Probability and Computing av Michael (Harvard University Massachusetts) Mitzenmacher, Eli (Brown University Rhode Island) Upfal

Denne kraftig utvidede utgaven krever kun et grunnleggende kjennskap til diskret matematikk og tilbyr en omfattende innføring i bruken av randomisering og probabilistiske teknikker i moderne datavitenskap. Nyttige kapitler og seksjoner dekker temaer som normalfordelinger, utvalgskompleksitet, VC-dimensjon, Rademacher-kompleksitet, kraftlover og relaterte fordelingstyper, samt emner som cuckoo hashing og Lovasz Local Lemma. Innholdet er også relevant for maskinlæring og analyse av store datamengder, noe som gir studentene mulighet til å lære moderne teknikker og anvendelser. Blant de mange nye oppgavene og eksemplene finner vi programmeringsoppgaver som gir studentene utmerket trening i å løse relevante problemer. Denne boken fungerer som et uunnværlig undervisningsverktøy for en ett- eller to-semester kurs for avanserte bachelorstudenter innen datavitenskap og anvendt matematikk.