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    【作者】 林元烈 
    【所屬類別】 圖書  教材  研究生/本科/專科教材  公共課 
    【出版社】清華大學出版社 
    【ISBN】9787302059585
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    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787302059585
    作烈

    出版社:清華大學出版社
    出版時間:2002年11月 

        
        
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    編輯推薦
    本教材力求強調以下幾點:
    1.著眼於引發興趣,使讀者領悟其思想,感受其魅力與威力。
    2.著重於揭示概念的來源及背景,典型*模型的提煉、特性刻畫、應用背景以及發展的蹤跡。
    3.主要用概率的觀點與方法研究與領略若干*基本的但至今仍有旺氣與潛力的*過程的主要特征與風采。
    4.將條件數學期望作為現代*過程的*基本的概念之一,並力求用初等的、便於直觀確切理解的方法描述它的定義與重要性質。
    5.對若干發展特別迅速,應用愈來愈廣泛的分支,如鞅,布朗運動與伊籐*積分,點過程等予以初步的介紹。
    6.突出全概念公式中所蘊涵的基本思想與技巧,把它作為貫穿本教材的主導線索之一,並加以闡明和應用。
    7.反映了若干新成果,可以作為教學與科研相結合的切入點。 
    內容簡介
    本書是現代應用*過程教材,內容從初等入門到現代前沿,包括預備知識、泊松過程、離散時間馬爾可夫鏈、離散鞅、連續時間馬爾可夫鏈、*微分方程與寬平穩過程等8章。本書可供高等院校高年級學生與研究生作為教材使用,也可供教師及工程技術人員參考。
    目錄
    第1章 預備知識與隨機過程的基本概念
    1.1 概率
    1.2 隨機變量、分布函數及數字特征
    1.3 矩母函數、特征函數和拉普拉斯變換
    1.4 條件數學期望
    1.5 隨機過程的概念
    1.6 隨機過程的分類
    練習題
    第2章 泊松過程及其推廣
    2.1 定義及其背景
    2.2 相鄰事件的時間間隔,泊松過程與指數分布的關繫
    2.3 剩餘壽命與年齡
    2.4 到達時間的條件分布
    2.5 泊松過程的模擬、檢驗及參數估計第1章 預備知識與隨機過程的基本概念
    1.1 概率
    1.2 隨機變量、分布函數及數字特征
    1.3 矩母函數、特征函數和拉普拉斯變換
    1.4 條件數學期望
    1.5 隨機過程的概念
    1.6 隨機過程的分類
    練習題
    第2章 泊松過程及其推廣
    2.1 定義及其背景
    2.2 相鄰事件的時間間隔,泊松過程與指數分布的關繫
    2.3 剩餘壽命與年齡
    2.4 到達時間的條件分布
    2.5 泊松過程的模擬、檢驗及參數估計
    2.6 非時齊泊松過程
    2.7 復合泊松過程
    2.8 條件泊松過程
    2.9 更新過程
    2.10 若干極限定理與基本更新定理
    2.11 更新方程與關鍵更新定理
    練習題
    第3章 馬爾可夫鏈
    3.1 定義與例子
    3.2 轉移概率矩陣
    3.3 狀態的分類
    3.4 狀態空間的分解
    3.5 Pn的極限性態與平穩分布
    3.6 離散時間的Phase-Type分布及其反問題
    3.7 首達目標模型與其他模型的關繫
    練習題
    第4章 離散鞅引論
    4.1 定義與例子
    4.2 上鞅(下鞅)及分解定理
    4.3 停時與停時定理
    4.4 鞅收斂定理
    4.5 連續參數鞅
    練習題
    第5章 布朗運動
    5.1 隨機遊動與布朗運動的定義
    5.2 布朗運動軌道的性質
    5.3 首中時與值
    5.4 布朗橋
    5.5 布朗運動的各種變形與推廣
    5.6 帶有漂移的布朗運動
    5.7 n維布朗運動與牛頓位勢
    5.8 用蒙特卡羅方法求解拉普拉斯方程
    練習題
    第6章 連續參數馬爾可夫鏈
    6.1 定義與若干基本概念
    6.2 轉移率矩陣-Q矩陣及其概率意義
    6.3 柯爾莫哥洛夫向前向後微分方程
    6.4 生滅過程
    6.5 強馬爾可夫性與嵌入馬爾可夫鏈
    6.6 連續參數馬爾可夫鏈的隨機模擬
    6.7 可逆馬爾可夫鏈
    6.8 馬爾可夫更新過程與半馬爾可夫過程
    6.9 連續時間與離散時間的馬爾可夫鏈首達目標模型間的關繫
    6.10 首達時間與首達目標積分型泛函的特性及其反問題
    練習題
    第7章 隨機微分方程
    第8章 寬平穩過程
    參考文獻
    索引
    在線試讀
    第1章 預備知識與隨機過程的基本概念
    1.1 概率
    概率論的一個基本概念是隨機試驗,一個試驗(或觀察),若它的結果預先無法確定,則稱之為隨機試驗,簡稱為試驗(experiment)。所有試驗的可能結果組成的集合,稱為樣本空間,記作Ω。
    ……


     
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