Die strukturierte Analyse Markovscher Modelle
PAYBACK Punkte
0 °P sammeln!
Das Buch behandelt die quantitative Analyse komplexerdynamischer Systeme mittels Modellen, die sich aufMarkov-Prozesse abbilden lassen. Es wird ein Konzeptentwickelt, welches die hierarchische Spezifikation vonkomplexen Modellen und die Kombination verschiedenerbekannter Modellierungsparadigmen in einem Modell erlaubt.Neue Analysetechniken werden vorgestellt, die unterAusnutzung der Modellstruktur eine sehr effizienteModellanalyse erm glichen. Im Vergleich zu bekanntenAnalysetechniken lassen sich deutlich gr ~ere Modelleanalysieren und in vielen F{llen wird auch der Zeitaufwandder Analyse dras...
Das Buch behandelt die quantitative Analyse komplexer
dynamischer Systeme mittels Modellen, die sich auf
Markov-Prozesse abbilden lassen. Es wird ein Konzept
entwickelt, welches die hierarchische Spezifikation von
komplexen Modellen und die Kombination verschiedener
bekannter Modellierungsparadigmen in einem Modell erlaubt.
Neue Analysetechniken werden vorgestellt, die unter
Ausnutzung der Modellstruktur eine sehr effizienteModellanalyse erm glichen. Im Vergleich zu bekannten
Analysetechniken lassen sich deutlich gr ~ere Modelle
analysieren und in vielen F{llen wird auch der Zeitaufwand
der Analyse drastisch gemindert. Bei Vorliegen spezieller
Modelleigenschaften, wie sie insbesondere bei
Multiprozessorsystemen oder Rechnernetzen vorliegen, ist
eine Reduzierung des zu analysierenden Markov-Prozesses
mittels Aggregierung m glich, ohne die Exaktheit der
Resultate zu beeinflussen. Dar}ber hinausgehende
Vereinfachungen deszu analysierenden Systems, die zu
approximativen Ergebnissen f}hren, sind mit Hilfe der neuen
Analysealgorithmen ebenfalls m glich.
dynamischer Systeme mittels Modellen, die sich auf
Markov-Prozesse abbilden lassen. Es wird ein Konzept
entwickelt, welches die hierarchische Spezifikation von
komplexen Modellen und die Kombination verschiedener
bekannter Modellierungsparadigmen in einem Modell erlaubt.
Neue Analysetechniken werden vorgestellt, die unter
Ausnutzung der Modellstruktur eine sehr effizienteModellanalyse erm glichen. Im Vergleich zu bekannten
Analysetechniken lassen sich deutlich gr ~ere Modelle
analysieren und in vielen F{llen wird auch der Zeitaufwand
der Analyse drastisch gemindert. Bei Vorliegen spezieller
Modelleigenschaften, wie sie insbesondere bei
Multiprozessorsystemen oder Rechnernetzen vorliegen, ist
eine Reduzierung des zu analysierenden Markov-Prozesses
mittels Aggregierung m glich, ohne die Exaktheit der
Resultate zu beeinflussen. Dar}ber hinausgehende
Vereinfachungen deszu analysierenden Systems, die zu
approximativen Ergebnissen f}hren, sind mit Hilfe der neuen
Analysealgorithmen ebenfalls m glich.
Andere Kunden interessierten sich für
