Regenerative randomization: theory and application examples
Randomization is a popular method for the transient solution of continuous-time Markov models. Its primary advantages over other methods (i.e., ODE solvers) are robustness and ease of implementation. It is however well-known that the performance of the method deteriorates with the
| Autores: | , |
|---|---|
| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 1995 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repositorio: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2117/23553 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2117/23553 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Markov processes Fault-tolerant computing Markov, Processos de Tolerància als errors (Informàtica) Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística::Estadística matemàtica Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística::Probabilitat |
| Sumario: | Randomization is a popular method for the transient solution of continuous-time Markov models. Its primary advantages over other methods (i.e., ODE solvers) are robustness and ease of implementation. It is however well-known that the performance of the method deteriorates with the |
|---|