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作者簡介
名人/編輯推薦
目次
商品簡介
本書講述建模、分析和設計大型計算機系統同時使其具有良好性能且成本較低的方法和技術。其中重點強調的排隊論也正好是作者非常擅長的理論研究。除了必要的理論方法，還包括豐富的計算機系統設計實例和練習。目的是使讀者不僅能夠定制現有的計算機系統設計和分析，還可以自己發明適合自己系統設計的方法。全書內容有趣而且易於閱讀，採用“蘇格拉底式”的問答模式進行敘述，適合該領域的科研和工程人員閱讀參考，也適合高校計算機相關專業學生閱讀。
作者簡介
莫爾·哈肖爾-巴爾特（Mor Harchol-Balter） 卡內基·梅隆大學（CMU）計算機科學系教授。1996年，她在美國科學院院士、圖靈獎得主Manuel Blum教授的指導下獲得了加州大學伯克利分校的博士學位。1996～1999年，在麻省理工學院從事博士後研究。1999年加入CMU，2008～2011年擔任博士項目負責人。她是ACM Fellow和IEEE Fellow。曾被授予McCandless Chair，並曾榮獲NSF CAREER獎以及多項*佳倫文獎和傑出教學成果獎。此外，她一直在積極參與SIGMETRICS/PERFORMANCE研究社區的工作。
方娟，北京工業大學教授，博士生導師，信息學部計算機學院體系結構研究所所長，物聯網工程專業負責人。曾獲北京市人才、北京市中青年骨幹等稱號，發表論文100餘篇，授權國家發明專利21項。
蔡旻 張佳玥 博士，北京工業大學講師，信息學部計算機學院體系結構研究所教師。
方娟，北京工業大學教授，博士生導師，信息學部計算機學院體系結構研究所所長，物聯網工程專業負責人。曾獲北京市人才、北京市中青年骨幹等稱號，發表論文100餘篇，授權國家發明專利21項。
蔡旻 張佳玥 博士，北京工業大學講師，信息學部計算機學院體系結構研究所教師。
名人/編輯推薦
源於CMU課程講義，採用問答風格撰寫，掌握排隊論建模和分析技能，從而改進計算機系統的設計
目次
出版者的話
譯者序
序言
前言
致謝
第一部分 排隊論簡介
第1章 分析建模的功能及實例2
1.1 什麼是排隊論2
1.2 排隊論實例3
第2章 排隊論術語8
2.1 我們將去向何方8
2.2 單服務器網絡8
2.3 排隊網絡的分類9
2.4 開放網絡10
2.5 更多指標：吞吐量和利用率10
2.6 封閉網絡12
2.6.1 交互式(終端驅動)系統13
2.6.2 批處理系統14
2.6.3 封閉系統中的吞吐量14
2.7 封閉網絡和開放網絡之間的差異15
2.8 閱讀材料16
2.9 習題16
第二部分 必要的概率背景知識
第3章 概率知識複習18
3.1 樣本空間和事件18
3.2 事件定義的概率18
3.3 事件的條件概率19
3.4 獨立事件和有條件獨立事件20
3.5 總概率定律21
3.6 貝葉斯定律22
3.7 離散隨機變量與連續隨機變量22
3.8 概率和密度23
3.8.1 離散：概率質量函數23
3.8.2 連續：概率密度函數25
3.9 期望和方差27
3.10 聯合概率和獨立性29
3.11 條件概率和期望30
3.12 基於條件化的概率和期望34
3.13 期望的線性性質35
3.14 正態分佈36
3.14.1 線性變換特性37
3.14.2 中心極限定理39
3.15 隨機變量的隨機數的和40
3.16 習題41
第4章 生成用於模擬的隨機變量45
4.1 逆變換方法45
4.1.1 連續情況45
4.1.2 離散情況46
4.2 接受拒絕方法47
4.2.1 離散情況47
4.2.2 連續情況48
4.2.3 一些更難的問題50
4.3 閱讀材料50
4.4 習題50
第5章 樣本路徑、收斂和均值52
5.1 收斂52
5.2 強/弱大數定律55
5.3 時間均值與整體均值56
5.3.1 動機56
5.3.2 定義57
5.3.3 解釋57
5.3.4 等價性58
5.3.5 模擬59
5.3.6 系統時間均值60
5.4 閱讀材料60
5.5 習題60
第三部分 簡單運籌定律的預測能力：“假設”問題和答案
第6章 Little定律和其他運籌定律62
6.1 開放系統的Little定律62
6.2 直覺62
6.3 封閉系統的Little定律63
6.4 開放系統的Little定律證明63
6.4.1 基於時間均值的陳述64
6.4.2 證明64
