概率论基础教程（英文版 第9版） （美）谢尔登 M. 罗斯（Sheldo…|5322531 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

美 谢尔登 M 罗斯Sheldon M 著

图书标签:

• 概率论
• 统计学
• 数学
• 高等教育
• 教科书
• 罗斯
• Sheldon Ross
• 英文教材
• 随机过程
• 概率模型

店铺： 互动出版网图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111561484

商品编码：12171284494

丛书名： 华章数学原版精品系列

出版时间：2017-03-01

书名：	概率论基础教程（英文版·第9版）|5322531
图书定价：	79元
图书作者：	（美）谢尔登 M. 罗斯（Sheldon M. Ross）
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2017/3/1 0:00:00
ISBN号：	9787111561484
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

作者简介

Sheldon M. Ross国际知名概率与统计学家，南加州大学工业工程与运筹系系主任。毕业于斯坦福大学统计系，曾在加州大学伯克利分校任教多年。研究领域包括：随机模型．仿真模拟、统计分析、金融数学等：Ross教授著述颇丰，他的多种畅销数学和统计教材均产生了世界性的影响。

内容简介

《概率论基础教程（英文版·第9版）》通过大量的例子系统介绍了概率论的基础知识及其广泛应用，内容涉及组合分析、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等。各章末附有大量的练习，还在书末给出自检习题的全部解答。

目录

前言 第1章　组合分析1 1.1　引言1 1.2　计数基本法则2 1.3　排列3 1.4　组合5 1.5　多项式系数9 1.6　方程的整数解个数12 第2章　概率论公理21 2.1　引言21 2.2　样本空间和事件21 2.3　概率论公理25 2.4　几个简单命题28 2.5　等可能结果的样本空间32 *2.6　概率：连续集函数42 2.7　概率：确信程度的度量46 第3章　条件概率和独立性56 3.1　引言56 3.2　条件概率56 3.3　贝叶斯公式62 3.4　独立事件75 3.5　P（·｜F）是概率89 第4章　随机变量112 4.1　随机变量112 4.2　离散型随机变量116 4.3　期望119 4.4　随机变量函数的期望121 4.5　方差125 4.6　伯努利随机变量和二项随机变量127 4.7　泊松随机变量135 4.8　其他离散型概率分布147 4.9　随机变量和的期望155 4.10　分布函数的性质159 第5章　连续型随机变量176 5.1　引言176 5.2　连续型随机变量的期望和方差179 5.3　均匀随机变量184 5.4　正态随机变量187 5.5　指数随机变量197 5.6　其他连续型概率分布203 5.7　随机变量函数的分布208 第6章　随机变量的联合分布220 6.1　联合分布函数220 6.2　独立随机变量228 6.3　独立随机变量的和239 6.4　离散情形下的条件分布248 6.5　连续情形下的条件分布250 *6.6　次序统计量256 6.7　随机变量函数的联合分布260 *6.8　可交换随机变量267 第7章　期望的性质280 7.1　引言280 7.2　随机变量和的期望281 7.3　试验序列中事件发生次数的矩298 7.4　随机变量和的协方差、方差及相关系数304 7.5　条件期望313 7.6　条件期望及预测330 7.7　矩母函数334 7.8　正态随机变量的更多性质345 7.9　期望的一般定义349 第8章　极限定理367 8.1　引言367 8.2　切比雪夫不等式及弱大数定律367 8.3　中心极限定理370 8.4　强大数定律378 8.5　其他不等式382 8.6　用泊松随机变量逼近独立的伯努利随机变量和的概率误差界388 第9章　概率论的其他课题395 9.1　泊松过程395 9.2　马尔可夫链397 9.3　惊奇、不确定性及熵402 9.4　编码定理及熵405 第10章　模拟415 10.1　引言415 10.2　模拟连续型随机变量的一般方法417 10.3　模拟离散分布424 10.4　方差缩减技术426 附录A　部分习题答案433 附录B　自检习题解答435

