Networking Theory and Fundamentals - Lecture 1 potx

... Venkateshc 19 97TCOM 5 01: Networking Theory and Fundamentals University of Pennsylvaniain queue. Consequently,NQ=∞n =1 (n − 1) πn=∞n =1 (n − 1) (1 − ρ)ρn= (1 − ρ)ρ2∞n =1 (n − 1) ρn−2= (1 ... identity∞n=0πn= 1, whence weﬁnally obtainπn=ni =1 Pi 1, iPi,i 1 ∞m=0mi =1 Pi 1, iPi,i 1 (n ≥ 0).In particular, if Pn 1, n= p and Pn,n 1 = q for all n ≥ 1, then writing ρ ... to state n − 1. Thebalance equations() hence yieldπn 1 Pn 1, n= πnPn,n 1 (n ≥ 1) ,whence, by induction, we obtainπn= πn 1 Pn 1, nPn,n 1 = π0ni =1 Pi 1, iPi,i 1 .We can determine...

Networking Theory and Fundamentals - Lecture 8 potx

... ===µρρρ==µρρρ∑∑∑FFF  Changing index 1, 0ii imm m′′=+≥ in the sum in the denominator: 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 10 11 11 1 10() (1) iKiKiKiiiKKiKiKinnniKijmmmiKmm ... ,KiiKλ=λ= =λ =µ ⇒ ρ= =…  1 1(0) (1) (1) 11 (1) , (1) 1 , (1) (1) (1) jjjjj jKjiiNTNTN KKTT=+µ== = =γ==µµµµ∑  1( 1) (2) 11 / 11 2 2(2) , (2) , (2)(2) 1 j jjjjjNNKKTNKKTK+++=== ... two sums over disjoint sets of states, corresponding to0,kn= and 0kn >. 12 1 12 12 11 1 12 12 11 1 12 12 12 00 12 1 120(,)kkkkkkkkkkkkknnnknnMnnnn nnkknnm nnmnnnnnn...

Networking Theory and Fundamentals - Lecture 2 potx

... np=λmoderate, binomial distribution converges to Poisson with parameter λ Proof:{} (1) (1) (1) 1 ( 1) ( 1) 1 1 11 {}!!knknknknnknkknnPX k p pknk n nnnnk n nnennPkkXk eλλλλλλλ−−→∞−→∞→∞−→∞== ... Processesλpλ 1 p 1- pλλ 1 + λ2λ ( 1- p)λ2 A 1 ,…, Akindependent Poisson processes with rates λ 1 ,…, λk Merged in a single processA= A 1 +…+ AkA is Poisson process with rateλ= λ 1 +…+ ... λ Split into processes A 1 and A2independently, with probabilities p and 1- p respectivelyA 1 is Poisson with rate λ 1 = λpA2is Poisson with rate λ2= λ ( 1- p) 2-2 7Counting Processes of...

37

262

0

Networking Theory and Fundamentals - Lecture 11 pot

... the 1st term of the iteration stepnijD 19 Proof of Bellman-Ford (1)  Proof is by induction on hop count hFor h = 1 we have Di 1 = di1for all i ≠ 1, so the result holds for i = 1 Assume ... After N -1 iterations, the algorithm terminates, and G' contains N nodes and N -1 arcs.{},n′′==∅NA:{},:{(,)}jij′′ ′′=∪ =∪NN AA 10 Minimum Weight Spanning Tree523 1 6723421W=AECDFBG ... Bellman-Ford (2) From Case 1 and Case 2, we have  From induction hypothesis and initial conditionsDik≤ Dik -1 for all k ≤ h so thatDih ≤ Di 1 = di1= di1+ D 1 h Combining the two...

