Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634617)
Контекстум
.

Вероятностный метод (642,00 руб.)

0   0
Первый авторАлон Нога
АвторыСпенсер Джоэл , Сапоженко А. А.
ИздательствоМ.: Лаборатория знаний
Страниц323
ID443607
АннотацияОдна из самых известных зарубежных книг в области применения вероятностных методов в комбинаторике. В книге содержатся основные элементы методологии. Строгие обоснования и доказательства сопровождаются ясными и неформальными обсуждениями задач, методов и их приложений. Каждый метод иллюстрируется целым рядом точно подобранных примеров.
Кем рекомендованоУчебно-методическим советом по прикладной математике и информатике УМО по классическому университетскому образованию в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности и направлению «Прикладная математика и информатика» и по направлению «Информационные технологии»
Кому рекомендованоДля специалистов в области дискретной математики и теории случайных графов, студентов, аспирантов и преподавателей соответствующих дисциплин.
ISBN978-5-00101-672-4
УДК519.1(075.8)
ББК22.176я73
Алон, Н. Вероятностный метод = The Probabilistic Method : учеб. пособие / Дж. Спенсер; пер. А.А. Сапоженко; Н. Алон .— 4-е изд. (эл.) .— Москва : Лаборатория знаний, 2020 .— 323 с. — Пер. 2-го англ. изд.; Деривативное эл. изд. на основе печ. аналога (М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007); Электрон. текстовые дан. (1 файл pdf : 323 с.); Систем. требования: Adobe Reader XI ; экран 10" .— ISBN 978-5-00101-672-4 .— URL: https://rucont.ru/efd/443607 (дата обращения: 20.04.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Вероятностный метод WileyInterscience Series in Discrete Mathematics and Optimization The Probabilistic Method Second Edition Noga Alon Joel H. Spencer New York Chichester Weinheim Brisbane A WileyInterscience Publication JOHN WILEY & SONS, Inc. <...> Упражнения Вероятностный взгляд: Большой обхват и большое хроматическое число Глава 4. <...> Случайные ограничения и схемы ограниченной глубины 11.3. <...> Нога Алон—член Национальной Академии наук Израиля, автор более чем трехсот работ по комбинаторике и теории сложности, обладатель премий Эрд¨ ера (1991), Пойа (2000), Бруно (2001), Ландау (2005), Г¨ еша (1989), Фейеделя (2005). <...> Применение вероятностного метода в дискретной математике было инициировано Полом Эрд¨ ешем, который сделал для его развития больше, чем кто-либо другой. <...> К первой относится изучение определенных классов комбинаторных объектов, таких как случайные графы или случайные матрицы. <...> Первая часть книги содержит описание методов, применяемых в вероятностных доказательствах, включая традиционную технику, использующую математическое ожидание и дисперсию, а также более современные методы, связанные с применением мартингалов и корреляционных неравенств. <...> Основная идея вероятностного метода может быть описана следующим образом: чтобы доказать существование комбинаторной структуры с определенными свойствами, мы конструируем соответствующее вероятностное пространство и показываем, что случайно выбранный элемент этого пространства обладает данными свойствами с положительной вероятностью. <...> Этот метод был предложен Полом Эрд¨ в его развитие столь значительный вклад, что представляется справедливым назвать его «методом Эрд¨ числе глубоких результатов, касающихся вероятностного подхода, но также во многих интересных проблемах и гипотезах, которые в значительной степени стимулировали исследования в этой области. <...> Грубо говоря, этот метод работает следующим образом: пытаясь доказать, что структура с некоторыми искомыми свойствами существует, мы определяем подходящее вероятностное пространство структур <...>
