發表於2024-11-23
書[0名0]: | 隨機過程(原書[0第0]2版)|3801619 |
圖書定價: | 79元 |
圖書作者: | (美)Sheldon M. Ross |
齣版社: | 機械工業齣版社 |
齣版日期: | 2013/7/1 0:00:00 |
ISBN號: | 9787111430292 |
開本: | 16開 |
頁數: | 323 |
版次: | 2-1 |
作者簡介 |
Sheldon M. Ross 世界著[0名0]的應用概率專傢和統計[0學0]傢,現為南加州[0大0][0學0]工業與係統工程係Epstein講座教授。他於1968年在斯坦福[0大0][0學0]獲得統計[0學0]博士[0學0]位,在1976年至2004年期間於加州[0大0][0學0]伯剋利分校任教,其研究[0領0]域包括統計模擬、金融工程、應用概率模型、隨機動態規劃等。Ross教授創辦瞭《Probability in the Engineering and Informational Sciences》雜誌並一直擔任該雜誌主編。他的多種[0暢0]銷教材均産生瞭世界性的影響,其中《統計模擬([0第0]5版)》和《概率論基礎教程([0第0]9版)》等均由機械工業齣版社引進齣版。 |
內容簡介 |
《隨機過程(原書[0第0]2版)》從概率的角度而不是分析的角度來看待隨機過程,書中介紹瞭隨機過程的基本理論,包括Poisson過程、Markov鏈、鞅、 Brown運動、隨機序關係、Poisson逼近等,並闡明這些理論在各[0領0]域的應用。書中有豐富的例子和習題,其中一些需要創造性地運用隨機過程[0知0]識、係統地解決的實際問題,給讀者提供瞭應用概率研究的實例。 《隨機過程(原書[0第0]2版)》是隨機過程的入門教材,沒有用到測度論,僅以微積分及初等概率論[0知0]識為基礎,適閤作為統計[0學0]專業本科生以及其他理工和經管類專業研究生相關課程的教材,更值得相關研究人員和授課教師參考。 |
目錄 |
《隨機過程(原書[0第0]2版)》 譯者序 [0第0]2版前言 [0第0]1章 準備[0知0]識 1.1 概率 1.2 隨機變量 1.3 期望值 1.4 矩母函數,特徵函數,Laplace變換 1.5 條件期望 1.6 指數分布,無記憶性,失效率函數 1.7 一些概率不等式 1.8 [0極0]限定理 1.9 隨機過程 習題 參考文獻 附錄強[0大0]數定律 [0第0]2章 Poisson過程 2.1 Poisson過程 2.2 到達間隔與等待時間的分布 2.3 到達時間的條件分布 2.4 非時齊Poisson 過程 2.5 復閤Poisson 隨機變量與復閤Poisson過程 2.5.1 一個復閤Poisson恒等式 2.5.2 復閤Poisson過程 2.6 條件Poisson過程 習題 參考文獻 [0第0]3章 更新理論 3.1 引言與準備[0知0]識 3.2 N(t)的分布 3.3 一些[0極0]限定理 3.3.1 Wald方程 3.3.2 迴到更新理論 3.4 關鍵更新定理及其應用 3.4.1 交替更新過程 3.4.2 [0極0]限平均剩餘壽命和m(t)的展開 3.4.3 年齡相依的分支過程 3.5 延遲更新過程 3.6 更新報酬過程 3.7 再現過程 3.8 平穩點過程 習題 參考文獻 [0第0]4章 Markov 鏈 4.1 引言與例子 4.2 Chapman-Kolmogorov方程和狀態的分類 4.3 [0極0]限定理 4.4 類之間的轉移,賭徒破産問題,處在暫態的平均時間 4.5 分支過程 4.6 Markov鏈的應用 4.6.1 算[0法0]有效性的一個Markov鏈模型 4.6.2 對連貫的一個應用——一個具有連續狀態空間的Markov鏈 4.6.3 錶列的排序規則——移前一位規則的佳性 4.7 時間可逆的Markov鏈 4.8 半Markov過程 習題 參考文獻 [0第0]5章 連續時間的Markov鏈 5.1 引言 5.2 連續時間的Markov鏈 5.3 生滅過程 5.4 Kolmogorov微分方程 5.5 [0極0]限概率 5.6 時間可逆性 5.6.1 串聯排隊係統 5.6.2 隨機群體模型 5.7 倒嚮鏈對排隊論的應用 5.7.1 排隊網絡 5.7.2 Erlang消失公式 5.7.3 M/G/1共享處理係統 5.8 一緻化 習題 參考文獻 [0第0]6章 鞅 6.1 鞅 6.2 停時 6.3 鞅的Azuma不等式 6.4 下鞅,上鞅,鞅收斂定理 6.5 一個推廣的Azuma不等式 習題 參考文獻 [0第0]7章 隨機徘徊 7.1 隨機徘徊中的對偶性 7.2 有關可交換隨機變量的一些注釋 7.3 利用鞅來分析隨機徘徊 7.4 應用於G/G/1排隊係統與破産問題 7.4.1 G/G/1排隊係統 7.4.2 破産問題 7.5 直綫上的Blackwell定理 習題 參考文獻 [0第0]8章 Brown運動與其他Markov過程 8.1 引言與準備[0知0]識 8.2 擊中時刻,[0大0]隨機變量,反正弦律 8.3 Brown運動的變種 8.3.1 在一點吸收的Brown 運動 8.3.2 在原點反射的Brown 運動 8.3.3 幾何Brown 運動 8.3.4 積分Brown 運動 8.4 漂移Brown運動 8.5 嚮後與嚮前擴散方程 8.6 應用Kolmogorov方程得到[0極0]限分布 8.6.1 半Markov過程 8.6.2 M/G/1隊列 8.6.3 保險理論中的一個破産問題 8.7 Markov散粒噪聲過程 8.8 平穩過程 習題 參考文獻 [0第0]9章 隨機序關係 9.1 隨機[0大0]於 9.2 耦閤 9.2.1 生滅過程的隨機單調性 9.2.2 Markov鏈中的指數收斂性 9.3 風險率排序與對計數過程的應用 9.4 似然比排序 9.5 隨機地更多變 9.6 變動性排序的應用 9.6.1 G/G/1排隊係統的比較 9.6.2 對更新過程的應用 9.6.3 對分支過程的應用 9.7 相伴隨機變量 習題 參考文獻 [0第0]10章 Poisson逼近 10.1 Brun篩[0法0] 10.2 給齣Poisson逼近的誤差界的Stein-Chen方[0法0] 10.3 改善Poisson逼近 習題 參考文獻 部分習題的解答 索引 |
編輯推薦 |
《隨機過程(原書[0第0]2版)》是非測度論的隨機過程導論,且至多假定讀者具備微積分和初等概率論的[0知0]識,在書中我們試圖介紹隨機過程的一些理論,顯示其在不同[0領0]域中的應用,同時也培養[0學0]生在思考問題時所需的一些概率直觀和洞察力。我們盡可能從概率的角度而不是分析的角度看待隨機過程。例如,這種嘗試引導我們從一條樣本路徑的觀點研究[0大0]多數隨機過程。 |
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