Cantitate/Preț
Produs

Encyclopedia of Algorithms

Editat de Ming-Yang Kao
en Limba Engleză Hardback – 14 mar 2016

Coordonată de Ming-Yang Kao, a cărui experiență în cercetarea fundamentală și combinatorică este deja consacrată prin lucrări precum Computing and Combinatorics, această enciclopedie reprezintă un efort colectiv masiv de sistematizare a cunoașterii algoritmice. Observăm o tranziție clară de la abordările clasice către provocările erei datelor masive, volumul integrând contribuții de la sute de experți în domeniu. Apreciem rigoarea procesului de peer-review aplicat fiecăreia dintre cele peste 630 de intrări, ceea ce transformă lucrarea într-o sursă de autoritate pentru mediul academic și industrial. Structura este una de referință rapidă, organizată alfabetic în funcție de problema specifică (de la Abelian Hidden Subgroup Problem la Layout Decomposition), o alegere care prioritizează utilitatea practică în detrimentul unei narațiuni liniare. Fiecare secțiune este construită tehnic: se pornește de la definirea problemei, se continuă cu specificațiile stricte de intrare și ieșire, rezultatele cheie obținute și, esențial pentru implementatori, link-uri către seturi de date și cod sursă. Complementar lui Algorithms and Theory of Computation Handbook de Mikhail J. Atallah, care oferă un compendiu de tehnici fundamentale, Encyclopedia of Algorithms acoperă nișe ultra-specializate precum geometria computațională, teoria jocurilor și algoritmii de sub-liniaritate, pe care alte manuale le tratează doar tangențial. Dacă lucrări precum Algorithm Design de Jon Kleinberg se concentrează pe procesul de învățare și analiză, enciclopedia de față servește drept inventar tehnic complet pentru soluții gata de utilizat în proiecte complexe de software financiar sau informatică medicală.

Citește tot Restrânge

Preț: 1396199 lei

Preț vechi: 1745249 lei
-20%

Puncte Express: 20943

Carte disponibilă

Livrare economică 02-16 iunie


Specificații

ISBN-13: 9781493928637
ISBN-10: 1493928635
Pagini: 2389
Ilustrații: L, 2389 p. 379 illus., 116 illus. in color. In 3 volumes, not available separately.
Dimensiuni: 184 x 260 x 146 mm
Greutate: 6.62 kg
Ediția:2nd 2016 edition
Editura: Springer
Locul publicării:New York, NY, United States

De ce să citești această carte

Pentru cercetători și ingineri software, Encyclopedia of Algorithms este instrumentul de referință suprem care elimină necesitatea căutărilor disparate în literatura de specialitate. Câștigați acces la soluții verificate pentru probleme algoritmice complexe, completate de referințe bibliografice și resurse de cod, totul într-un format de peste 2300 de pagini care acoperă cele mai noi progrese din ultimul deceniu în informatică și matematică aplicată.


Despre autor

Ming-Yang Kao este un distins profesor de informatică, recunoscut pentru contribuțiile sale editoriale majore în cadrul editurii Springer. Expertiza sa acoperă o gamă largă de subiecte, de la algoritmi și combinatorică la aplicații practice în computație. A coordonat conferințe internaționale de prestigiu, precum COCOON, și a editat volume fundamentale care fac legătura între teoria abstractă și implementarea tehnică, fiind o figură centrală în comunitatea academică ce dezvoltă soluții pentru probleme de optimizare și procesare complexă a datelor.


Descriere scurtă

This dynamic reference work provides solutions to vital algorithmic problems for scholars, researchers, practitioners, teachers and students in fields such as computer science, mathematics, statistics, biology, economics, financial software, and medical informatics. 
This second edition is broadly expanded, building upon the success of its former edition with more than 450 new and updated entries. These entries are designed to ensure algorithms are presented from growing areas of research such as bioinformatics, combinatorial group testing, differential privacy, enumeration algorithms, game theory, massive data algorithms, modern learning theory, social networks, and VLSI CAD algorithms.
Over 630 entries are organized alphabetically by problem, with subentries allowing for distinct solutions. Each entry includes a description of the basic algorithmic problem; the input and output specifications; key results; examples of applications; citations to key literature, open problems, experimental results, links to data sets and downloadable code.
All entries are peer-reviewed, written by leading experts in the field—and each entry contains links to a summary of the author’s research work. 
This defining reference is available in both print and online—a dynamic living work with hyperlinks to related entries, cross references citations, and a myriad other valuable URLs.
New and Updated entries include:
Algorithmic Aspects of Distributed Sensor Networks, 
Algorithms for Modern Computers 
Bioinformatics 
Certified Reconstruction and Mesh Generation 
Combinatorial Group Testing 
Compression of Text and Data Structures 
Computational Counting 
Computational Economics 
Computational Geometry 
Differential Privacy 
Enumeration Algorithms 
Exact Exponential Algorithms 
Game Theory 
Graph Drawing 
Group Testing 
Internet Algorithms 
Kernels and Compressions 
Massive Data Algorithms 
Mathematical Optimization 
Modern Learning Theory 
Social Networks 
Stable Marriage Problems, k-SAT Algorithms 
Sublinear Algorithms 
Tile Self-Assembly 
VLSI CAD Algorithms


