Książki na temat „Simulation de processus distribués”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 43 najlepszych książek naukowych na temat „Simulation de processus distribués”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj książki z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Shedler, G. S. Regenerative stochastic simulation. Boston: Academic Press, 1993.
Znajdź pełny tekst źródłaPlenge, Waagepetersen Rasmus, red. Statistical inference and simulation for spatial point processes. Boca Raton, Fla: Chapman & Hall/CRC, 2004.
Znajdź pełny tekst źródłaHay, Lee Loo, red. Stochastic simulation optimization: An optimal computing budget allocation. New Jersey: World Scientific, 2011.
Znajdź pełny tekst źródłaBenchekroun, Tahar Hakim. Modélisation et simulation des processus intentionnels d'interlocution: Application à la conception d'un système d'aide à la communication multi-agents. Lille: A.N.R.T, Université de Lille III, 1994.
Znajdź pełny tekst źródłaHeermann, Dieter W. Computer simulation methods in theoretical physics. Wyd. 2. Berlin: Springer-Verlag, 1990.
Znajdź pełny tekst źródłaHeermann, Dieter W. Computer simulation methods in theoretical physics. Wyd. 2. Berlin: Springer-Verlag, 1990.
Znajdź pełny tekst źródłaDennis, Terry L. Microcomputer models for management decision-making: Software and text. Wyd. 3. Minneapolis: West Pub. Co., 1993.
Znajdź pełny tekst źródłaDennis, Terry L. Microcomputer models for management decision-making: Software and text. St. Paul, MN: West Pub. Co., 1986.
Znajdź pełny tekst źródłaR, Gilks W., Richardson S i Spiegelhalter D. J, red. Markov chain Monte Carlo in practice. London: Chapman & Hall, 1996.
Znajdź pełny tekst źródłaR, Gilks W., Richardson S i Spiegelhalter D. J, red. Markov chain Monte Carlo in practice. Boca Raton, Fla: Chapman & Hall, 1998.
Znajdź pełny tekst źródłaR, Uttal William, red. The Swimmer: An integrated computational model of a perceptual-motor system. Hillsdale, N.J: L. Erlbaum, 1992.
Znajdź pełny tekst źródłam, Michel Benai. Promenade ale atoire: Chai nes de Markov et simulations ; martingales et strate gies. Palaiseau: E ditions de l'E cole polytechnique, 2004.
Znajdź pełny tekst źródłaCooper, Robert B. Introduction to queueing theory. Wyd. 3. Washington, D.C: CEEPress Books, 1990.
Znajdź pełny tekst źródłaSøren, Brunak, red. Bioinformatics: The machine learning approach. Wyd. 2. Cambridge, Mass: MIT Press, 2001.
Znajdź pełny tekst źródłaSøren, Brunak, red. Bioinformatics: The machine learning approach. Cambridge, Mass: MIT Press, 1998.
Znajdź pełny tekst źródłaSchoutens, Wim. Lévy processes in finance: Pricing financial derivatives. Chichester, West Sussex: J. Wiley, 2003.
Znajdź pełny tekst źródłaCanicas, Jean-François. Formalisation et simulation du processus de reconnaissance intermoléculaire. 1985.
Znajdź pełny tekst źródłaCOCHARD. Introduction Aux Proc Stoch Simulation: Introduction Aux Processus Stochastiques et a la Simulation. ISTE Editions Ltd., 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaMoller, Jesper, Rasmus Plenge Waagepetersen i Jesper Møller. Statistical Inference and Simulation for Spatial Point Processes. Taylor & Francis Group, 2003.
Znajdź pełny tekst źródłaMethodes et modeles de la recherche operationnelle (Collection Gestion : serie : politique generale, finance et marketing). Economica, 1998.
Znajdź pełny tekst źródłaComputational Modeling of Vision: The Role of Combination (Optical Engineering, V. 62). CRC, 1999.
Znajdź pełny tekst źródłaIntroduction to stochastic search and optimization: Estimation, simulation, and control. Hoboken, N.J: J. Wiley, 2003.
