Methods in Algorithmic Analysis (Hardcover) (1版)

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商品描述 Explores the Impact of the Analysis of Algorithms on Many Areas within and beyond Computer Science A flexible, interactive teaching format enhanced by a large selection of examples and exercises Developed from the author’s own graduate-level course, Methods in Algorithmic Analysis presents numerous theories, techniques, and methods used for analyzing algorithms. It exposes students to mathematical techniques and methods that are practical and relevant to theoretical aspects of computer science. After introducing basic mathematical and combinatorial methods, the text focuses on various aspects of probability, including finite sets, random variables, distributions, Bayes’ theorem, and Chebyshev inequality. It explores the role of recurrences in computer science, numerical analysis, engineering, and discrete mathematics applications. The author then describes the powerful tool of generating functions, which is demonstrated in enumeration problems, such as probabilistic algorithms, compositions and partitions of integers, and shuffling. He also discusses the symbolic method, the principle of inclusion and exclusion, and its applications. The book goes on to show how strings can be manipulated and counted, how the finite state machine and Markov chains can help solve probabilistic and combinatorial problems, how to derive asymptotic results, and how convergence and singularities play leading roles in deducing asymptotic information from generating functions. The final chapter presents the definitions and properties of the mathematical infrastructure needed to accommodate generating functions. Accompanied by more than 1,000 examples and exercises, this comprehensive, classroom-tested text develops students’ understanding of the mathematical methodology behind the analysis of algorithms. It emphasizes the important relation between continuous (classical) mathematics and discrete mathematics, which is the basis of computer science. 商品描述(中文翻譯) 探索算法分析對計算機科學內外許多領域的影響 靈活互動的教學形式，配以大量的例子和練習 本書《算法分析方法》是根據作者自己的研究生課程開發的，介紹了許多用於分析算法的理論、技巧和方法。它向學生介紹了實際且與計算機科學理論相關的數學技巧和方法。 在介紹基本的數學和組合方法之後，本書重點介紹了概率的各個方面，包括有限集合、隨機變量、分布、貝葉斯定理和切比雪夫不等式。它探討了遞迴在計算機科學、數值分析、工程和離散數學應用中的作用。然後，作者描述了生成函數這一強大的工具，並在列舉問題中進行了演示，例如概率算法、整數的組合和分割，以及洗牌。他還討論了符號方法、包含與排斥原理及其應用。本書還展示了如何操作和計數字符串，有限狀態機和馬爾可夫鏈如何幫助解決概率和組合問題，如何推導漸進結果，以及收斂和奇異點如何在從生成函數中推斷漸進信息中起主導作用。最後一章介紹了生成函數所需的數學基礎的定義和性質。 本書配有1000多個例子和練習，全面而經過課堂驗證的教材，幫助學生理解算法分析背後的數學方法論。它強調了連續（經典）數學與離散數學之間的重要關係，這是計算機科學的基礎。

Critical Care Medicine: An Algorithmic Approach

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Python演算法交易 Python for Algorithmic Trading (1版)

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Python演算法交易 系列名：程式設計 ISBN13：9789865028640 出版社：美商歐萊禮 作者：Yves Hilpisch 譯者：藍子軒 裝訂／頁數：平裝／416頁 規格：23cm*17cm (高/寬) 出版日：2021/07/26 中國圖書分類：電腦程式語言 內容簡介 　　從創意發想到雲端部署 　　「能看到Yves Hilpisch完成他的大作，真令人感到興奮；他的著作整合了Python與雲端計算的全套做法，運用統計學與機器學習的技術，在金融市場中取得正向的報酬。」 　　—McKlayne Marshall 　　演算法交易專業工作者 　　演算法交易在過去曾是各大投資機構獨佔優勢的領域，但如今就算是小型投資機構或甚至散戶交易者，也都有能力透過線上平台從事這類的交易。如今許多交易者都選擇Python(及其強大的套件體系)做為他們實現演算法交易的工具。本書作者Yves Hilpisch針對如何把Python運用於演算法交易這個引人入勝的領域，為所有學生、學者及專業工作者提供了相應的介紹。 　　你將在演算法交易許多不同的面向，學習到各種應用Python的方式，例如交易策略的回測，以及與線上交易平台互動的做法。一些規模最大的買賣投資機構，都在大量運用Python。 本書會以系統化的方式探索如何打造、部署自動化演算法交易策略，協助你達到與其他人公平競爭的水準。 　　‧設定一個適合進行演算法交易的Python環境 　　‧學習如何從公開或專用的資料來源，檢索出金融數據資料 　　‧運用NumPy與pandas，探索向量化金融分析方法 　　‧掌握不同演算法交易策略的向量化回測做法 　　‧運用機器學習與深度學習，做出市場預測 　　‧運用socket程式設計工具，即時處理串流資料 　　‧透過Oanda與FXCM交易平台，實現自動化演算法交易策略 目錄 第一章 Python & 演算法交易 第二章 Python 基礎架構 第三章 金融數據資料的處理 第四章 精通向量化回測 第五章 運用機器學習預測市場動向 第六章 打造事件型回測物件類別 第七章 即時資料與 Socket 的處理 第八章 運用 Oanda 交易 CFD 差價合約 第九章 運用 FXCM 進行外匯交易 第十章 自動化交易操作 附錄 Python、NumPy、matplotlib、pandas