工科研究生教材·數學係列：應用隨機過程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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何春雄 著

圖書標籤:

• 隨機過程
• 應用數學
• 工科教材
• 研究生
• 概率論
• 數學建模
• 信號處理
• 統計推斷
• 機器學習
• 通信工程

出版社： 华南理工大学出版社

ISBN：9787562327431

版次：1

商品编码：10366785

品牌：墨点

包装：平装

开本：16开

出版时间：2008-01-01

页数：263

正文语种：中文

編輯推薦

《工科研究生教材·數學係列：應用隨機過程》可以作為工科、管理學科等非數學類專業的研究生教材，也可作為應用數學專業高年級本科生教材或教學參考書，對廣大工程技術人員和管理人員也具有參考價值。

內容簡介

《工科研究生教材·數學係列：應用隨機過程》是一本隨機過程的入門教材，在微積分學和初等概率論的基礎上，介紹隨機過程的基本概念和方法。在概述初等概率論提要和介紹隨機過程的有限維分布、數字特徵、隨機分析等基本內容之後，著重介紹泊鬆過程、平穩過程、馬爾科夫過程和離散時間鞅等應用背景較強的隨機過程模型。

目錄

1 預備知識
1.1 概率空間
1.1.1 概率的定義
1.1.2 概率空間
1.1.3 概率的性質
1.2 隨機變量及其分布與數字特徵
1.2.1 完備概率空間
1.2.2 分布函數及其性質
1.2.3 隨機變量的數字特徵
1.2.4 常用隨機變量的分布
1.2.5 數學期望的收斂性定理
1.3 條件概率與獨立性
1.3.1 條件概率與條件分布
1.3.2 條件數學期望
1.3.3 獨立性
1.4 收斂性與分布變換
1.4.1 隨機變量序列的收斂性
1.4.2 特徵函數、矩母函數和母函數
習題

2 隨機過程的基本概念
2.1 隨機過程的概念與例子
2.2 隨機過程的有限維分布族
2.3 隨機過程的數字特徵
2.4 隨機微積分
2.4.1 均方收斂及其性質
2.4.2 隨機過程的連續性
2.4.3 隨機過程的可微性
2.4.4 隨機過程的可積性
習題

3 Poisson過程與更新過程
3.1 Poisson過程的定義
3.2 Poisson過程的性質
3.2.1 時間間隔和等待時間的分布
3.2.2 年齡與剩餘壽命的分布
3.3 Poisson過程的幾種推廣
3.3.1 非時齊Poisson過程
3.3.2 復閤Poisson過程
3.3.3 條件Poisson過程
3.4 更新過程
3.4.1 更新過程的基本概念
3.4.2 更新方程
3.4.3 更新定理
3.4.4 更新定理的應用
3.4.5 更新過程的若乾推廣
習題

4 平穩過程
4.1 平穩過程的定義
4.2 相關函數的性質
4.3 平穩過程的各態曆經性
4.4 平穩過程的譜分析
4.4.1 平穩過程的譜分解
4.4.2 譜密度的物理意義
4.4.3 譜密度和相關函數的計算
4.4.4 互譜密度及其性質
4.5 綫性時不變係統中的平穩過程
4.5.1 綫性時不變係統簡介
4.5.2 綫性時不變係統的頻率響應和脈衝響應
4.5.3 綫性時不變係統輸齣過程的均值與相關函數
4.5.4 綫性時不變係統輸齣過程的譜密度函數
習題

5 離散時間馬爾科夫鏈
5.1 離散時間馬氏鏈的定義
5.2 有限維分布與強馬氏性
5.2.1 絕對概率與有限維分布
5.2.2 強馬氏性
5.3 狀態分類與空間分解
5.3.1 狀態空間分解
5.3.2 狀態的常返性和周期性
5.4 遍曆性與平穩分布
習題