Znajdź pełny tekst źródłaSpall, James C. Introduction to Stochastic Search and Optimization: Estimation, Simulation, and Control. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2008.
Znajdź pełny tekst źródłaSpall, James C. Introduction to Stochastic Search and Optimization: Estimation, Simulation, and Control. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2005.
Znajdź pełny tekst źródłaMoller, Jesper, i Rasmus Plenge Waagepetersen. Statistical Inference and Simulation for Spatial Point Processes (Monographs on Statistics and Applied Probability). Chapman & Hall/CRC, 2003.
Znajdź pełny tekst źródłaMaillardet, Robert, Andrew Robinson i Owen Jones. Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R. Taylor & Francis Group, 2014.
Znajdź pełny tekst źródłaMaillardet, Robert, Andrew Robinson i Owen Jones. Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R. Taylor & Francis Group, 2009.
Znajdź pełny tekst źródłaJones, Owen, Robert Maillardet i Andrew Robinson. Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R. Taylor & Francis Group, 2014.
Znajdź pełny tekst źródłaGarcia, Juan Martin. Modèles de Simulation Avec Dynamique des Systèmes : Applications de Modelisation en économie, écologie, Biologie, Gestion Opérationnelle et des Processus de Fabrication. Complexité: Concepts et Exercices. Independently Published, 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaSurrogates: Gaussian Process Modeling, Design, and Optimization for the Applied Sciences. Taylor & Francis Group, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaGramacy, Robert B. Surrogates: Gaussian Process Modeling, Design, and Optimization for the Applied Sciences. Taylor & Francis Group, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaGramacy, Robert B. Surrogates. Taylor & Francis Group, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaGramacy, Robert B. Surrogates: Gaussian Process Modeling, Design, and Optimization for the Applied Sciences. Taylor & Francis Group, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaGramacy, Robert B. Surrogates: Gaussian Process Modeling, Design, and Optimization for the Applied Sciences. Taylor & Francis Group, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaRichardson, S., David Spiegelhalter i W. R. Gilks. Markov Chain Monte Carlo in Practice. Taylor & Francis Group, 1995.
Znajdź pełny tekst źródłaRichardson, S., David Spiegelhalter i W. R. Gilks. Markov Chain Monte Carlo in Practice. Taylor & Francis Group, 1995.
Znajdź pełny tekst źródłaShepherd, Thomas, Gary Bradshaw, Sriram Dayanand, Robb Lovell i William R. Uttal. Swimmer: An Integrated Computational Model of a Perceptual-Motor System. Taylor & Francis Group, 2014.
Znajdź pełny tekst źródłaShepherd, Thomas, Gary Bradshaw, Sriram Dayanand, Robb Lovell i William R. Uttal. Swimmer: An Integrated Computational Model of a Perceptual-Motor System. Taylor & Francis Group, 2014.
Znajdź pełny tekst źródłaShepherd, Thomas, Gary Bradshaw, Sriram Dayanand, Robb Lovell i William R. Uttal. Swimmer: An Integrated Computational Model of a Perceptual-Motor System. Taylor & Francis Group, 2016.
Znajdź pełny tekst źródłaShepherd, Thomas, Gary Bradshaw, Sriram Dayanand, Robb Lovell, Ramakrishna Kakarala, Kurt Skifsted, Greg Tupper i William R. Uttal. The Swimmer: An Integrated Computational Model of A Perceptual-motor System (Scientific Psychology Series). Lawrence Erlbaum, 1992.
Znajdź pełny tekst źródłaKumar M., Dileep. 50 short case studies in business management. UUM Press, 2012. http://dx.doi.org/10.32890/9789670474243.
Pełny tekst źródłaHandbook for Markov chain Monte Carlo. Boca Raton: Taylor & Francis, 2011.
Znajdź pełny tekst źródłaSchoutens, Wim. Lévy Processes in Finance: Pricing Financial Derivatives. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2003.
Znajdź pełny tekst źródła