Cuprins

From the contents: Abelian Hidden Subgroup Problem.- Abstract Voronoi Diagrams.- Active Learning - Modern Learning Theory.- Backdoors to SAT.- Backtracking Based k-SAT Algorithms.- Bargaining Networks.- Cache-Oblivious B-Tree.- Canonical Orders and Schnyder Realizers.- Circuit Placement.-Data Migration.- Decoding Reed–Solomon Codes.- Direct Routing Algorithms.- Edit Distance Under Block Operations.- Engineering Geometric Algorithms.- Enumeration of Non-crossing Geometric Graphs.- Facility Location.- Flow Time Minimization.- Force-Directed Graph Drawing.- Gate Sizing.- General Equilibrium.- Geographic Routing.- Hamilton Cycles in Random Intersection Graphs.- Hardness of Proper Learning.- Huffman Coding.- Implementation Challenge for Shortest Paths.- Incentive Compatible Selection.- Inductive Inference.- Kernelization, Bidimensionality and Kernels.- Kinetic Data Structures.- Knowledge in Distributed Systems.- Large-Treewidth Graph Decompositions.- Layout Decomposition for Multiple Patterning.- Learning Automata.- Majority Equilibrium.- Manifold Reconstruction.- Market Games and Content Distribution.- Nash Equilibria and Dominant Strategies in Routing.- Nearest Neighbor Interchange and Related Distances.- Negative Cycles in Weighted Digraphs.- Oblivious Routing.- Online Interval Coloring.- Online Paging and Caching.- PAC Learning.- Parity Games.- Permutation Enumeration.- Quadtrees and Morton Indexing.- Quantum Algorithm for Factoring.- Quantum Dense Coding.- Radiocoloring in Planar Graphs.- Random Planted 3-SAT.- Randomization in Distributed Computing.- Schedulers for Optimistic Rate Based Flow Control.- Secretary Problems and Online Auctions.- Separators in Graphs.- Table Compression.- Text Indexing.- Triangulation Data Structures.- Unified View of Graph Searching and LDFS-Based Certifying Algorithms.- Universal Sequencing on an Unreliable Machine.- Upward Graph Drawing.- Vector Bin Packing.- Vector Scheduling Problems.- Voltage Scheduling.- Wavelet Trees.- Well Separated Pair Decomposition.- Wire Sizing.                     

Recenzii

“This is a unique and beautiful encyclopedia; you start reading and cannot find a way to stop because it is so fascinating to move from one article to another with seemingly no end. The expertise of all authors guarantees high quality of most of the articles. They are easily accessible also for readers not working in the respective field and give a quick orientation.” (Klaus Meer, Mathematical Reviews, February, 2018)

Notă biografică

Ming-Yang  Kao is Professor of Computer Science at the Northwestern University, Evanston. He got a B.S. in Mathematics, 1978 at the National Taiwan University, Republic of China (Taiwan) and his Ph.D. in Computer Science, 1986, at Yale University, USA.
Prof. Kao studies the design, analysis and implementation of algorithms. His work spans a broad range of applications including bioinformatics, computational finance, electronic commerce, and nanotechnology. Kao's most recent research includes work on DNA self-assembly, variants of the traveling salesman problem, and graph labeling problems.
Kao heads the EECS Computing, Algorithms & Applications Division and is the editor-in-chief of Algorithmica.

Caracteristici

Covers a wealth of problems currently relevant in diverse fields including biology, economics, financial software and computer science, amongst others Presents accessible, updated and enhanced, A-Z entries with useful cross-references Features examples from growing areas such as bioinformatics and social networks Ensures a balanced coverage through a top-quality, scientifically and geographically diverse editorial board Offers literature references for those looking to study a topic in more detail Includes supplementary material: sn.pub/extras