6 連續時間馬爾科夫鏈
6.1 連續時間馬氏鏈的定義
6.2 Q矩陣與柯爾莫哥洛夫方程
6.3 嵌入鏈與遍曆性
6.4 生滅過程及其應用
習題

7 Brown運動與隨機微分方程
7.1 馬氏過程的定義與Brown運動
7.2 Brown運動的隨機積分
7.3 Ito公式與隨機微分方程
習題

8 鞅論初步
8.1 鞅的定義與例
8.2 鞅分解與鞅錶示定理
8.3 鞅收斂定理
8.4 可選樣本定理
習題

部分習題參考答案
參考文獻

前言/序言

工科研究生教材·數學係列：應用隨機過程 內容簡介 《應用隨機過程》是一本為工科研究生量身打造的數學係列教材。本書旨在係統性地介紹隨機過程的基本理論、分析方法及其在工程領域的廣泛應用。本書內容嚴謹，邏輯清晰，既注重理論的深度，又強調實踐的指導性，力求使讀者在掌握數學工具的同時，能夠靈活運用這些工具解決實際工程問題。 全書結構與內容概述 本書共分為十一章，循序漸進地引導讀者進入隨機過程的廣闊天地。 第一章 緒論：本章作為全書的開端，首先闡述瞭隨機過程的概念及其在現代科學技術中的重要地位。通過大量工程實例，如通信係統中的信號噪聲、控製係統中的係統擾動、可靠性工程中的故障分析、金融工程中的市場波動等，生動地揭示瞭隨機現象的普遍性與隨機過程研究的必要性。本章還將簡要迴顧概率論與數理統計中的基礎知識，為後續章節的學習打下堅實基礎。 第二章 隨機變量與隨機嚮量：本章對隨機變量及其概率分布進行瞭深入探討，包括離散型和連續型隨機變量的定義、特性，以及常見的概率分布（如伯努利分布、二項分布、泊鬆分布、均勻分布、指數分布、正態分布等）。在此基礎上，本章引入瞭隨機嚮量的概念，詳細講解瞭聯閤分布、邊緣分布、條件分布、協方差矩陣等，為理解多隨機變量係統奠定基礎。 第三章 隨機過程的基本概念：本章正式引入隨機過程這一核心概念，定義瞭隨機過程及其樣本函數，並介紹瞭描述隨機過程的統計特性，如均值函數、自相關函數、自協方差函數等。本章還將討論一些重要的隨機過程分類，如馬爾可夫過程、平穩過程、獨立增量過程等，並分析它們的性質。 第四章 離散時間隨機過程：本章聚焦於時間離散的隨機過程。重點講解瞭泊鬆過程及其性質，包括其泊鬆增量的性質、指數分布的到達時間等。此外，本章還將介紹更新過程、再生過程等，並探討其在排隊論、可靠性分析等方麵的應用。 第五章 連續時間隨機過程——泊鬆過程及其推廣：本章深入研究瞭連續時間隨機過程，特彆以泊鬆過程為基礎，進行更廣泛的探討。詳細分析瞭泊鬆過程的多種性質，如其計數性質、到達時間分布等。在此基礎上，本章還介紹瞭復閤泊鬆過程、非齊次泊鬆過程等，並結閤實際案例，展示這些過程在交通流量建模、事件計數統計等問題中的應用。 第六章 連續時間隨機過程——馬爾可夫鏈：本章重點討論瞭離散狀態、離散時間的馬爾可夫鏈。詳細闡述瞭馬爾可夫鏈的狀態轉移概率、轉移矩陣、Chapman-Kolmogorov方程等。本章還將深入分析馬爾可夫鏈的極限性質，包括極限分布、遍曆性等，並探討其在係統可靠性分析、用戶行為建模、網絡狀態演化等領域的應用。 第七章 連續時間馬爾可夫鏈：本章將馬爾可夫鏈的概念推廣到連續時間。詳細介紹瞭連續時間馬爾可夫鏈的狀態轉移率、無窮小生成元、Chapman-Kolmogorov方程的微分形式等。本章將分析其穩態分布的求解方法，並展示其在通信網絡、生産調度、生物模型等實際問題中的建模與分析。 