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此书是对Markov 链理论的现代处理方法的导引，该方法的主要目标是确定一个Markov 链收敛到作为态空间体积和几何的函数的平稳分布的收敛速率。作者发展了估计收敛时间的关键工具，包括耦合、强平稳时间以及谱方法；一有可能，便强调概率论式的方法。该书包括了许多例题并对统计力学的中心模型给出了简短介绍；还讲述了网络上的随机游动, 包括击中和掩盖时间, 以及对洗牌的各种方法的分析。至于预备知识，作者假定了对概率论的适度了解以及大学水平的线性代数。本书打算将这个活跃的研究领域的激情带给大范围的受众。 |
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本书是随机过程领域的经典著作，适合对随机过程感兴趣的研究生和数学科研人员参考使用。 |
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David A. Levin，美国俄勒冈大学数学系教授。 |
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