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题名/责任者:

吉布斯分布的局部、动态与快速采样算法/凤维明著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-111-71685-3/CNY89.00

载体形态项:

XXVI, 485页;21cm

并列正题名:

Local, dynamic and fast algorithms for sampling from Gibbs distributions

丛编项:

CCF优博丛书

个人责任者:

凤维明 著

学科主题:

随机采样-算法-研究

中图法分类号:

TP271

一般附注:

国家计算机领域具有重要突破或重要创新的博士研究生科研成果

责任者附注:

凤维明，爱丁堡大学博士后。于2016年在电子科技大学信息与通信工程学院获得工学学士学位，并于2021年在南京大学计算机科学与技术系获得工学博士学位。

书目附注:

有书目 (第462-480页)

提要文摘附注:

本书的内容安排基于作者的博士毕业论文。在南京大学的博士学习阶段，作者的研究方向是理论计算机科学，主要研究课题是随机采样算法。本书收录了作者在博士期间的最新研究成果，同时也涵盖了此领域的若干基础知识。采样是理论计算机科学的一个基本问题。本书既研究了采样领域的经典问题，也针对大数据背景下的新问题提出了新的技术和原理。具体而言，本书给出了适用于分布式计算模型的局部采样算法，适用于动态数据的动态采样算法以及若干经典问题的近线性时间采样算法。

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