Вероятностный_метод.pdf
Стр.4
Стр.5
Стр.6
Стр.7
Стр.8
Стр.9
Вероятностный_метод.pdf
Н. Алон, Дж. Спенсер Вероятностный метод Перевод 2го английского издания А. А. Сапоженко под редакцией 4е издание, электронное Допущено по прикладной математике и информатике УМО учебнометодическим советом по классическому университетскому образованию в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности и направлению «Прикладная математика и информатика» и по направлению «Информационные технологии» Москва Лаборатория знаний 2020
Стр.4
УДК 519.1 ББК 22.176 А45 Алон Н. А45 Вероятностный метод : учебное пособие / Н. Алон, Дж. Спенсер ; пер. 2-го англ. изд. — 4-е изд., электрон. — М. : Лаборатория знаний, 2020. — 323 с. — Систем. требования: Adobe Reader XI ; экран 10".— Загл. с титул. экрана. — Текст : электронный. ISBN 978-5-00101-672-4 Одна из самых известных зарубежных книг в области применения вероятностных методов в комбинаторике. В книге содержатся основные элементы методологии. Строгие обоснования и доказательства сопровождаются ясными и неформальными обсуждениями задач, методов и их приложений. Каждый метод иллюстрируется целым рядом точно подобранных примеров. Для специалистов в области дискретной математики и теории случайных графов, студентов, аспирантов и преподавателей соответствующих дисциплин. УДК 519.1 ББК 22.176 Деривативное издание на основе печатного аналога: Вероятностный метод : учебное пособие / Н. Алон, Дж. Спенсер ; пер. 2-го англ. изд. — М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. — 320 с. : ил. ISBN 978-5-94774-556-6. Первый тираж книги выпущен при финансовой поддержке РФФИ в рамках издательского проекта № 05-01-14048 В соответствии со ст. 1299 и 1301 ГК РФ при устранении ограничений, установленных техническими средствами защиты авторских прав, правообладатель вправе требовать от нарушителя возмещения убытков или выплаты компенсации Copyright ○c 2000 by John Wiley & Sons, Inc. All Rights ISBN 978-5-00101-672-4 ○c Перевод, оформление, Лаборатория знаний, 2015 Reserved. This EBook is published under license with the original publisher John Wiley & Sons, Ltd.
Стр.5
Оглавление Предисловие редактора перевода Предисловие авторов к русскому изданию Предисловие Благодарности Часть I. МЕТОДЫ Глава 1. Основы 9 11 13 15 1.1. Вероятностный метод 1.2. Теория графов 1.3. Комбинаторика Вероятностный взгляд: Теорема Эрдёша—Ко—Радо Глава 2. Линейность математического ожидания 1.4. Комбинаторная теория чисел 1.5. Пары с пустым пересечением 1.6. Упражнения 2.1. Основы 18 18 20 24 27 28 29 31 2.2. Разбиение графов Вероятностный взгляд: Теорема Брегмана 2.3. Два быстрых результата 2.4. Балансировка векторов 2.5. Разбалансировка лампочек 2.6. Без подбрасывания монет 2.7. Упражнения Глава 3. Малые вариации 3.1. Числа Рамсея 3.2. Независимые множества 3.3. Комбинаторная геометрия 3.4. Упаковка 3.5. Перекраска Вероятностный взгляд: Большой обхват и большое хроматическое число 3.6. Непрерывное время 3.7. Упражнения Глава 4. Второймомент 4.1. Основы 4.2. Теория чисел 32 32 33 35 36 38 39 40 42 44 44 46 47 48 49 53 58 59 60 60 61
Стр.6
