鲁道夫·格里贝尔 算法分析中的分布渐近性：周期性和离散化。 （英语） Zbl 1192.68964号 2007年算法分析会议，AofA 07。2007年6月17日至22日在法国胡安·莱斯·平斯举行的第十三届会议的论文。南希：离散数学与理论科学协会（DMTCS）。451-460，仅电子版（2007年）。 摘要：众所周知，在算法分析中出现的许多分布都具有渐近波动行为，即我们没有“完全”收敛性，而只是沿着合适的子序列收敛，因为算法的输入大小趋于无穷大。我们对通过通常收敛的背景过程显示这种行为的构造感兴趣，因为周期性是通过确定性变换从这个过程中产生的，通常涉及离散化作为决定性步骤。这导致沿子序列的最终极限分布族的结构表示，从而可以访问其属性，例如尾部行为（数字搜索树中的搜索失败）或对算法参数的依赖性（选择算法中的成功概率）。关于整个系列，请参见[Zbl 1180.68001号]. 引用于三文件 MSC公司： 68瓦40 算法分析 65岁99岁 数值算法的计算机方面 68页第10页 搜索和排序 关键词：计数过程;数字搜索树;几何分布;失败者选举;马尔可夫链;更新过程;sukhatme-rényi代表;冯·诺依曼加法 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.Grübel}，2007年算法分析会议，AofA 07。2007年6月17日至22日在法国胡安·莱斯·平斯举行的第十三届会议的论文。南希：协会。离散数学与理论计算机科学（DMTCS）。451-460（2007；Zbl 1192.68964） 全文： 链接