第八章 平穩過程：本章集中探討平穩過程的概念及其重要性質。詳細講解瞭嚴平穩和寬平穩（或稱二階平穩）的定義，以及自相關函數在描述平穩過程中的關鍵作用。本章還將介紹譜分析的概念，即如何通過功率譜密度來錶徵平穩過程的頻率特性，這對於信號處理、通信係統等領域至關重要。 第九章 隨機過程的譜分析：本章在平穩過程的基礎上，深入展開譜分析。詳細介紹功率譜密度函數的定義、性質以及其與自相關函數之間的關係（Wiener-Khinchin定理）。本章還將介紹如何利用傅裏葉變換來分析隨機過程的頻率成分，以及譜分析在信號濾波、係統識彆、噪聲抑製等工程應用中的具體方法。 第十章 隨機過程的模擬與估計：除瞭理論分析，本章還將目光投嚮瞭實際操作。介紹瞭幾種常見的隨機過程模擬方法，如基於獨立同分布的采樣、基於馬爾可夫鏈的生成等。同時，本章還講解瞭如何從觀測數據中估計隨機過程的統計參數，如均值、自相關函數、概率分布等，以及一些常用的估計量及其性質。 第十一章 應用舉例：本章將前麵所學的隨機過程理論與方法，通過一係列具體的工程應用實例進行整閤與深化。涵蓋的領域可能包括： 通信係統：如信道噪聲建模、信號檢測、信息傳輸的可靠性分析。 控製係統：如隨機擾動對係統的影響、最優控製策略的製定。 可靠性工程：如設備故障率建模、壽命預測、係統可用性分析。 排隊論：如顧客到達與服務過程的建模、服務係統的性能評估。 金融工程：如股票價格波動建模、風險管理。 圖像處理與模式識彆：如圖像噪聲的去除、特徵提取。 生物醫學工程：如疾病傳播模型的分析、生理信號的統計分析。 通過這些實例，讀者可以更直觀地理解隨機過程理論的價值，並學習如何將抽象的數學模型轉化為解決實際工程問題的有效工具。 本書特色與目標讀者 特色： 1. 理論與實踐並重：本書在講解隨機過程基本理論的同時，始終關注其在工程領域的實際應用。大量的工程實例貫穿全書，幫助讀者建立直觀的理解。 2. 循序漸進，由淺入深：教材內容編排閤理，從基礎概念齣發，逐步深入到更復雜的理論和應用，適閤不同背景的讀者。 3. 數學工具的係統講解：本書不僅介紹隨機過程本身，還係統迴顧和講解瞭必要的概率論、數理統計知識，確保讀者能夠順利掌握。 4. 前沿理論與經典方法的結閤：本書既包含隨機過程的經典理論，如馬爾可夫鏈、平穩過程等，也適當地介紹瞭一些前沿的研究方嚮和應用。 5. 豐富的習題：每章末都配有適量的習題，涵蓋理論證明、計算練習以及應用型問題，有助於鞏固和加深對內容的理解。 目標讀者： 本書適閤於高等院校的工科研究生，包括碩士研究生和博士研究生，專業方嚮涵蓋電子工程、通信工程、控製工程、計算機科學、自動化、應用數學、統計學等。同時，本書也可作為相關領域高年級本科生的教材或參考書，以及從事相關領域研究與開發的工程師和科研人員的參考讀物。 學習建議 為瞭更好地學習本書，建議讀者： 打好基礎：在學習本書之前，應具備良好的概率論與數理統計基礎。 積極思考：在閱讀過程中，多思考理論的物理意義和工程內涵。 勤於練習：認真完成每章的習題，特彆是應用型題目，動手實踐是掌握理論的關鍵。 結閤實例：在學習理論時，要主動去聯係書中的工程實例，思考理論是如何應用於這些場景的。 查閱資料：對於某些概念或應用，若有疑問，可進一步查閱相關文獻和資料。 《應用隨機過程》將帶領您探索隨機現象背後的數學規律， equipping 您掌握分析和解決工程領域中復雜隨機問題的強大能力。

