样的问题，然后再引入相应的数学工具进行分析。这种“问题驱动”的学习方式让我更容易将理论知识与实际应用联系起来，也让我对队列理论在各个领域的广泛应用有了更深刻的认识，比如在交通流、计算机网络、生产制造、医疗服务等领域。这本书的语言风格也非常严谨而又不失可读性，它在保持学术性的同时，避免了过于晦涩难懂的术语堆砌，让即使是初学者也能逐步掌握其中的精髓。我特别喜欢书中对一些经典问题进行“解剖式”分析的过程，从模型的假设到最终的结论，每一步都讲解得非常透彻，让我不仅知其然，更知其所以然。对我而言，这本书不仅仅是一次知识的获取，更是一次思维的洗礼，它让我以更系统、更深入的视角去审视那些隐藏在日常现象背后的随机规律。
评分这本书简直就是队列理论的百科全书，而且是那种让你读起来毫不费力，却又能获得海量知识的百科全书。它在内容的组织上可谓是匠心独运。比如，在介绍一个新模型之前，作者总是会先详细阐述该模型所能解决的实际问题，让读者对学习的目的有一个清晰的认识。然后，再逐步引入必要的数学工具和理论概念，并用大量的实例进行说明。这种“由表及里，由浅入深”的学习方式，让我能够始终保持学习的积极性和主动性。我尤其喜欢书中在分析各种排队模型时，所使用的统一框架。无论是M/M/1，M/M/c，还是更复杂的模型，作者都尝试从稳态分析、瞬态分析、性能指标计算等方面进行系统地介绍。这让我能够在一个统一的理论框架下，理解和比较不同模型的特点和优劣。此外，书中对一些“软性”的排队问题，例如带有顾客等待心理、服务员情绪波动等因素的考虑，也进行了有趣的探讨，这让我看到了队列理论在人性化服务设计方面的巨大潜力。虽然这些内容可能不在核心的数学推导范畴内，但它们极大地拓宽了我的视野，让我看到了队列理论更广阔的应用前景。这本书的出版，无疑为所有对队列理论感兴趣的研究者、工程师以及学生提供了一个无与伦比的学习资源，它不仅能够帮助我们打下坚实的理论基础，更能激发我们对该领域进行更深入探索的兴趣。
评分从头到尾细细品读《Stochastic Models in Queueing Theory, Second Edition》，我最大的感受就是其内容的“全面性”和“系统性”。它就像一张详尽的地图，为我绘制了整个队列理论的知识版图。从最基础的泊松过程和指数分布，到各种经典的排队模型（M/M/1, M/M/c, M/G/1等），再到更复杂的网络模型、近似分析方法、仿真技术，几乎涵盖了该领域的所有重要方面。我特别喜欢书中关于“排队网络”的讲解，它清晰地阐述了不同网络结构（如 Jackson 网络、Gordon-Newell 网络）的特性，以及如何通过组合和分解的方法来分析这些网络的整体性能。书中在推导各种性能指标时，使用了多种数学工具，包括概率论、线性代数、微积分，甚至是简单的组合学，这让我能够从不同角度去理解和掌握这些公式。我曾一度在处理一个关于流量调度的项目时，遇到了瓶颈，当时正是在参考了书中关于“具有优先级的排队系统”和“受限到达与服务”的章节后，才找到了解决问题的关键。这本书不仅仅提供了理论知识，更重要的是它教会了我如何将理论知识应用于实际问题，并从中获得可行的解决方案。对我而言，这不仅仅是一本教科书，更是一本指导我如何解决实际排队问题的“宝典”。