6 ОГЛАВЛЕНИЕ 4.3. Дополнительные теоретические сведения 4.4. Случайные графы Вероятностный взгляд: Гамильтоновы пути 4.5. Максимальный размер клики 4.6. Различные суммы 4.7. Подход Рёдля 4.8. Упражнения Глава 5. Локальная лемма 5.1. Лемма 5.2. Свойство 𝐵 и разноцветные множества действительных чисел Вероятностный взгляд: Ориентированные циклы Глава 6. Корреляционные неравенства 5.3. Нижние оценки для чисел Рамсея 5.4. Геометрический результат 5.5. Линейная древесность графов 5.6. Латинские трансверсали 5.7. Алгоритмический аспект 5.8. Упражнения 6.1. Теорема о четырех функциях Альсведе и Дайкина 6.2. FKG-неравенство 6.3. Монотонные свойства Вероятностный взгляд: Теорема Турана Глава 7. Мартингалы и плотная концентрация 7.1. Определения 7.2. Большие уклонения 7.3. Хроматическое число 7.4. Два обобщения 7.5. Четыре примера 64 66 70 71 73 78 80 83 83 86 87 89 90 95 96 100 101 102 103 106 107 112 113 6.4. Линейные расширения частично упорядоченных множеств 109 6.5. Упражнения 7.6. Неравенство Талаграна Вероятностный взгляд: Теорема Вейерштрасса о приближении 7.7. Приложения неравенства Талаграна 7.8. Полиномиальная концентрация Кима—Ву 7.9. Упражнения Глава 8. Парадигма Пуассона 8.1. Неравенства Янсона 8.2. Доказательства 8.3. Решето Бруна 8.4. Большие уклонения 8.5. Оценка числа расширений 8.6. Число представлений 115 115 117 118 121 125 127 130 133 135 136 137 137 139 142 145 146 148
Стр.7
ОГЛАВЛЕНИЕ 7 Вероятностный взгляд: Локальная раскраска 8.7. Дальнейшие обобщения 8.8. Упражнения Глава 9. Псевдослучайность Вероятностный взгляд: Случайные блуждания 9.1. Турниры квадратичных вычетов 9.2. Собственные значения и расширители 9.3. Квазислучайные графы 9.4. Упражнения Часть II. Приложения Глава 10. Случайные графы 10.1. Подграфы 10.2. Размер максимальной клики 10.3. Хроматическое число 10.4. Ветвящиеся процессы 10.5. Гигантская компонента 10.6. Фазовый переход изнутри 10.7. Законы «нуля или единицы» 10.8. Упражнения Глава 11. Сложность схем 151 153 154 156 157 160 167 173 174 Вероятностный взгляд: Число подграфов 178 179 181 183 184 188 192 195 204 205 11.1. Предварительные замечания 11.2. Случайные ограничения и схемы ограниченной глубины 11.3. Еще о схемах ограниченной глубины 11.4. Монотонные схемы 11.5. Формулы 11.6. Упражнения Глава 12. Разброс 12.1. Основы Вероятностный взгляд: Максимальные антицепи 12.2. Достаточность шести стандартных отклонений 12.3. Линейный и наследственный разброс 12.4. Нижние оценки 12.5. Теорема Бека—Фиала 12.6. Упражнения Глава 13. Геометрия Вероятностный взгляд: Несбалансированные матрицы 207 207 209 213 216 219 221 222 223 223 224 228 231 233 235 237 13.3. Геометрическая реализация ±1-матриц 238 240 13.1. Наибольший угол между точками в евклидовом пространстве 239 13.2. Пустые треугольники, определяемые точками плоскости 242
Стр.8
8 ОГЛАВЛЕНИЕ 13.4. 𝜀-сети и VC-размерности ранжированных пространств Вероятностный взгляд: Эффективная упаковка Глава 14. Коды, игры и энтропия 14.1. Коды 14.2. Игра лжеца 14.3. Игра «постоянная должность» 14.4. Игра «балансировка векторов» 14.5. Неадаптивные алгоритмы 14.6. Энтропия 14.7. Упражнения Вероятностный взгляд: Экстремальные графы Глава 15. Дерандомизация 15.3. Упражнения 15.1. Метод условных вероятностей 15.2. 𝑑-независимые случайные величины в пространствах малого размера Вероятностный взгляд: Число пересечений, инцидентности, суммы и произведения Приложение A. Оценки для больших уклонений A.1. Оценки для больших уклонений A.2. Упражнения Приложение B. Пол Эрдёш B.1. Труды B.2. Гипотезы B.3. Об Эрдёше Литература Предметный указатель Именной указатель B.4. Дядюшка Пол 13.5. Двойственная функция расщепления и разброс 13.6. Упражнения 244 250 253 254 256 256 259 261 263 265 266 272 273 275 275 280 284 285 287 Вероятностный взгляд: Графы, свободные от треугольников, содержат большие независимые множества 287 295 296 298 298 300 301 302 305 314 319
Стр.9