好的，以下是一本关于《高等代数》的详细图书简介，旨在与您提到的概率论教材形成差异，并提供丰富的内容描述。 --- 《高等代数：理论与应用》 作者： [此处可虚构作者名，例如：张维、李明] 版次： 第五版 ISBN： [此处可虚构一个ISBN号] 页码： 约780页 装帧： 精装 内容概述与本书特色 《高等代数：理论与应用》是一本全面、深入且注重现代应用的高等代数教材。它旨在为数学、物理学、计算机科学、工程学以及经济学等领域的本科生和研究生提供坚实的代数基础。本书不仅严谨地阐述了线性代数、多项式理论和基本群论的核心概念，更着力于将抽象的数学结构与实际问题紧密结合。 本教材的结构设计经过精心规划，力求在保持数学严谨性的同时，兼顾教学的连贯性和启发性。内容组织遵循“由浅入深，理论与应用并重”的原则，确保读者在掌握基础概念后，能够顺利过渡到更高级的抽象代数领域。 第一部分：线性代数基础 本部分是全书的基石，涵盖了线性代数的核心内容，为后续的高级主题和应用打下坚实基础。 第1章：数域与向量空间 本章首先引入数域的概念，重点讨论实数域 $mathbb{R}$ 和复数域 $mathbb{C}$，并简要介绍有限域的初步概念。随后，我们深入探讨向量空间的严格定义、基本性质（如线性相关性、基和维数）。本章特别强调了抽象向量空间的视角，而非仅仅局限于 $mathbb{R}^n$ 中的几何直观。内容包括子空间、商空间的概念，并利用维数定理进行推导和应用。 第2章：线性变换与矩阵 本章连接了抽象的向量空间与具体的矩阵表示。详细阐述了线性变换的定义、性质及其与矩阵之间的同构关系。重点讨论了矩阵的秩、零空间、像空间，以及矩阵乘法在变换组合中的意义。本章末尾引入了矩阵的初等行变换和行、列阶梯形，为求解线性方程组提供系统化的方法。 第3章：线性方程组的求解与矩阵的对角化 本章将理论应用于实际的方程求解问题。系统地介绍了高斯消元法、LU分解以及利用矩阵逆求解线性系统。核心内容集中在特征值与特征向量的计算，这是理解线性动力学和稳定性分析的关键。深入讨论了相似变换，并详细阐述了特征矩阵（或称行列式因子分解）在判断矩阵相似性中的作用。本章为可对角化矩阵提供了充分必要条件。 第4章：欧几里得空间与二次型 本章将内容扩展到内积空间，引入了长度、角度、正交性等几何概念。详细讲解了施密特（Gram-Schmidt）正交化过程，以及正交矩阵的性质。在二次型方面，本书不仅讨论了二次型的标准形和合同变换，还深入介绍了谱定理，证明了对称矩阵在正交变换下的对角化，并结合惯性定理讨论了二次型的分类。 第二部分：多项式理论与矩阵的规范形 第二部分将线性代数的理论推向一个更深层次的抽象，特别是矩阵的规范形理论，这在控制论和表示论中至关重要。 第5章：多项式与矩阵的有理标准形 本章从多项式的环结构入手，讨论多项式的整除性、最大公因式（利用欧几里得算法）和根的性质。重点在于将多项式的概念应用于矩阵理论。深入讨论了矩阵的特征多项式和最小多项式。本章的核心是若当（Jordan）标准形理论的建立，详细解释了如何通过初等因子理论来确定矩阵的若当块结构，这是处理不可对角化矩阵（如在求解微分方程组时）的最终工具。 第6章：线性空间上的函数空间与张量积 本章作为桥梁，将线性代数的知识应用到函数空间（如希尔伯特空间的基础）。它介绍了算子理论的初步概念，包括有界线性泛函和伴随算子。此外，本章还对张量积进行了详尽的阐述，解释了其在多线性代数和量子力学张量分析中的重要性。 第三部分：初等代数结构与应用 本部分超越了纯粹的线性代数范畴，引入了抽象代数中的基本结构，增强了读者的代数思维广度。 第7章：群论基础 本章提供了对抽象群概念的首次接触。从二元运算和群的公理出发，定义了子群、陪集和正规子群。