评分☆☆☆☆☆

我在城市規劃與設計領域進行研究，對於《應用隨機過程》這本書，我的感受可以說是“既熟悉又陌生”。熟悉是因為城市發展本身就充滿著不確定性，比如人口流動、交通擁堵、經濟波動等，這些現象的分析常常需要用到概率和統計的方法。陌生是因為我之前接觸到的更多是宏觀的統計模型，而這本書則深入到瞭隨機過程的微觀動力學層麵。這本書的結構非常閤理，它從概率論的基礎概念開始，然後逐步深入到各類隨機過程的模型，並最終探討瞭它們在實際問題中的應用。我尤其關注書中關於泊鬆過程在城市交通流量分析、公共設施配置等方麵的應用。例如，如何利用泊鬆過程來模擬車輛的到達率，從而優化交通信號燈的時長，或者如何利用它來預測特定區域的人口密度和需求。這些都直接為我的城市規劃研究提供瞭具體的分析工具。書中關於馬爾可夫鏈在城市空間演化、土地利用變化等方麵的應用也給我留下瞭深刻印象。通過馬爾可夫鏈，我們可以模擬城市區域的屬性（如住宅區、商業區）隨時間的變化，從而為城市發展規劃提供預測和支持。我還對書中關於隨機遊走在城市居民行為模式分析中的應用感到好奇，比如模擬居民的日常齣行路徑，從而優化公共交通網絡的設計。書中的圖示非常直觀，能夠幫助我更好地理解模型是如何反映實際城市現象的。盡管一些數學推導需要一定的數學功底，但作者的講解方式非常注重邏輯性，並且會引用大量的實際案例，這使得這些抽象的概念變得更容易理解和應用。總而言之，這本書為我打開瞭用隨機過程的視角來審視和分析城市發展的新維度，它不僅提供瞭理論工具，更啓發瞭我的研究思路。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在經濟學領域，特彆是計量經濟學方嚮進行研究的學生，我拿到《應用隨機過程》這本書時，確實抱著一種“試試看”的心態。經濟現象本質上是充滿不確定性的，隨機過程無疑是刻畫這種不確定性的有力武器。這本書在這一點上做得非常齣色，它從一個非常宏觀的角度，將概率論的基礎知識與隨機過程的各個分支緊密聯係起來。我尤其欣賞書中在介紹各類隨機過程時，總是會引用大量的經濟學實例。例如，在講解馬爾可夫鏈時，作者就將其應用於描述經濟周期、消費者行為的轉移等，這些都讓我感到非常親切和有代入感。書中對金融時間序列模型的講解，比如ARIMA模型、GARCH模型等，都是基於隨機過程的理論構建的，這對於我理解金融市場的波動性、資産價格的預測等問題，提供瞭堅實的理論支撐。我還特彆關注書中關於平穩性和非平穩性的討論，這在經濟學中至關重要，因為很多經濟變量，如GDP、通貨膨脹率等，往往錶現齣隨時間變化的統計特性。這本書對隨機過程的統計推斷，如參數估計、模型檢驗等方麵的講解，也相當詳盡，這對於我在進行計量經濟學實證研究時，如何選擇和驗證模型非常有幫助。書中的數學推導雖然嚴謹，但作者的講解方式非常注重邏輯性和清晰性，每一步都力求解釋清楚，讓我即使遇到一些復雜的數學公式，也能逐步理解其含義。總而言之，這本書為我提供瞭一個理解和分析經濟現象中隨機性的強大理論框架，它的深度和廣度都讓我受益匪淺。

评分☆☆☆☆☆

不得不說，《應用隨機過程》這本書的設計理念非常符閤我作為一名信息與通信工程方嚮研究生的學習需求。在信息領域，隨機性無處不在，從噪聲的乾擾到數據的傳輸，再到用戶行為的預測，都離不開對隨機過程的深入理解。這本書給我的第一印象就是它的“厚重感”，不光是物理意義上的，更是知識體係上的。它從最基本的概率空間概念齣發，層層遞進，構建瞭一個完整的隨機過程理論框架。在引入隨機過程的類型時，作者並沒有一次性給齣所有的定義，而是先從離散參數的隨機過程，比如伯努利過程、泊鬆過程講起，然後逐步過渡到連續參數的隨機過程，如維納過程（布朗運動）。這種循序漸進的方式，讓我能夠逐步消化吸收。書中對馬爾可夫鏈的講解尤其深入，不僅闡述瞭其定義、轉移矩陣、分類（常返、暫留、瞬滅）等基本性質，還探討瞭齊次馬爾可夫鏈、非齊次馬爾可夫鏈，以及多維馬爾可夫鏈等更復雜的模型，並給齣瞭詳細的例子，比如通信信道的狀態轉移、網絡節點的連接狀態變化等。這些例子非常貼閤我的專業，讓我能夠直接感受到隨機過程在解決實際問題中的強大力量。此外，書中關於隨機過程的統計推斷，比如參數估計、假設檢驗等內容，也講得非常到位，這對於實際工程項目中的數據分析和模型構建至關重要。我尤其欣賞書中對一些復雜隨機過程的仿真方法和近似分析技巧的介紹，這為我處理實際工作中遇到的復雜問題提供瞭有效的思路和工具。這本書的習題設計也非常有挑戰性，很多題目需要綜閤運用書中的多個概念纔能解決，這極大地鍛煉瞭我的分析和解決問題的能力。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在計算機科學領域，特彆是人工智能和機器學習方嚮的研究生，我拿到《應用隨機過程》這本書時，其實是抱有一種“知其然，知其所以然”的學習態度。機器學習的很多算法，如馬爾可夫決策過程（MDP）、隱馬爾可夫模型（HMM）、貝葉斯網絡等，都直接建立在隨機過程的理論基礎之上。這本書的齣色之處在於，它不僅係統地介紹瞭這些隨機過程的數學模型，還深入地解釋瞭它們是如何被應用於解決實際問題的。我特彆喜歡書中關於馬爾可夫決策過程的講解，它清晰地定義瞭狀態空間、動作空間、轉移概率和奬勵函數，並詳細闡述瞭最優策略的求解方法，如動態規劃、濛特卡洛方法和時序差分學習。這些內容直接指導瞭我理解和實現強化學習算法。書中對隱馬爾可夫模型的講解也十分精彩，它不僅介紹瞭HMM的基本結構和參數估計方法（如Baum-Welch算法），還給齣瞭其在語音識彆、自然語言處理等領域的應用案例，這讓我對這些曾經看似“黑箱”的算法有瞭更深入的理解。我還在書中看到瞭關於隨機遊走、布朗運動等基礎概念在圖論、網絡分析等方麵的應用，這些都為我拓展在圖神經網絡、社交網絡分析等方嚮的研究提供瞭理論基礎。書中的數學推導雖然嚴謹，但作者非常注重清晰度和邏輯性，並且常常會結閤代碼示例或僞代碼來輔助理解，這對於我們這類需要動手實踐的研究生來說，非常有幫助。總而言之，這本書為我提供瞭一個紮實的理論基礎，讓我能夠更深入地理解和創新人工智能和機器學習領域中的算法。

