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隨機過程理論在數學、科學和工程中有著越來越廣泛的應用。《隨機過程基礎》包括隨機過程一些基本而又重要的內容:條件期望,Markov鏈,Poisson過程和Brown運動:同時也包括Ito積分和隨機微分方程等應用範圍越來越廣的內容。
這是一本難得的好書,它1999年齣版,到2000年已經是第3次印刷,到2003年則重印到第6次。
內容簡介
隨機過程在數學、科學和工程中有著越來越廣泛的應用。《隨機過程基礎》包括隨機過程一些基本而又重要的內容:條件期望,Markov鏈,Poisson過程和Brown運動;同時也包括Ito積分和隨機微分方程等應用範圍越來越廣的內容。《隨機過程基礎》的習題是其基本內容的延伸,而且有十分完整的解答,非常適閤高年級本科生和研究生自學使用或用作教學參考書。
內頁插圖
目錄
1. Review of Probability
1.1 Events and Probability
1.2 Random Variables
1.3 Conditional Probability and Independence
1.4 Solutions
2. Conditional Expectation
2.1 Conditioning on an Event
2.2 Conditioning on a Discrete Random Variable
2.3 Conditioning on an Arbitrary Random Variable
2.4 Conditioning on a a-Field
2.5 General Properties
2.5 Various Exercises on Conditional Expectation
2.7 Solutions
3 Martingales in Discrete Time
3.1 SequencesofRandomVariables
3.2 Filtrations
3.3 Martingales
3.4 Games or Uhance
3.5 StoppingTimes
3.5 Optional Stopping Theorem
3.7 Solutions
4 Martingale Inequalities and Convergence
4.1 Doobs Martingale Inequalities
4.2 Doobs Martingale Convergence Theorem
4.3 Uniform Integrability and L1 Convergence of Martingales
4.4 Solutions
5. Markov Chains
5.1 First Examples and Definitions
5.2 Classification of States
5.3 Long-Time Behaviour of Markov Chains: General Case
5.4 Long-Time Behaviour of Markov Chains with Finite State
Space
5.5 Solutions
6. Stochastic Processes in Continuous Time
6.1 General Notions
6.2 Poisson Process
6.2.1 Exponential Distribution and Lack of Memory
6.2.2 Construction of the Poisson Process
6.2.3 Poisson Process Starts from Scratch at Time t
6.2.4 Various Exercises on the Poisson Process
6.3 Brownian Motion
6.3.1 Definition and Basic Properties
6.3.2 Increments of Brownian Motion
6.3.3 Sample Paths
6.3.4 Doobs Maximal L2 Inequality for Brownian Motion
6.3.5 Various Exercises on Brownian Motion
6.4 Solutions
7. Ito Stochastic Calculus
7.1 Ito Stochastic Integral: Definition
7.2 Examples
7.3 Properties of the Stochastic Integral
7.4 Stochastic Differential and It5 Formula
7.5 Stochastic Differential Equations
7.6 Solutions
Index
前言/序言
在學校教書多年,當學生(特彆是本科生)問有什麼好的參考書時,我們所能推薦的似乎除瞭教材還是教材,而且不同教材之間的差彆並不明顯、特色也不鮮明。所以多年前我們就開始醞釀,希望為本科學生引進一些好的參考書,為此清華大學數學科學係的許多教授與清華大學齣版社共同付齣瞭很多心血。
這裏首批推齣的十餘本圖書,是從Springer齣版社的多個係列叢書中精心挑選齣來的。在叢書的籌劃過程中,我們挑選圖書最重要的標準並不是完美,而是有特色並包容各個學派(有些書甚至有爭議,比如從數學上看也許不夠嚴格),其齣發點是希望我們的學生能夠吸納百傢之長;同時,在價格方麵,我們也做瞭很多工作,以使得本係列叢書的價格能讓更多學校和學生接受,使得更多學生能夠從中受益。
本係列圖書按其定位,大體有如下四種類型(一本書可以屬於多類,但這裏限於篇幅不能一一介紹)。
Springer大學數學圖書:隨機過程基礎(影印版) [Basic Stochastic Processes] 下載 mobi epub pdf txt 電子書 格式
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1)時間函數不能用精確的數學關係式來描述;
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在測度理論,如果我們有一個可數無限集閤測集,所有的人都那麼的聯閤和交集是可測集。對於我們而言,這意味著是/否依賴於可數個坐標的問題有一個概率的答案。
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通常,指標集閤T代錶時間,以實數或整數錶示。以實數形式錶示時,隨機過程稱為連續隨機過程;以整數錶示時,則為離散隨機過程。隨機過程中的參數omega隻為分辨同類隨機過程中的不同實例,如上文下理不構成誤會,通常略去。例如錶達單次元布朗運動時,常以W_t錶達,但若考慮兩同時進行布朗運動的粒子,則會分彆以W_t(1)和W_t(2)(或作W_1(t)和W_2(t))錶示。
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☆☆☆☆☆
隨機過程(Stochastic Process)是一連串隨機事件動態關係的定量描述。隨機過程論與其他數學分支如位勢論、微分方程、力學及復變函數論等有密切的聯係,是在自然科學、工程科學及社會科學各領域研究隨機現象的重要工具。隨機過程論目前已得到廣泛的應用,在諸如天氣預報、統計物理、天體物理、運籌決策、經濟數學、安全科學、人口理論、可靠性及計算機科學等很多領域都要經常用到隨機過程的理論來建立數學模型。
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☆☆☆☆☆
3.個彆的地方感覺不夠精確,或者說在證明的過程中過於簡略而有一些邏輯上的gap;
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不錯的圖書不錯的圖書不錯的圖書不錯的圖書
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廣義過程正如從普通函數發展到廣義
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找瞭很久的書,非常好!
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"它必須明確假定每個單個顆粒執行的運動是獨立於所有其他的粒子的運動;它也將被認為是1的動作和相同的顆粒在不同的時間間隔是獨立的過程,隻要這些的時間間隔不是非常小"
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