Networking Theory and Fundamentals - Lecture 7 doc

... times and service times Exponentially distributed service timesNetwork model: Jackson network“Product-Form” stationary distribution 1 TCOM 5 01: Networking Theory & Fundamentals Lecture ... j=+=−=−+0(, )( , ) { 0} , 1, ,(, ) { 0}iiiiiiij i ij iqnAnqnDn r n i j KqnTn r n=γ=µ ⋅ > ==µ ⋅ > 1 1 8 -1 1 Non-Poisson Internal FlowsQueue>>µλ′λp 1 p−′λλλPoissonPoisson ... arrival occurred in (t-δ, t]:() ()po o′λδ+µδ+δ>λδ+δ 11 / (1 )rp p′′ ′′λ =λ+λ =λ+λ ⇒λ =λ −() (1 ) , 0; / / (1 )npn n p′=−ρρ ≥ ρ=λµ=λ −µ0 (1 ) ( ) ( ) ( ) (1 )ppo po opλ′λδ+...

Networking Theory and Fundamentals - Lecture 6 pot

... tedious2λ2µ2λ2µ2λ2µ 1 λ 1 µ2λ2µ2λ2µ2λ2µ 1 λ 1 µ 1 λ 1 µ 1 λ 1 µ2λ2µ2λ2µ2λ2µ02 12 1 λ 1 µ 01 11 21 1λ 1 λ 1 µ 1 µ00 10 20 30 1 λ 1 λ 1 µ 1 µ03 13 22 31 12 1 2{( , ) :( 1) ( 1) }Ennn ... Thus N 1 (t) and N2(t) independent: Letting t→∞, the joint stationary distribution 1 11 1 1 1( ) (1 ) , 0 ,1, npn nρρ=− =222 2 2 2() (1 ) , 0 ,1, npn nρρ=− = 11 2 2 11 2 211 2 2{() ... (DBE) Proof: GBE with S ={0 ,1, …,n} give:0 1 n+1n2,1nnP+ 1, nnP+,nnP,1nnP− 1, nnP− 01 P 10 P00PSSc ,1 1 1, ππ 0 ,1, nnn n n nPPn+++== ,1 1 1, 01 01 ππππnnjji iij nnn n n njin...

Networking Theory and Fundamentals - Lecture 4 & 5 doc

... as in the M/M /1 queue: Normalization constant:Generalize: Truncating a Markov chain 1 00 01 0 1 1 11 1 1 1 1 KKKnnnnKpp ppρρρρρ+==+−=⇒ =⇒ =−−⇒=−∑∑0, 1, 2, ,nnppn ... and interarrival times: independent{N(t): t ≥ 0} is a birth-death processStationary distribution: 1 11 00 010 11 ,1 1nniininiiipp n pλλµµ−−∞−===++=≥=+∏∑∏4& 5 -1 5PASTA ... "" 11 11 0 01 0() () () () 1 11 !! ! !1 kc kccckcnnkkckcc ccppkc kcρρ ρρρρ−−∞−∞−−==== =⇒ = + + = + − ∑∑∑∑4& 5-4 1 Moment Generating Function 1. De ¯nition:...

Networking Theory and Fundamentals - Lecture 3 ppt

... 1 nnnpρα−=≥− 11 1 0 01 1π 1 π 11 1( 1) (1) nnnnppρραα−−∞∞−== =⇒ =+ =+ −−− ∑∑()()()ρα−=−=−−−−−=−− 1 )1( )1( )1( 11 1qpqpqqppqpp0 1 π 1 π (1 ) , 1 nnnρραα−=−=− ... 1 nnnρραα−=−=− ≥ 3-2 0Example: Discrete-Time Queue0 1 n+1n2 (1 )p−p (1 )pq− (1 ) (1 )pqpq−−+ (1 )qp− (1 )qp− (1 )pq− (1 ) (1 )pqpq−−+ (1 )qp− (1 )pq− 11 (1 )π (1 ) π (1 ) ππ ,1 (1 )nn n npqpq ... 1 Q 3 -1 3Example: Finite Markov Chainp 1 0 01 01 10Ppppp=−−0 2 1 1 p−p 1 p−2002 11 2 012 12 1 0ππ ππ (1 )ππππ (1 )ππ 11 1π , π , ππ 1 333ππ 1 iipPppppppp=−==−...