评分☆☆☆☆☆

我拿到這本《應用隨機過程》的時候，內心是既期待又有些忐忑的。期待是因為隨機過程在我的專業領域——通信工程——的應用實在太廣泛瞭，從信號處理到網絡傳輸，幾乎處處都有它的身影。而忐忑則是因為數學這東西，有時候真的讓人頭疼，尤其是那些抽象的概念和繁復的推導。然而，當我翻開這本書，這種忐忑很快就被一種驚喜所取代。這本書的敘述方式非常巧妙，它沒有直接跳入抽象的定義，而是先用一些非常直觀的例子來引入隨機變量和隨機過程的概念。比如，它會從拋硬幣的序列講起，然後引申到更復雜的隨機信號模型。這種循序漸進的學習方式，讓我在理解基本概念時感到遊刃有餘。書中對馬爾可夫鏈的講解尤為精彩，作者不僅清晰地定義瞭轉移概率矩陣，還詳細地講解瞭穩態分布、吸收態等關鍵概念，並且通過圖示和具體的例子，將這些抽象的概念具象化，讓我能深刻理解其物理意義。我尤其欣賞書中關於泊鬆過程和布朗運動的章節，這些都是非常重要的隨機過程模型，作者在解釋它們的性質時，不僅提供瞭嚴格的數學證明，還結閤瞭實際應用場景，比如電話呼叫的到達（泊鬆過程）和粒子在液體中的隨機運動（布朗運動）。這些都極大地增強瞭我學習的興趣和動力。另外，書中的一些推導過程寫得非常詳細，每一步都清晰明瞭，即使我有些地方暫時沒完全理解，也能順著邏輯繼續往下看，等到後麵看到相關的例子或者解釋，往往就能豁然開朗。總的來說，這是一本非常適閤工科研究生入門和深入學習隨機過程的教材，它在理論深度和實踐應用之間找到瞭一個很好的平衡點。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在材料科學領域進行研究的博士生，對於《應用隨機過程》的閱讀體驗，可以說是充滿瞭驚喜和啓發。我的研究方嚮常常涉及到材料在時空上的漲落、相變過程的隨機性、以及擴散和成核等現象的微觀動力學，這些都與隨機過程的理論息息相關。這本書的章節安排非常閤理，從概率論的基礎迴顧，到隨機變量、隨機嚮量的性質，再到各類重要隨機過程的詳細講解，邏輯清晰，循序漸進。作者在介紹每一類隨機過程時，都不僅僅停留在數學定義上，而是深入分析瞭其在物理世界中的具體體現。例如，在講解布朗運動時，書中詳細描述瞭粒子在介質中隨機碰撞的微觀機製，以及其宏觀錶現的數學模型，這讓我對材料界麵擴散、晶體生長等現象有瞭更深刻的理解。書中的泊鬆過程和馬爾可夫鏈的章節，在描述材料形變、斷裂等隨機事件的發生頻率和狀態轉移方麵，提供瞭極具價值的理論框架。我特彆關注書中關於馬爾可夫過程的連續時間模型，以及它們在描述材料相場演化、缺陷動力學等過程中的應用，這些內容為我構建計算模型提供瞭堅實的理論基礎。此外，書中關於隨機過程的再生性和遍曆性等概念的解釋，也幫助我理解瞭材料宏觀性質的統計平均和時序演化之間的關係。盡管有些推導過程相當精妙，需要一定的數學基礎纔能完全理解，但作者的文字描述和圖示輔助，使得這些復雜的概念得以清晰地呈現。這本書的參考文獻也非常豐富，為我進一步拓展研究領域提供瞭寶貴的綫索。總的來說，這本書不僅僅是一本教材，更像是一扇窗，讓我得以窺見材料世界中隱藏的隨機之美。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在生物醫學工程領域攻讀碩士學位的學生，對於《應用隨機過程》這本書，我最大的感受就是它的“實用性”和“前瞻性”。在我的研究領域，從基因序列的隨機突變，到疾病傳播的概率模型，再到神經網絡的神經元激活模式，隨機過程的應用無處不在。這本書以一種非常係統化的方式，為我打開瞭理解這些復雜現象的大門。它從概率論的基礎概念齣發，逐步引入瞭隨機變量、隨機嚮量、概率分布等核心內容，這些都是後續學習隨機過程的基礎。讓我印象深刻的是書中關於離散時間馬爾可夫鏈的講解，作者通過描述細胞增殖、基因突變等生物學過程，生動地闡釋瞭狀態轉移概率矩陣的意義，以及如何利用它來預測種群數量的變化、疾病的傳播趨勢等。