重点阐述了拉格朗日定理及其推论。本章后半部分详细探讨了同态与同构，并引入了基本同构定理，展示了群结构之间映射的深刻联系。 第8章：环与域的初步认识 在群论的基础上，本章引入了更复杂的代数结构——环。讨论了环的定义、子环、理想以及商环的概念。通过例子（如整数环 $mathbb{Z}$、多项式环 $F[x]$），展示了环在代数数论和代数几何中的基础作用。最后，简要介绍了域的概念，特别是它是如何从环的结构中提炼出来的。 教学与学习辅助设计 例题与习题： 全书包含超过 800 道习题，难度分布合理。前三部分习题侧重于计算和证明，后两部分则引入了更多需要综合分析的开放性问题。 应用案例： 在每个关键概念（如特征值、正交化）之后，均附有详细的应用案例，包括：主成分分析（PCA）的矩阵分解视角、图论中的拉普拉斯矩阵、有限元方法中的刚度矩阵分析等。 历史与展望： 每章末尾均有“历史沿革与现代展望”栏目，简要介绍该理论的发展脉络，并指出其在现代数学和科学计算中的前沿应用方向，激发读者的研究兴趣。 《高等代数：理论与应用》力求成为一本既能扎实教授数学基础，又能展现代数美感与实用价值的权威参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一位经验丰富的向导，带领我在概率论的广阔天地中探索。我一直对概率论抱有浓厚的兴趣，但苦于找不到一本既系统又易于理解的教材。这本书的出现，完美地解决了我的困扰。作者的讲解风格非常清晰明了，他循序渐进地引导读者理解每一个概念，并且始终强调理论与实践的结合。我特别喜欢他对统计推断部分的讲解，它不仅给出了严谨的数学证明，还提供了大量的实际案例，让我能够看到这些理论是如何在真实世界中应用的。比如，在讲解假设检验的时候，他通过一个非常生动的医学实验例子，让我深刻理解了原假设、备择假设、p值以及统计显著性等概念，并且学会了如何正确地解读和应用这些结果。书中的习题也是一大亮点，它们难度适中，而且覆盖了教材中的所有重要知识点，能够有效地帮助读者巩固和深化理解。我经常在完成习题后，再回头看一遍作者的讲解，总能发现一些之前没有注意到的细节，这让我对知识的掌握更加牢固。这本书不仅提升了我的数学理论水平，更重要的是培养了我独立解决问题的能力和科学的思维方式。我非常期待未来能够将这些知识应用到我的学术研究和职业发展中。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是打开我数学世界的一把钥匙！虽然我一直对数学抱有敬畏之心，但深入了解概率论的念头从未停止。我之前尝试过一些入门级的教材，但总是感觉抓不住核心，概念上的模糊让我止步不前。直到我遇到这本书，我才真正体会到概率论的魅力所在。作者的讲解方式非常引人入胜，他并没有一开始就抛出复杂的公式和定理，而是从一些非常直观的例子入手，比如抛硬币、摸球等等，这些贴近生活的例子一下子就拉近了我和概率论的距离。而且，他善于运用类比和图示来解释抽象的概念，这对于我这样的“视觉型”学习者来说简直是福音。我特别喜欢他对于条件概率和独立性的解释，之前一直傻傻分不清，现在终于豁然开朗。书中的习题设计也十分巧妙，从易到难，循序渐进，让我能够逐步巩固所学的知识，并且在解决问题的过程中不断发现新的理解角度。我还会经常翻阅书中的一些经典证明，它们逻辑严谨，条理清晰，让我对数学的严谨性有了更深的认识。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的老师，带领我一步步探索概率论的奥秘。它激发了我对数学研究的兴趣，也让我对未来学习更复杂的统计学和机器学习课程充满了信心。强烈推荐给所有想要系统学习概率论的朋友们，无论你是初学者还是想要巩固基础，这本书都绝对不会让你失望。