Robust Control Theory and Applications Part 1 potx

... -1 0 1 2 3 4 5 -2 .5 -2 -1 .5 -1 -0 .500.5 1 1.522.50 dB -1 0 dB -6 dB -4 dB -2 dB 10 dB6 dB4 dB2 dBNy quis t DiagramReal A x isImaginary Axis -3 0 -2 0 -1 0 0 10 20 30 -5 0 -4 0 -3 0 -2 0 -1 00 10 203040500 ... Robust stability Let the linear system be given by the transfer function 1 110 1 110 11 11 () () (1) () (1) sLssLLmmTmmnnnnmmTTmnnnbs b s bs bGs eas a s as assnnbeV ... Topology and Different Kinds of Node Dynamics 423Sabato ManfrediChapter 8Chapter 9Part 4Chapter 10 Chapter 11 Chapter 12 Chapter 13 Chapter 14 Chapter 15 Chapter 16 Chapter 17 Chapter 18 free...

Magnetic Bearings Theory and Applications Part 1 potx

... Bearings, Theory and Applications, Edited by Boštjan Polajžer p. cm. ISBN 97 8-9 5 3-3 0 7 -1 4 8-0 Magnetic Bearings, Theory and Applications4 3. System Identification 3 .1 System Identification and ... in equation (3). The closed-loop poles are at -4 .43 10 4, -2 .73 10 3, and -1 67±392j respectively. Figure 5 shows the Bode plot of the closed-loop system with and without the added low pass ... in equation (3). The closed-loop poles are at -4 .43 10 4, -2 .73 10 3, and -1 67±392j respectively. Figure 5 shows the Bode plot of the closed-loop system with and without the added low pass...

Xem thêm

Từ khóa: trade theory and government policy the handbook of brain theory and neural networks asme theory and methods of manufacturing kaplan toefl paper and pencil part 1 theory and practical recipes uwb theory and applications chuyên đề điện xoay chiều theo dạng Nghiên cứu vật liệu biến hóa (metamaterials) hấp thụ sóng điện tử ở vùng tần số THz NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ KẾT NỐI VÔ TUYẾN CỰ LY XA, CÔNG SUẤT THẤP LPWAN SLIDE Trả hồ sơ điều tra bổ sung đối với các tội xâm phạm sở hữu có tính chất chiếm đoạt theo pháp luật Tố tụng hình sự Việt Nam từ thực tiễn thành phố Hồ Chí Minh (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu, xây dựng phần mềm smartscan và ứng dụng trong bảo vệ mạng máy tính chuyên dùng Nghiên cứu tổng hợp các oxit hỗn hợp kích thƣớc nanomet ce 0 75 zr0 25o2 , ce 0 5 zr0 5o2 và khảo sát hoạt tính quang xúc tác của chúng Tìm hiểu công cụ đánh giá hệ thống đảm bảo an toàn hệ thống thông tin Sở hữu ruộng đất và kinh tế nông nghiệp châu ôn (lạng sơn) nửa đầu thế kỷ XIX Kiểm sát việc giải quyết tố giác, tin báo về tội phạm và kiến nghị khởi tố theo pháp luật tố tụng hình sự Việt Nam từ thực tiễn tỉnh Bình Định (Luận văn thạc sĩ)Quản lý nợ xấu tại Agribank chi nhánh huyện Phù Yên, tỉnh Sơn La (Luận văn thạc sĩ)Tăng trưởng tín dụng hộ sản xuất nông nghiệp tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam chi nhánh tỉnh Bắc Giang (Luận văn thạc sĩ)Giáo án Sinh học 11 bài 15: Tiêu hóa ở động vật Giáo án Sinh học 11 bài 15: Tiêu hóa ở động vật chuong 1 tong quan quan tri rui ro Giáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vật Giáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vật Giáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vật Giáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vật Đổi mới quản lý tài chính trong hoạt động khoa học xã hội trường hợp viện hàn lâm khoa học xã hội việt nam MÔN TRUYỀN THÔNG MARKETING TÍCH HỢP