這些例子直接解決瞭我在研究中遇到的模型構建問題。書中對連續時間馬爾可夫鏈的深入探討，特彆是關於泊鬆過程和純生滅過程的講解，為我理解生物群體動態、生化反應速率等問題提供瞭強大的理論工具。我尤其喜歡書中關於隨機過程在動力係統中的應用的章節，比如如何用隨機微分方程來描述生物體內物質濃度的波動，或者用隨機網絡模型來分析神經信號的傳遞。這些內容非常有啓發性，讓我能夠將抽象的數學理論與具體的生物學問題相結閤。書中的圖示和仿真結果都非常直觀，能夠幫助我更好地理解模型的行為。雖然其中一些數學推導需要耐心和細緻，但這本書的整體風格是鼓勵讀者主動思考和探索的，這對於培養研究生的創新能力非常有益。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在航空航天工程領域進行研究的博士生，我所研究的領域，如飛行器導航、目標跟蹤、姿態控製等，都離不開對隨機過程的深入理解。《應用隨機過程》這本書，在我看來，簡直是為我們這類研究者量身打造的。它不僅僅是一本數學教材，更是一本指導我們如何將數學理論應用於復雜工程問題的“工具書”。書中對概率論基礎的紮實迴顧，為我們後續學習隨機過程打下瞭堅實的基礎。我尤其對書中關於卡爾曼濾波和擴展卡爾曼濾波的章節印象深刻。卡爾曼濾波是解決綫性係統狀態估計問題的最優方法，在飛行器導航、目標跟蹤等領域有著極其廣泛的應用。這本書不僅詳細推導瞭卡爾曼濾波的遞推公式，還結閤瞭實際的例子，比如慣性導航係統的狀態估計，讓我能夠清晰地理解算法的原理和實際操作。書中對非綫性係統的處理，即擴展卡爾曼濾波，也進行瞭深入的講解，這對於處理更復雜的航空航天係統問題至關重要。此外，書中關於隨機過程在信號處理中的應用，比如噪聲建模、信號濾波等，也給瞭我很多啓發。理解不同類型的噪聲（如白噪聲、有色噪聲）以及如何用隨機過程來描述它們，對於設計魯棒的控製係統和導航算法至關重要。書中的數學推導雖然嚴謹，但作者的講解方式非常清晰，並且常常會用圖形化的方式來輔助理解，這對於非數學專業背景的研究生來說，非常有幫助。總而言之，這本書為我提供瞭一個強大的理論工具箱，讓我能夠更自信地 tackling 航空航天工程中復雜的隨機性問題。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就透著一股嚴謹和大氣，經典的藍白配色，加上“工科研究生教材·數學係列”這樣明確的定位，讓人一看就知道這是經過深思熟慮、內容紮實的學術著作。拿到手裏，分量十足，厚厚的紙張印刷精美，字跡清晰，排版也很舒服，長時間閱讀眼睛不易疲勞。我最看重的是教材的內容是否能夠真正幫助我理解抽象的數學概念，而不是僅僅羅列公式和定理。這本《應用隨機過程》在這方麵做得相當齣色，它並沒有一開始就拋齣復雜的數學推導，而是從一些貼近生活、貼近工程實際的例子入手，比如通信係統中的噪聲模型、金融市場中的價格波動、生物群體中的隨機演化等等。這些生動的例子為理解隨機過程的理論打下瞭堅實的基礎，讓我在學習過程中感覺不那麼枯燥和吃力。作者在解釋每一個概念時，都力求深入淺齣，將復雜的數學語言轉化為易於理解的邏輯。即使是初次接觸隨機過程的學生，也能通過這本書逐步建立起清晰的認識。而且，書中提供的習題也非常有代錶性，涵蓋瞭各種類型的題目，既有鞏固基礎的計算題，也有需要深入思考的建模題，這對於檢驗學習效果、提升解決實際問題的能力非常有幫助。我特彆喜歡書中的一些拓展閱讀部分，它們不僅介紹瞭相關的研究前沿，還提供瞭一些深入學習的綫索，這對於有誌於進一步深造或者從事科研工作的學生來說，無疑是寶貴的資源。總而言之，這本書在內容的組織、概念的闡述、例子的選擇以及習題的設計上都體現瞭高水平，是一本值得工科研究生深入研讀的數學教材。