评分《Stochastic Models in Queueing Theory, Second Edition》这本书，对我来说，不仅仅是一本技术手册，更是一本关于“如何用数学的语言描述和解决现实世界问题”的启蒙读物。书中对于每一个概念的引入，都源于实际生活中的具体问题，例如如何安排呼叫中心的坐席，如何设计高效的计算机网络，如何优化生产线的吞吐量等等。这种“问题驱动”的学习方式，让我能够始终保持对知识的渴求和学习的动力。我特别欣赏书中对于“随机过程”的深入讲解，它不仅仅局限于马尔可夫链，还涵盖了泊松过程、布朗运动等多种重要的随机过程，并详细阐述了它们在队列理论中的应用。对于各种排队模型的分析，本书都提供了非常详尽的数学推导，并且在关键步骤都给出了清晰的解释。我印象深刻的是书中关于“再生过程”的讲解，它提供了一种强大的工具来分析那些具有重复模式的排队系统。通过这本书，我不仅掌握了各种排队模型的分析方法，更重要的是学会了如何建立和理解更复杂的随机模型，并从中提取出有价值的信息。它让我明白，数学的魅力在于它的逻辑性和普适性，而队列理论，就是连接数学世界与现实世界的一座重要桥梁。
评分坦白说，在翻开《Stochastic Models in Queueing Theory, Second Edition》之前，我对队列理论的认识还停留在比较零散的层面，许多概念只是模糊地知道，但缺乏系统的理解。这本书的出现，彻底改变了我的这种状况。它以一种极其系统化的方式，将整个队列理论的知识体系梳理得井井有条。从最基础的随机过程，到各种经典的排队模型，再到一些进阶的主题，都安排得非常合理，循序渐进，让学习过程充满了成就感。我印象最深刻的是书中关于“状态空间”和“转移概率”的讲解，这是理解马尔可夫过程的关键，作者用非常直观的方式解释了这些抽象的概念，并通过大量的例子加以巩固，让我一下子就抓住了核心。对于像我这样对数学理论的严谨性要求比较高的读者来说，这本书的处理方式堪称完美。它在给出理论结论的同时，也提供了详细的证明过程，并且对每一步的逻辑都进行了清晰的阐述。我尤其欣赏书中对不同模型之间关系的探讨，例如如何从一个更简单的模型推广到一个更复杂的模型，以及在什么条件下，一个复杂模型可以被近似为一个简单的模型。这不仅加深了我对各种模型的理解，也让我学会了如何根据实际问题选择合适的模型。这本书让我意识到，队列理论并非是一门孤立的学科，它与概率论、随机过程、运筹学等多个学科有着紧密的联系，并且在信息科学、工程管理等领域都有着极其重要的应用价值。
评分我最近终于入手了《Stochastic Models in Queueing Theory, Second Edition》，这本书简直是队列理论领域的一座巍峨丰碑，尤其是对于我这种还在摸索阶段的研究生来说，它提供的知识深度和广度都让我受益匪浅。首先，它在基础概念的引入上做的非常出色，从最简单的泊松过程、指数分布开始，循序渐进地搭建起一个完整的随机过程理论框架，为后续更复杂的模型打下了坚实的基础。书中对马尔可夫链的讲解尤其细致，无论是离散时间还是连续时间，都给出了清晰的定义、性质以及相应的应用场景。作者们并没有止步于理论的推导，而是花费了大量的篇幅来阐述这些理论在实际排队系统中的应用，例如M/M/1, M/M/c, M/G/1等经典模型，对它们的稳态分布、平均等待时间、平均队列长度等关键性能指标的推导都非常详尽，并且提供了多种推导方法，这对于我理解不同角度的思考方式非常有帮助。我特别欣赏书中对排队网络部分的介绍，这是我之前学习中一直感到比较薄弱的地方，这本书提供了深入的讲解，包括 Jackson 网络、Gordon-Newell 网络等，以及如何分析这些网络的整体性能。此外，作者在处理复杂模型时，并没有回避数学的严谨性，但同时又通过大量的图示和直观的解释来帮助读者理解抽象的概念，这一点对于我这样更偏向应用而非纯数学研究的学习者来说至关重要。它让我能够更自信地去面对那些看起来令人望而生畏的数学公式，并从中提取出有用的信息。总而言之，这本书不仅仅是一本教材，更像是一位耐心细致的导师，引导我一步步深入到随机模型和队列理论的海洋中，每一次翻阅都能有新的发现和领悟，绝对是该领域的必读之作。
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