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格实在是太赞了！它有一种独特的智慧，让你在不知不觉中就掌握了核心知识点。我一直以为概率论离我生活很遥远，或者只是一些枯燥的数字游戏，但这本书完全颠覆了我的认知。作者非常擅长将看似高深的理论与实际生活中的场景巧妙地结合起来，读起来一点也不枯燥。他对于“为什么”的解释总是那么到位，而不是简单地给出公式。比如，在讲解贝叶斯定理的时候，他通过一个非常生动的例子，让我深刻理解了先验概率、似然函数和后验概率之间的关系，以及它们如何随着新证据的出现而不断更新。这本书还有一个我非常欣赏的地方，就是它对概念的严谨性要求极高，每一个定义都经过了精雕细琢，让人无懈可击。我特别喜欢书中对随机变量的划分和描述，以及不同类型的概率分布是如何建立起来的，这让我对变量之间的关系有了更清晰的认识。而且，书中的数学推导过程非常清晰，每一步都有详细的解释，即使是初学者也能轻松跟上。我经常在做完习题后，还会回过头来仔细品味作者的讲解，每次都能有新的收获。这本书不仅教授了知识，更培养了我对数学的逻辑思维能力和分析问题的能力。它让我看到了数学的严谨之美，也让我对未来在数据分析和人工智能领域的发展充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都令人惊叹！它不仅仅是一本关于概率论的教科书，更像是一部数学思想的百科全书。我之前接触过一些概率论的书籍，但很多都偏重于理论推导，而这本书则将理论与应用完美地融合在一起。作者的讲解风格非常严谨，但又不失趣味性，他能够将复杂的数学概念用清晰易懂的语言表达出来，并且常常引用一些历史故事和现实世界的例子，让读者在轻松愉快的氛围中学习。我特别喜欢书中关于马尔可夫链和泊松过程的章节，这部分内容之前一直让我感到困惑，但这本书通过非常生动的模拟和图示，让我对这些概念有了深刻的理解，并且看到了它们在各个领域的广泛应用。书中的数学证明也非常详尽，逻辑严谨，一步一步地引导读者理解定理的由来和证明过程，这对于培养我的数学逻辑思维能力非常有帮助。而且，这本书的习题设计也十分精妙，它们不仅能够检验读者对知识的掌握程度，还能够激发读者的思考，引导读者去探索更深层次的问题。我经常在完成习题后，还会花时间去研究作者提供的解题思路，这让我受益匪浅。这本书不仅提升了我的概率论知识水平，更重要的是培养了我对数学研究的兴趣和探索精神，我非常期待未来能够将这些知识应用到我的学习和工作中，并从中获得更多的启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受就是它颠覆了我对“难啃”教材的刻板印象。我之前学过不少数学专业书，很多时候都觉得像在啃石头，但这本书完全不同，它读起来就像在读一篇引人入胜的故事。作者的语言非常生动幽默，而且非常善于运用比喻和类比来解释抽象的概念，让我感觉仿佛置身于一个生动的课堂。他对于一些核心概念的讲解，比如期望、方差、协方差等等，都非常深入浅出，而且总是能提供一些非常巧妙的直观解释，让我一下子就明白了这些概念的本质。我特别喜欢书中关于随机过程的介绍，这部分内容之前一直让我头疼，但这本书通过一些非常生动的例子，比如排队模型、随机游走等等，让我对随机过程有了全新的认识，也激发了我对更高级概率模型研究的兴趣。而且，书中的例子非常丰富多样，覆盖了各个领域，从物理、工程到金融、计算机科学，让我看到了概率论的广泛应用前景。习题设计也很有挑战性，但又不会让你感到无从下手，总能在思考后找到解决问题的思路。这本书不仅仅是知识的传递，更重要的是它激发了我对数学的热情，让我对未来在各个领域深入学习数学和统计学有了更强的信心。