Théorie algorithmique des jeux

Note :   (4,9 sur 5)

Théorie algorithmique des jeux (Noam Nisan)

Avis des lecteurs

Résumé:

Ce livre offre une vue d'ensemble de la théorie des jeux et de ses applications, en particulier en économie et en informatique. Il convient aux lecteurs ayant quelques connaissances préalables et intéressés par les aspects informatiques. Bien que l'éventail des sujets traités soit large, les preuves ne sont pas exhaustives et la lisibilité pourrait être améliorée. Des ressources supplémentaires sont recommandées pour les débutants.

Avantages:

Vue d'ensemble complète de la théorie des jeux, adaptée aux étudiants avancés
couvre des applications importantes en économie et en informatique
comprend un large éventail de matériel
le style d'écriture basé sur la discussion aide à la compréhension.

Inconvénients:

Ne convient pas aux débutants complets
les preuves peuvent manquer de rigueur
la lisibilité n'est pas excellente
des documents complémentaires peuvent être nécessaires pour les débutants.

(basé sur 7 avis de lecteurs)

Titre original :

Algorithmic Game Theory

Contenu du livre :

Ces dernières années, la théorie des jeux a eu un impact considérable sur l'informatique, en particulier sur les questions liées à l'internet et au commerce électronique.

Plus de 40 des meilleurs chercheurs dans ce domaine ont écrit des chapitres qui vont des fondements à l'état de l'art. Les chapitres de base sur les méthodes algorithmiques pour les équilibres, la conception de mécanismes et les enchères combinatoires sont suivis par des chapitres sur les incitations et la tarification, le partage des coûts, les marchés de l'information, la cryptographie et la sécurité.

Les étudiants, les chercheurs et les praticiens ont besoin d'en savoir plus sur ces développements théoriques fascinants et sur leur application pratique généralisée.

Autres informations sur le livre :

ISBN :9780521872829
Auteur :
Éditeur :
Reliure :Relié
Année de publication :2007
Nombre de pages :778

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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)