发表于2024-11-24
书[0名0]: | 随机过程导论(原书[0第0]2版)|197116 |
图书定价: | 36元 |
图书作者: | (美)Gregory F. Lawler |
出版社: | 机械工业出版社 |
出版日期: | 2010/9/1 0:00:00 |
ISBN号: | 9787111315445 |
开本: | 16开 |
页数: | 170 |
版次: | 2-1 |
作者简介 |
作者:(美[0国0])劳勒(Gregory F.Lawler) 译者:张景肖 Gregory .F. Lawler 1976年获得弗吉尼亚[0大0][0学0][0学0]士[0学0]位,1979年获得普林斯顿[0大0][0学0]博士[0学0]位。曾为康奈尔[0大0][0学0]数[0学0]系教授,现为芝加哥[0大0][0学0]数[0学0]系教授。 |
内容简介 |
本书是一本随机过程的[0优0]秀教材,不仅以浅显易懂的语言阐述基本概念和方[0法0],而且通过一些非常基础的应用实例,让读者了解如何应用随机过程理论解决实际问题。主要内容包括有限马尔可夫链、可数马尔可夫链、连续时间马尔可夫链、[0优0]停时、鞅、可逆马尔可夫链、布朗运动和随机积分等。 本书侧重数[0学0]思想的分析而不是具体细节的理论证明,所需的数[0学0]基础只是本科程度的概率论和一些线性代数[0知0]识,而不需要读者有测度论的基础,适合作为高等院校数[0学0]及相关专业高年级本科生和研究生教材,也适合作为相关[0领0]域研究人员的参考书。 |
目录 |
译者序 [0第0]2版前言 [0第0]1版前言 [0第0]0章 预备[0知0]识1 0.1 引言1 0.2 线性微分方程1 0.3 线性差分方程2 0.4 习题5 [0第0]1章 有限马尔可夫链6 1.1 定义和举例6 1.2 [0极0]限行为和不变概率9 1.3 状态分类12 1.3.1 可约性14 1.3.2 周期性15 1.3.3 不可约、非周期链16 1.3.4 可约或者周期链16 1.4 返回次数19 1.5 非常返态20 1.6 举例24 1.7 习题27 [0第0]2章 可数马尔可夫链33 2.1 引言33 2.2 常返和非常返34 2.3 正常返和零常返38 2.4 分支过程40 2.5 习题43 [0第0]3章 连续时间马尔可夫链48 3.1 泊松过程48 3.2 有限状态空间50 3.3 生灭过程55 3.4 一般情形60 3.5 习题61 [0第0]4章 [0优0]停时64 4.1 马尔可夫链的[0优0]停时64 4.2 带成本的[0优0]停时68 4.3 带折现的[0优0]停时70 4.4 习题71 [0第0]5章 鞅74 5.1 条件期望74 5.2 定义和举例78 5.3 可选抽样定理80 5.4 一致可积83 5.5 鞅收敛定理85 5.6 [0极0][0大0]不等式89 5.7 习题91 [0第0]6章 更新过程95 6.1 引言95 6.2 更新方程98 6.3 离散更新过程104 6.4 M/G/1和G/M/1排队模型107 6.5 习题109 [0第0]7章 可逆马尔可夫链112 7.1 可逆过程112 7.2 收敛到平稳分布113 7.3 马尔可夫链算[0法0]117 7.4 常返的判定准则120 7.5 习题122 [0第0]8章 布朗运动125 8.1 引言125 8.2 马尔可夫性127 8.3 布朗运动的零集130 8.4 多维布朗运动133 8.5 常返和非常返136 8.6 布朗运动的分形性质138 8.7 比例原则138 8.8 带漂移的布朗运动139 8.9 习题140 [0第0]9章 随机积分144 9.1 关于随机游动的积分144 9.2 关于布朗运动的积分145 9.3 Ito公式148 9.4 Ito公式的扩展形式151 9.5 连续鞅156 9.6 吉尔萨诺夫变换157 9.7 费因曼卡茨公式159 9.8 black-scholes公式161 9.9 模拟164 9.10 习题164 进一步阅读的建议167 索引168 |
编辑推荐 |
本书共分九章,主要内容包括:限马尔可夫链、可数马尔可夫链、连续时间马尔可夫链、[0优0]停时、可逆马尔可夫链、布朗运动等。 这是[0学0]习随机过程基础[0知0]识的一本快速的入门书,在本书中既可以[0学0]习到基础[0知0]识,又可以[0学0]习到应用这些[0知0]识解决具体问题时的思路。这本书既可以作为不同专业本科阶段和研究生阶段的教材,又是一本很好的自[0学0]参考书。 |
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