Elements of Simulation (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman & Hall

作者:Byron J.T. Morgan

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:1984-10-01

价格:USD 104.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780412245909

丛书系列:

图书标签:

• Simulation
• Monte Carlo
• Statistical Modeling
• Probability
• Stochastic Processes
• Numerical Methods
• Computational Statistics
• Operations Research
• Queueing Theory
• Discrete Event Simulation

好的，这是一本关于《Stochastic Modeling and the Analysis of Discrete-Event Systems》的详细图书简介，内容侧重于该领域的核心概念、方法论以及应用，完全不涉及您提到的那本《Elements of Simulation》。 --- 随机模型与离散事件系统分析 (Stochastic Modeling and the Analysis of Discrete-Event Systems) 第一部分：基础与概率论的严谨铺垫 本书深入探讨了复杂动态系统的建模与分析，重点聚焦于那些其演化过程由一系列不可预测的、发生在特定时间点的“事件”驱动的系统——即离散事件系统 (Discrete-Event Systems, DES)。在工程、运营研究、计算机科学乃至生物科学中，许多关键系统，例如排队网络、制造流程、通信协议和计算机处理器调度，本质上都是随机的。要对其性能进行准确评估和优化，必须建立在坚实的随机过程理论基础之上。 全书的开篇即是对随机过程基础的详尽回顾与深化。我们从概率空间、随机变量与随机向量的严格定义出发，迅速过渡到对随机过程的系统阐述。重点覆盖了马尔可夫过程，特别是离散时间马尔可夫链 (DTMC) 和连续时间马尔可夫链 (CTMC) 的数学结构、平稳分布的求解方法（如平衡方程、归一化方程）以及遍历性条件。这些理论工具是后续建立任何动态随机模型的核心骨架。 随后，我们将目光投向具有时间连续性的重要过程：泊松过程 (Poisson Process) 及其各种变体，包括非齐次泊松过程和复合泊松过程。泊松过程作为描述事件随机到达的基石，其性质（如独立增量性、无后效性）被细致剖析，并与指数分布之间的内在联系得到了清晰的阐释。这一基础部分的严谨性确保了读者能够理解后续复杂模型中随机性是如何被量化和处理的。 第二部分：核心模型：排队论的深度剖析 离散事件系统的经典应用领域无疑是排队论 (Queuing Theory)。本书并未将排队系统视为孤立的章节，而是将其视为随机过程在资源共享环境下的集中体现。我们从最基本的M/M/1 系统开始，系统地推导其稳态性能指标，如平均等待时间、系统忙期和设备利用率。 随后，模型复杂度逐步提升： 1. 多服务器系统 (M/M/c)：探讨了资源分配的效率，并引入了Erlang C 公式来处理等待用户在队列中排队的情况。 2. 有限容量系统与阻塞：分析了当系统达到最大容量时，新到达的顾客被拒绝（损失制）或必须等待（等待制）的后果，这对于设计需要资源限制的实际系统至关重要。 3. 一般到达过程与服务时间：这是模型走向实际的关键一步。