隨機過程(原書第2版) (美)Sheldon M. Ross|3801619 pdf epub mobi txt 電子書下載 2024

圖書介紹

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美 Sheldon M Ross 著，龔光魯譯

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发表于2024-11-15

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齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111430292

商品編碼：10267014688

叢書名：統計學精品譯叢

齣版時間：2013-07-01

頁數：323

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具體描述

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。

《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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