6.4.3 推論65
6.5 封閉系統的Little定律證明66
6.5.1 基於時間均值的陳述66
6.5.2 證明66
6.6 廣義的Little定律67
6.7 應用Little定律的示例67
6.8 更多運籌定律：強制流定律69
6.9 運籌定律組合70
6.10 設備需求72
6.11 與Little定律相關的閱讀和其他主題73
6.12 習題73
第7章 修改分析：封閉系統的“假設”75
7.1 回顧75
7.2 封閉系統的漸近界限76
7.3 封閉系統的修改分析78
7.4 更多修改分析示例78
7.5 封閉網絡和開放網絡的比較80
7.6 閱讀材料81
7.7 習題81
第四部分 從馬爾可夫鏈到簡單隊列
第8章 離散時間馬爾可夫鏈84
8.1 離散時間與連續時間馬爾可夫鏈84
8.2 DTMC的定義85
8.3 有限狀態DTMC的示例85
8.3.1 維修設施問題85
8.3.2 雨傘問題86
8.3.3 程序分析問題86
8.4 P的冪：n步轉移概率87
8.5 平穩方程88
8.6 平穩分佈等於極限分佈89
8.7 求解平穩方程的示例90
8.7.1 維修設施成本問題90
8.7.2 雨傘問題91
8.8 無限狀態DTMC91
8.9 無限狀態平穩性結果91
8.10 求解無限狀態DTMC中的平穩方程93
8.11 習題95
第9章 遍歷性理論97
9.1 遍歷性問題97
9.2 有限狀態DTMC98
9.2.1 極限分佈的存在98
9.2.2 訪問狀態之間的平均時間101
9.2.3 時間均值102
9.3 無限狀態馬爾可夫鏈102
9.3.1 常返與瞬時103
9.3.2 無限隨機遊走示例106
9.3.3 正常返與零常返108
9.4 馬爾可夫鏈的遍歷定理109
9.5 時間均值110
9.6 極限概率解釋為速率112
9.7 時間可逆性定理113
9.8 當鏈是週期性的或者不可約的114
9.8.1 週期鏈115
9.8.2 不可約的鏈119
9.9 結論119
*9.10 馬爾可夫鏈的遍歷定理的證明119
9.11 習題124*
第10章 真實世界的示例：Google、Aloha和Harder Chains129
10.1 Google的PageRank算法129
10.1.1 Google的DTMC算法129
10.1.2 真實網絡圖的問題131
10.1.3 死角和蜘蛛陷阱問題的Google解決方案131
10.1.4 PageRank算法的評估132
10.1.5 實際實現的注意事項132
10.2 Aloha協議分析132
10.2.1 Slotted Aloha協議133
10.2.2 Aloha馬爾可夫鏈133
10.2.3 Aloha馬爾可夫鏈的性質134
10.2.4 改進Aloha協議135
10.3 Aloha為更難的馬爾可夫鏈生成函數136
10.3.1 z變換136
10.3.2 求解鏈136
10.4 閱讀材料138
10.5 習題138
第11章 指數分佈和泊松過程141
11.1 指數分佈的定義141
11.2 指數的無記憶特性142
11.3 通過δ-步將指數與幾何相關聯143
11.4 指數的更多屬性144
11.5 著名的泊松過程146
11.6
譯者序
序言
前言
致謝
第一部分 排隊論簡介
第1章 分析建模的功能及實例2
1.1 什麼是排隊論2
1.2 排隊論實例3
第2章 排隊論術語8
2.1 我們將去向何方8
2.2 單服務器網絡8
2.3 排隊網絡的分類9
2.4 開放網絡10
2.5 更多指標：吞吐量和利用率10
2.6 封閉網絡12
2.6.1 交互式(終端驅動)系統13
2.6.2 批處理系統14
2.6.3 封閉系統中的吞吐量14
2.7 封閉網絡和開放網絡之間的差異15
2.8 閱讀材料16
2.9 習題16
第二部分 必要的概率背景知識
第3章 概率知識複習18
3.1 樣本空間和事件18
3.2 事件定義的概率18
3.3 事件的條件概率19
3.4 獨立事件和有條件獨立事件20
3.5 總概率定律21
3.6 貝葉斯定律22
3.7 離散隨機變量與連續隨機變量22
3.8 概率和密度23
3.8.1 離散：概率質量函數23
3.8.2 連續：概率密度函數25
3.9 期望和方差27
3.10 聯合概率和獨立性29
3.11 條件概率和期望30
3.12 基於條件化的概率和期望34
3.13 期望的線性性質35
3.14 正態分佈36
3.14.1 線性變換特性37