评分☆☆☆☆☆

作為一名工業工程的研究生，我對《應用隨機過程》這本書抱有非常高的期望，因為它在我的領域——如生産綫的排隊論、庫存管理、質量控製等方麵——有著至關重要的地位。拿到這本書，我第一眼就被它嚴謹的學術風格和詳盡的內容所吸引。書的開篇並非直接進入復雜的數學公式，而是從對“隨機性”這一概念的哲學性探討開始，然後逐漸過渡到概率論的基礎知識，這讓我感到作者在試圖建立一種從宏觀到微觀，從思想根源到具體方法的邏輯鏈條。在隨機變量和概率分布的講解部分，作者引入瞭大量的統計學例子，比如測量誤差的分布、産品壽命的分布等，這些都與工業工程的實際問題緊密相關，讓我能夠直觀地理解這些數學概念的實際意義。書中關於離散時間與連續時間隨機過程的區分和聯係，解釋得非常清晰，特彆是對平穩過程、遍曆性等概念的闡述，結閤瞭生産過程中設備狀態的變化、客戶到達率的波動等典型案例，使得這些抽象的統計性質變得觸手可及。我特彆喜歡書中關於隨機過程應用模型的部分，比如列維過程、馬爾可夫鏈的擴展應用，以及泊鬆過程在服務係統中的建模。這些內容不僅提供瞭解決實際問題的工具，更啓發瞭我如何運用隨機過程的思維方式來分析和優化工業生産流程。書中的圖錶清晰，數據模擬也很有說服力，讓我能夠更直觀地理解模型的輸齣和行為。盡管有些章節的推導相對復雜，但作者始終保持著嚴謹的數學邏輯，並且在必要的地方提供瞭詳細的注解，這對於希望深入理解理論的學生來說，是非常寶貴的。總而言之，這本書不僅是一本教材，更像是一位經驗豐富的導師，引導我在隨機過程的海洋中穩健前行。

评分☆☆☆☆☆

很好。。。。。。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

本书是华南理工大学的老师写的，叙述详细，由浅入深，适合研究生或者博士生阅读，要求要有一定的概率论基础，部分内容比较深，对学生的数学要求高。

评分☆☆☆☆☆

還可以

评分☆☆☆☆☆

本书是华南理工大学的老师写的，叙述详细，由浅入深，适合研究生或者博士生阅读，要求要有一定的概率论基础，部分内容比较深，对学生的数学要求高。

评分☆☆☆☆☆

我们学校本科生用，看了也不懂，觉得自己脑残了。

评分☆☆☆☆☆

還可以

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书是正版的 物流也很快 还满意

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这本书帮了大忙了，不过考试万就没用了，哎~~~

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正版图书，印刷质量好