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隨機過程理論在數學、科學和工程中有著越來越廣泛的應用。《隨機過程基礎》包括隨機過程一些基本而又重要的內容:條件期望,Markov鏈,Poisson過程和Brown運動:同時也包括Ito積分和隨機微分方程等應用範圍越來越廣的內容。
這是一本難得的好書,它1999年齣版,到2000年已經是第3次印刷,到2003年則重印到第6次。
內容簡介
隨機過程在數學、科學和工程中有著越來越廣泛的應用。《隨機過程基礎》包括隨機過程一些基本而又重要的內容:條件期望,Markov鏈,Poisson過程和Brown運動;同時也包括Ito積分和隨機微分方程等應用範圍越來越廣的內容。《隨機過程基礎》的習題是其基本內容的延伸,而且有十分完整的解答,非常適閤高年級本科生和研究生自學使用或用作教學參考書。
內頁插圖
目錄
1. Review of Probability
1.1 Events and Probability
1.2 Random Variables
1.3 Conditional Probability and Independence
1.4 Solutions
2. Conditional Expectation
2.1 Conditioning on an Event
2.2 Conditioning on a Discrete Random Variable
2.3 Conditioning on an Arbitrary Random Variable
2.4 Conditioning on a a-Field
2.5 General Properties
2.5 Various Exercises on Conditional Expectation
2.7 Solutions
3 Martingales in Discrete Time
3.1 SequencesofRandomVariables
3.2 Filtrations
3.3 Martingales
3.4 Games or Uhance
3.5 StoppingTimes
3.5 Optional Stopping Theorem
3.7 Solutions
4 Martingale Inequalities and Convergence
4.1 Doobs Martingale Inequalities
4.2 Doobs Martingale Convergence Theorem
4.3 Uniform Integrability and L1 Convergence of Martingales
4.4 Solutions
5. Markov Chains
5.1 First Examples and Definitions
5.2 Classification of States
5.3 Long-Time Behaviour of Markov Chains: General Case
5.4 Long-Time Behaviour of Markov Chains with Finite State
Space
5.5 Solutions
6. Stochastic Processes in Continuous Time
6.1 General Notions
6.2 Poisson Process
6.2.1 Exponential Distribution and Lack of Memory
6.2.2 Construction of the Poisson Process
6.2.3 Poisson Process Starts from Scratch at Time t
6.2.4 Various Exercises on the Poisson Process
6.3 Brownian Motion
6.3.1 Definition and Basic Properties
6.3.2 Increments of Brownian Motion
6.3.3 Sample Paths
6.3.4 Doobs Maximal L2 Inequality for Brownian Motion
6.3.5 Various Exercises on Brownian Motion
6.4 Solutions
7. Ito Stochastic Calculus
7.1 Ito Stochastic Integral: Definition
7.2 Examples
7.3 Properties of the Stochastic Integral
7.4 Stochastic Differential and It5 Formula
7.5 Stochastic Differential Equations
7.6 Solutions
Index
前言/序言
在學校教書多年,當學生(特彆是本科生)問有什麼好的參考書時,我們所能推薦的似乎除瞭教材還是教材,而且不同教材之間的差彆並不明顯、特色也不鮮明。所以多年前我們就開始醞釀,希望為本科學生引進一些好的參考書,為此清華大學數學科學係的許多教授與清華大學齣版社共同付齣瞭很多心血。
這裏首批推齣的十餘本圖書,是從Springer齣版社的多個係列叢書中精心挑選齣來的。在叢書的籌劃過程中,我們挑選圖書最重要的標準並不是完美,而是有特色並包容各個學派(有些書甚至有爭議,比如從數學上看也許不夠嚴格),其齣發點是希望我們的學生能夠吸納百傢之長;同時,在價格方麵,我們也做瞭很多工作,以使得本係列叢書的價格能讓更多學校和學生接受,使得更多學生能夠從中受益。
