发表于2024-12-15
随机过程(原书第2版) (美)Sheldon M. Ross|3801619 pdf epub mobi txt 电子书 下载
书[0名0]: | 随机过程(原书[0第0]2版)|3801619 |
图书定价: | 79元 |
图书作者: | (美)Sheldon M. Ross |
出版社: | 机械工业出版社 |
出版日期: | 2013/7/1 0:00:00 |
ISBN号: | 9787111430292 |
开本: | 16开 |
页数: | 323 |
版次: | 2-1 |
作者简介 |
Sheldon M. Ross 世界著[0名0]的应用概率专家和统计[0学0]家,现为南加州[0大0][0学0]工业与系统工程系Epstein讲座教授。他于1968年在斯坦福[0大0][0学0]获得统计[0学0]博士[0学0]位,在1976年至2004年期间于加州[0大0][0学0]伯克利分校任教,其研究[0领0]域包括统计模拟、金融工程、应用概率模型、随机动态规划等。Ross教授创办了《Probability in the Engineering and Informational Sciences》杂志并一直担任该杂志主编。他的多种[0畅0]销教材均产生了世界性的影响,其中《统计模拟([0第0]5版)》和《概率论基础教程([0第0]9版)》等均由机械工业出版社引进出版。 |
内容简介 |
《随机过程(原书[0第0]2版)》从概率的角度而不是分析的角度来看待随机过程,书中介绍了随机过程的基本理论,包括Poisson过程、Markov链、鞅、 Brown运动、随机序关系、Poisson逼近等,并阐明这些理论在各[0领0]域的应用。书中有丰富的例子和习题,其中一些需要创造性地运用随机过程[0知0]识、系统地解决的实际问题,给读者提供了应用概率研究的实例。 《随机过程(原书[0第0]2版)》是随机过程的入门教材,没有用到测度论,仅以微积分及初等概率论[0知0]识为基础,适合作为统计[0学0]专业本科生以及其他理工和经管类专业研究生相关课程的教材,更值得相关研究人员和授课教师参考。 |
目录 |
《随机过程(原书[0第0]2版)》 译者序 [0第0]2版前言 [0第0]1章 准备[0知0]识 1.1 概率 1.2 随机变量 1.3 期望值 1.4 矩母函数,特征函数,Laplace变换 1.5 条件期望 1.6 指数分布,无记忆性,失效率函数 1.7 一些概率不等式 1.8 [0极0]限定理 1.9 随机过程 习题 参考文献 附录强[0大0]数定律 [0第0]2章 Poisson过程 2.1 Poisson过程 2.2 到达间隔与等待时间的分布 2.3 到达时间的条件分布 2.4 非时齐Poisson 过程 2.5 复合Poisson 随机变量与复合Poisson过程 2.5.1 一个复合Poisson恒等式 2.5.2 复合Poisson过程 2.6 条件Poisson过程 习题 参考文献 [0第0]3章 更新理论 3.1 引言与准备[0知0]识 3.2 N(t)的分布 3.3 一些[0极0]限定理 3.3.1 Wald方程 3.3.2 回到更新理论 3.4 关键更新定理及其应用 3.4.1 交替更新过程 3.4.2 [0极0]限平均剩余寿命和m(t)的展开 3.4.3 年龄相依的分支过程 3.5 延迟更新过程 3.6 更新报酬过程 3.7 再现过程 3.8 平稳点过程 习题 参考文献 [0第0]4章 Markov 链 4.1 引言与例子 4.2 Chapman-Kolmogorov方程和状态的分类 4.3 [0极0]限定理 4.4 类之间的转移,赌徒破产问题,处在暂态的平均时间 4.5 分支过程 4.6 Markov链的应用 4.6.1 算[0法0]有效性的一个Markov链模型 4.6.2 对连贯的一个应用——一个具有连续状态空间的Markov链 4.6.3 表列的排序规则——移前一位规则的佳性 4.7 时间可逆的Markov链 4.8 半Markov过程 习题 参考文献 [0第0]5章 连续时间的Markov链 5.1 引言 5.2 连续时间的Markov链 5.3 生灭过程 5.4 Kolmogorov微分方程 5.5 [0极0]限概率 5.6 时间可逆性 5.6.1 串联排队系统 5.6.2 随机群体模型 5.7 倒向链对排队论的应用 5.7.1 排队网络 5.7.2 Erlang消失公式 5.7.3 M/G/1共享处理系统 5.8 一致化 习题 参考文献 [0第0]6章 鞅 6.1 鞅 6.2 停时 6.3 鞅的Azuma不等式 6.4 下鞅,上鞅,鞅收敛定理 6.5 一个推广的Azuma不等式 习题 参考文献 [0第0]7章 随机徘徊 7.1 随机徘徊中的对偶性 7.2 有关可交换随机变量的一些注释 7.3 利用鞅来分析随机徘徊 7.4 应用于G/G/1排队系统与破产问题 7.4.1 G/G/1排队系统 7.4.2 破产问题 7.5 直线上的Blackwell定理 习题 参考文献 [0第0]8章 Brown运动与其他Markov过程 8.1 引言与准备[0知0]识 8.2 击中时刻,[0大0]随机变量,反正弦律 8.3 Brown运动的变种 8.3.1 在一点吸收的Brown 运动 8.3.2 在原点反射的Brown 运动 8.3.3 几何Brown 运动 8.3.4 积分Brown 运动 8.4 漂移Brown运动 8.5 向后与向前扩散方程 8.6 应用Kolmogorov方程得到[0极0]限分布 8.6.1 半Markov过程 8.6.2 M/G/1队列 8.6.3 保险理论中的一个破产问题 8.7 Markov散粒噪声过程 8.8 平稳过程 习题 参考文献 [0第0]9章 随机序关系 9.1 随机[0大0]于 9.2 耦合 9.2.1 生灭过程的随机单调性 9.2.2 Markov链中的指数收敛性 9.3 风险率排序与对计数过程的应用 9.4 似然比排序 9.5 随机地更多变 9.6 变动性排序的应用 9.6.1 G/G/1排队系统的比较 9.6.2 对更新过程的应用 9.6.3 对分支过程的应用 9.7 相伴随机变量 习题 参考文献 [0第0]10章 Poisson逼近 10.1 Brun筛[0法0] 10.2 给出Poisson逼近的误差界的Stein-Chen方[0法0] 10.3 改善Poisson逼近 习题 参考文献 部分习题的解答 索引 |
编辑推荐 |
《随机过程(原书[0第0]2版)》是非测度论的随机过程导论,且至多假定读者具备微积分和初等概率论的[0知0]识,在书中我们试图介绍随机过程的一些理论,显示其在不同[0领0]域中的应用,同时也培养[0学0]生在思考问题时所需的一些概率直观和洞察力。我们尽可能从概率的角度而不是分析的角度看待随机过程。例如,这种尝试引导我们从一条样本路径的观点研究[0大0]多数随机过程。 |
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