我们引入了G/M/1 和M/G/1 模型。对于后者，Pollaczek-Khinchine (P-K) 公式的推导过程被详细展示，它揭示了服务时间分布的二阶矩对平均等待时间的关键影响，强调了系统设计中方差的敏感性。 4. 网络化系统：系统地介绍了Jackson 网络。该网络通过解耦技术，将复杂的相互连接的系统分解为一系列独立的M/M/c站，这极大地简化了大规模系统的分析过程。我们还将讨论更复杂的BCMP 网络，它允许具有不同优先级的顾客和多服务台。 第三部分：再生过程与半马尔可夫过程 为了处理那些服务时间或到达间隔不符合指数分布的情况，我们需要更强大的工具。再生过程 (Regenerative Processes) 是分析许多非马尔可夫系统的基础。通过识别系统重复回到特定状态的“再生点”，可以将复杂的随机演化过程分解为一系列独立同分布的周期。本书详细解释了如何利用再生技术来计算平均到达率、平均停留时间和平均等待时间。 更进一步，我们进入半马尔可夫过程 (Semi-Markov Processes, SMP) 的领域。SMP 允许系统在不同状态之间转移所需的时间本身也服从任意的分布（只要它们与转移概率相关）。本书详细阐述了如何构建半马尔可夫过程的平均转移矩阵，并展示了如何利用这些矩阵来求解系统在任意状态下的平均停留时间，这对于分析具有复杂操作周期的制造单元或通信协议至关重要。 第四部分：面向性能评估的仿真方法论（方法论与案例研究的结合） 尽管本书建立在严格的分析基础之上，但许多实际问题由于其复杂的非线性或缺乏解析解的特性，必须依赖计算机仿真进行评估。本书的后半部分转向了仿真方法的构建与验证，特别是针对离散事件系统的特定需求。 1. 仿真模型构建：详细讨论了如何将分析模型（如CTMC或SMP）转化为离散事件驱动的仿真逻辑。强调了系统状态变量、事件调度表（Event List） 的管理，以及如何维护时间推进机制。 2. 随机数生成与输入模型：随机性的质量是仿真的生命线。我们深入探讨了高质量的伪随机数生成器 (PRNGs) 的特性（如周期、均匀性），以及如何使用逆变换法、接受-拒绝法等技术，从均匀分布的随机数中精确生成特定分布（如指数、伽马、威布尔）的样本。 3. 输出数据分析：仿真运行结束后，如何从海量的运行数据中提取有意义的性能指标是另一大挑战。本书详细区分了瞬态分析（启动期） 与稳态分析的需求。对于稳态结果，我们系统地介绍了删除瞬态 (Warm-up Period Deletion) 的技术，以及如何使用批次均值法 (Batch Means Method) 或谱分析法来估计置信区间，确保性能评估结果的统计显著性。 第五部分：应用扩展：可靠性与维护系统 最后，本书将所学的随机过程理论应用于可靠性工程和维护策略的分析中。我们探讨了如何使用可靠性过程（通常是计数过程）来建模设备故障与修复的时间序列。 可靠性与寿命分布：分析了指数分布（无后效性）在线性失效率模型中的应用，以及非指数分布（如Weibull）在描述老化效应时的重要性。 维护模型：区分了完全更新 (Renewals) 与部分更新。重点分析了预防性维护 (Preventive Maintenance, PM) 策略的经济性评估，包括固定周期 PM 和状态依赖 PM。通过建立再生过程模型，可以计算平均停机时间、平均修复时间以及系统的长期可用性，为制定最优维护调度提供量化依据。 通过这种从纯概率论基础到复杂模型构建，再到性能评估方法的全面覆盖，《Stochastic Modeling and the Analysis of Discrete-Event Systems》旨在为读者提供一个全面、严谨且具有高度实践指导意义的理论框架，以应对现实世界中离散事件系统的挑战。

