Information Algebras: Discrete Mathematics and Theoretical Computer Science
Autor Juerg Kohlasen Limba Engleză Paperback – 5 dec 2002
Preț: 706.12 lei
Preț vechi: 861.12 lei
-18%
Puncte Express: 1059
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 09-23 iulie
Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit pentru acest produs Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
Specificații
ISBN-13: 9781852336899
ISBN-10: 1852336897
Pagini: 280
Ilustrații: X, 265 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 16 mm
Greutate: 0.43 kg
Ediția:Softcover reprint of the original 1st ed. 2003
Editura: Springer
Colecția Discrete Mathematics and Theoretical Computer Science
Seria Discrete Mathematics and Theoretical Computer Science
Locul publicării:London, United Kingdom
ISBN-10: 1852336897
Pagini: 280
Ilustrații: X, 265 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 16 mm
Greutate: 0.43 kg
Ediția:Softcover reprint of the original 1st ed. 2003
Editura: Springer
Colecția Discrete Mathematics and Theoretical Computer Science
Seria Discrete Mathematics and Theoretical Computer Science
Locul publicării:London, United Kingdom
Public țintă
ResearchCuprins
1 Introduction.- 2 Valuation Algebras.- 2.1 The Framework.- 2.2 Axioms.- 2.3 Examples of Valuation Algebras.- 2.4 Partial Marginalization.- 3 Algebraic Theory.- 3.1 Congruences.- 3.2 Domain-Free Valuation Algebras.- 3.3 Subalgebras, Homomorphisms.- 3.4 Null Valuations.- 3.5 Regular Valuation Algebras.- 3.6 Separative Valuation Algebras.- 3.7 Scaled Valuation Algebras.- 4 Local Computation.- 4.1 Fusion Algorithm.- 4.2 Collect Algorithm.- 4.3 Computing Multiple Marginals.- 4.4 Architectures with Division.- 4.5 Computations in Valuation Algebras with Partial Marginalization.- 4.6 Scaling and Updating.- 5 Conditional Independence.- 5.1 Factorization and Graphical Models.- 5.2 Conditionals in Regular Algebras.- 5.3 Conditionals in Separative Algebras.- 6 Information Algebras.- 6.1 Idempotency.- 6.2 Partial Order of Information.- 6.3 File Systems.- 6.4 Information Systems.- 6.5 Examples.- 6.6 Compact Systems.- 6.7 Mappings.- 7 Uncertain Information.- 7.1 Algebra of Random Variables.- 7.2 Probabilistic Argumentation Systems.- 7.3 Allocations of Probability.- 7.4 Independent Sources.- References.
Caracteristici
For the first time the common, abstract and unifying algebraic structure underlying different inference algorithms as used in Bayesian networks, possibility theory, Dempster-Shafer theory, logic, linear systems (sparse matrices) is presented in book form Includes supplementary material: sn.pub/extras