简介 · · · · · ·
本书详细地介绍了概率技术以及在概率算法与分析发展中使用过的范例。本书分两部分，第一部分介绍了随机抽样、期望、马尔可夫不等式、切比雪夫不等式、切尔诺夫界、球和箱子模型、概率技术和马尔可夫链等核心内容。第二部分主要研究连续概率、有限独立性的应用、熵、马尔可夫链蒙特卡罗方法、耦合、鞅和平衡配置等比较高深的课题。
本书适合作为高等院校计算机科学和应用数学专业高年级本科生与低年级研究生的教材，也适合作为数学工作者和科技人员的参考书。
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作者简介 · · · · · ·
Michael Mitzenmacher 1996年于加州大学伯克利分校获得博士学位，现为哈佛大学计算机科学教授。在1999年进入哈佛大学之前，他是Palo Alto数字系统研究实验室的研究人员。他曾获美国科学基金（NSF）CAAREER奖和Alfred P. Sloan研究基金。2002年，由于在纠错码方面的出色工作，他获得了IEEE信息论学会的“最佳论文”奖。
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