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说实话，这本书的排版和图表设计简直是艺术品级别的。我以前读过一些技术书籍，内容虽然扎实，但图示往往是黑白、粗糙的，看了让人昏昏欲睡。然而，这本的插图和流程图清晰得令人难以置信，每一个图例都不是为了凑数而存在的，它们都精准地服务于理论的阐述。例如，书中解释如何构建一个多尺度模型时，那个层级结构图，简洁到让我一下子就明白了不同层级间的耦合关系，那种视觉化的冲击力，比单纯看文字描述有效一百倍。而且，作者在选择例子时也颇具匠心，从金融市场的波动模拟到复杂的供应链优化，覆盖的领域非常广泛，这使得不同背景的读者都能从中找到共鸣点和可以立即应用的角度。我个人的体会是，这本书的“可操作性”极强，你读完一章，马上就能在自己的软件环境中尝试复现或者改进书中的案例，这种即时反馈机制极大地增强了学习的动力。它真正做到了理论指导实践，而不是空谈。

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我必须得说，这本书的深度和广度完全超出了我的预期。我原本以为它会集中在某一个特定的建模领域，但它巧妙地将统计学的严谨性与工程学的实用性完美结合起来。最让我印象深刻的是作者在处理模型验证与确认（V&V）这一环节时所采取的立场。他没有采取那种一笔带过的敷衍态度，而是用大量的篇幅，细致入微地剖析了每一步骤中潜藏的陷阱和必须遵守的原则。这种对细节的执着，让这本书的专业度瞬间提升了一个档次。我记得有一次我尝试用书中介绍的某个高级统计检验方法来校准我的一个项目模型，结果发现效果立竿见影，远比我过去依赖的那些经验法则要可靠得多。这本书的行文风格非常直接，不拖泥带水，直击核心，阅读体验酣畅淋漓，仿佛有一位经验极其丰富的专家在你耳边低语指点迷津。对于那些在学术研究或工业设计中需要处理高风险决策的专业人士来说，这本书提供的知识体系是构建信心的基石。

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哇，这本书真是让人爱不释手！我最近沉迷于一本关于构建复杂系统模型的新书，它完全颠覆了我对传统仿真方法的一些固有印象。这本书的叙述方式非常新颖，它不像其他教材那样堆砌公式和理论，而是通过一系列生动的案例，引导读者深入理解模拟过程背后的哲学思想和实际操作技巧。作者在讲解如何处理系统中的随机性与不确定性时，展现出非凡的洞察力，让我对如何构建更贴近现实的数学框架有了全新的认识。特别值得称赞的是，书中对不同类型模拟方法（比如离散事件模拟和基于主体的模拟）的比较分析，既深刻又不失趣味性。我感觉自己不只是在学习一种技术，更是在培养一种解决复杂问题的思维方式。阅读过程中，我时常需要停下来，回味作者对某个关键概念的阐述，那种豁然开朗的感觉，真的太棒了。对于任何想要超越基础知识、迈向高级系统建模领域的人来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。它不仅仅是工具书，更像是引人入胜的智力冒险指南。

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我得承认，这本书的起点设置得相当高，它并不是那种适合纯粹初学者的入门读物，更像是为那些已经掌握了基础概率论和编程语言的读者准备的“进阶秘籍”。书中对高维数据结构和大规模并行计算在模拟中的应用进行了深入探讨，这部分内容对我这样的资深爱好者来说，简直是醍醐灌顶。我特别欣赏作者对于计算效率的关注，他没有停留在“能跑起来”的层面，而是探讨了如何让模型运行得“更快、更稳、更精确”。其中关于蒙特卡洛方法收敛速度优化的那几章，我足足花了三天时间才啃完，但随之而来的收获是巨大的，我解决了困扰我很久的一个计算瓶颈问题。这本书的难度是递进式的，它要求读者有一定的数学直觉和快速学习新算法的能力。对于那些渴望挑战自我、希望将自己的建模水平推向业界顶尖水平的工程师和研究人员而言，这本书无疑是架设在你们面前的一座坚固的桥梁。

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这本书最让我感到惊喜的是它对“不确定性”这个主题所持有的哲学思辨深度。它不仅仅教你如何用数学工具去量化误差，更重要的是，它引导你去思考：我们到底能从模拟中获取多少“真实”的信息？作者在回顾经典仿真理论的局限性时，用词精准而有力，他毫不讳言地指出了过去某些模型过度简化现实的倾向。这种批判性的视角，让我对“模型即世界”这种危险的思维定式保持了警惕。书中对情景分析（Scenario Analysis）的探讨也极其精妙，它教会我们如何构建一组富有代表性的“可能未来”，而不是仅仅依赖于单一的预测结果。这种着眼于风险管理和决策鲁棒性的方法论，让我对未来工作中如何呈现模拟结果有了全新的规范。总而言之，这是一部视野开阔、论证严密、充满智慧的著作，它带来的不仅仅是技术上的提升，更是思维模式上的进化。

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