3.14.2 中心極限定理39
3.15 隨機變量的隨機數的和40
3.16 習題41
第4章 生成用於模擬的隨機變量45
4.1 逆變換方法45
4.1.1 連續情況45
4.1.2 離散情況46
4.2 接受拒絕方法47
4.2.1 離散情況47
4.2.2 連續情況48
4.2.3 一些更難的問題50
4.3 閱讀材料50
4.4 習題50
第5章 樣本路徑、收斂和均值52
5.1 收斂52
5.2 強/弱大數定律55
5.3 時間均值與整體均值56
5.3.1 動機56
5.3.2 定義57
5.3.3 解釋57
5.3.4 等價性58
5.3.5 模擬59
5.3.6 系統時間均值60
5.4 閱讀材料60
5.5 習題60
第三部分 簡單運籌定律的預測能力：“假設”問題和答案
第6章 Little定律和其他運籌定律62
6.1 開放系統的Little定律62
6.2 直覺62
6.3 封閉系統的Little定律63
6.4 開放系統的Little定律證明63
6.4.1 基於時間均值的陳述64
6.4.2 證明64
6.4.3 推論65
6.5 封閉系統的Little定律證明66
6.5.1 基於時間均值的陳述66
6.5.2 證明66
6.6 廣義的Little定律67
6.7 應用Little定律的示例67
6.8 更多運籌定律：強制流定律69
6.9 運籌定律組合70
6.10 設備需求72
6.11 與Little定律相關的閱讀和其他主題73
6.12 習題73
第7章 修改分析：封閉系統的“假設”75
7.1 回顧75
7.2 封閉系統的漸近界限76
7.3 封閉系統的修改分析78
7.4 更多修改分析示例78
7.5 封閉網絡和開放網絡的比較80
7.6 閱讀材料81
7.7 習題81
第四部分 從馬爾可夫鏈到簡單隊列
第8章 離散時間馬爾可夫鏈84
8.1 離散時間與連續時間馬爾可夫鏈84
8.2 DTMC的定義85
8.3 有限狀態DTMC的示例85
8.3.1 維修設施問題85
8.3.2 雨傘問題86
8.3.3 程序分析問題86
8.4 P的冪：n步轉移概率87
8.5 平穩方程88
8.6 平穩分佈等於極限分佈89
8.7 求解平穩方程的示例90
8.7.1 維修設施成本問題90
8.7.2 雨傘問題91
8.8 無限狀態DTMC91
8.9 無限狀態平穩性結果91
8.10 求解無限狀態DTMC中的平穩方程93
8.11 習題95
第9章 遍歷性理論97
9.1 遍歷性問題97
9.2 有限狀態DTMC98
9.2.1 極限分佈的存在98
9.2.2 訪問狀態之間的平均時間101
9.2.3 時間均值102
9.3 無限狀態馬爾可夫鏈102
9.3.1 常返與瞬時103
9.3.2 無限隨機遊走示例106
9.3.3 正常返與零常返108
9.4 馬爾可夫鏈的遍歷定理109
9.5 時間均值110
9.6 極限概率解釋為速率112
9.7 時間可逆性定理113
9.8 當鏈是週期性的或者不可約的114
9.8.1 週期鏈115
9.8.2 不可約的鏈119
9.9 結論119
*9.10 馬爾可夫鏈的遍歷定理的證明119
9.11 習題124*
第10章 真實世界的示例：Google、Aloha和Harder Chains129
10.1 Google的PageRank算法129
10.1.1 Google的DTMC算法129
10.1.2 真實網絡圖的問題131
10.1.3 死角和蜘蛛陷阱問題的Google解決方案131
10.1.4 PageRank算法的評估132
10.1.5 實際實現的注意事項132
10.2 Aloha協議分析132
10.2.1 Slotted Aloha協議133
10.2.2 Aloha馬爾可夫鏈133
10.2.3 Aloha馬爾可夫鏈的性質134
10.2.4 改進Aloha協議135
10.3 Aloha為更難的馬爾可夫鏈生成函數136
10.3.1 z變換136
10.3.2 求解鏈136
10.4 閱讀材料138
10.5 習題138
第11章 指數分佈和泊松過程141
11.1 指數分佈的定義141
11.2 指數的無記憶特性142
11.3 通過δ-步將指數與幾何相關聯143
11.4 指數的更多屬性144
11.5 著名的泊松過程146
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