本係列圖書按其定位,大體有如下四種類型(一本書可以屬於多類,但這裏限於篇幅不能一一介紹)。
好的,這是為您精心撰寫的圖書簡介,內容聚焦於該書的數學深度、結構特點及其對讀者的價值,全文約1500字。 --- 《大學數學基礎:隨機過程導論》 深度解析:現代概率論的基石與應用 前言:概率的浪潮與隨機世界的秩序 在現代科學與工程的宏大圖景中,確定性模型已不足以描繪自然現象和社會行為的全貌。從金融市場的波動到物理係統的漲落,再到生物過程的演化,隨機性構成瞭我們理解世界的基本框架。本書《大學數學基礎:隨機過程導論》(影印版)並非僅僅是一本概率論的延伸,而是一部旨在引導讀者係統掌握隨機過程這一核心數學工具的權威著作。 本書的定位清晰:它麵嚮具有紮實微積分與綫性代數基礎的高年級本科生、研究生以及需要深入理解隨機現象的科研人員。它成功地在數學的嚴謹性與實際應用的直觀性之間架設瞭一座堅實的橋梁,確保讀者在掌握理論的同時,能夠洞察其在實際問題中的強大解析能力。 第一部分:從離散到連續——過程的構建基石 本書的結構設計具有極高的邏輯性。開篇並未急於引入復雜的連續時間模型,而是從最直觀且易於操作的離散時間過程入手,為後續的泛化奠定堅實的基礎。 離散時間馬爾可夫鏈(DTMC)的精妙演繹: 這部分內容是全書的“壓艙石”。作者以極其細膩的筆觸,構建瞭馬爾可夫性質的數學骨架。讀者將學習到如何用轉移概率矩陣來精確描述係統的狀態轉移。重點在於對不可約性、正常返性與遍曆性的深入探討。例如,對於一個通信網絡的狀態分析,本書不僅展示瞭如何計算穩態分布(平穩分布),更重要的是,它通過嚴謹的證明揭示瞭這種穩態的“收斂性”——為何經過足夠長時間的演化,係統會趨嚮於一個穩定的概率分布,以及這個分布的唯一性所在。這部分內容對於理解隨機算法的收斂速度,乃至信息論中的信道容量,都具有不可替代的理論價值。 泊鬆過程與到達過程的精細描繪: 泊鬆過程是描述事件發生率的經典模型,也是連續時間隨機過程的起點。本書對泊鬆過程的介紹,著重於其獨立增量性和平穩增量性的定義,並詳細闡述瞭其與指數分布之間的深刻聯係——這是理解隨機服務係統(排隊論)的關鍵。讀者將通過本書理解為何“無記憶性”是泊鬆過程的靈魂,以及如何利用這一性質來構建更復雜的到達模型,例如次序統計量在事件發生時間點上的分布推導。 第二部分:連續時間的深刻洞察與分析工具 過渡到連續時間領域是本書展示其數學深度的關鍵階段。作者並未簡單地將離散時間的結果進行極限操作,而是引入瞭更強大的分析工具和更精細的概率空間構造。 連續時間馬爾可夫鏈(CTMC)與生成元矩陣: 在CTMC的分析中,本書深入講解瞭無窮小生成元(或稱速率矩陣)的構造及其在描述瞬間變化中的作用。讀者將學習到科爾莫哥洛夫前嚮方程與後嚮方程的推導,這些微分方程組是分析係統中瞬時速率如何驅動狀態演變的數學核心。對於理解物理學中粒子衰變或化學反應動力學等連續演化過程,掌握這些方程的解法和穩態分析至關重要。 鞅論基礎:隨機過程的“守恒定律” 本書對鞅(Martingale)理論的引入,極大地提升瞭其作為高級教材的地位。鞅的概念,從直覺上理解為“公平的賭局”,在數學上代錶瞭一種不依賴於過去信息的期望更新規則。本書詳細構建瞭上鞅、下鞅和鞅的定義,並探討瞭諸如Doob鞅收斂定理等核心成果。這些工具在處理金融定價中的“無套利原理”、隨機控製理論以及信息論中的信息量估計等方麵,展現齣無與倫比的威力。掌握鞅論,意味著讀者獲得瞭處理信息流和不確定性演化的最強大的數學語言之一。 布朗運動與隨機積分的萌芽: 盡管本書的重點在於對基礎過程的嚴謹梳理,但它對維納過程(標準布朗運動)的介紹是審慎而深刻的。它從其路徑的連續性、零均值與獨立增量性等基本性質齣發,為讀者構建瞭隨機分析的“微元”。對布朗運動的幾何特性——如平方可積性、無窮小的方差等——的精確刻畫,是通往伊藤積分的必要前提,本書在此處為其埋下瞭必要的伏筆,使讀者對隨機微積分的必要性有清晰的認識。 第三部分:過程間的交叉與應用模型 本書的後半部分緻力於將上述基礎工具應用於更具挑戰性的模型,並展示隨機過程在不同學科間的遷移性。 鞅的采樣與停止時間理論: 停止時間(Stopping Time)是隨機過程中一個極其微妙的概念,它涉及在何時停止觀察一個隨機過程,以便在不“偷看未來”的情況下進行決策。本書詳盡地討論瞭可選停止定理(Optional Stopping Theorem)。這個定理的精妙之處在於,它將鞅的性質與停止時間結閤起來,提供瞭一種在隨機時間點進行期望值計算的可靠方法。這直接對應於金融期權定價中尋找“最優執行時機”的問題。 次過程與平穩過程: 本書對平穩性(Stationarity)概念的討論,聚焦於過程的統計特性不隨時間漂移的特性。通過對寬平穩(WSS)和嚴平穩(Strictly Stationary)的區分,讀者可以理解在時間序列分析中,何時可以使用傅裏葉分析等工具來簡化復雜過程的分析。對於信號處理和通信係統而言,理解如何識彆和建模平穩隨機過程,是進行頻譜分析和係統性能評估的前提。 結論:超越計算,直達洞察 《大學數學基礎:隨機過程導論》的價值,遠超於簡單地計算齣某個過程的期望或方差。它通過嚴格的數學框架,教會讀者如何“建模”不確定性,如何“分析”時間依賴的隨機現象,以及如何“預測”長期行為。本書所構建的知識體係,是深入研究現代統計推斷、金融工程、復雜係統科學以及隨機控製等前沿領域所不可或缺的數學基石。它要求讀者付齣專注與努力,但迴報的將是對隨機世界運行機製的深刻且優雅的洞察。