差分方程中的Lagrange定理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘培杰数学工作室 著

图书标签:

• 差分方程
• Lagrange定理
• 数值分析
• 数学分析
• 离散数学
• 常微分方程
• 近似解
• 误差分析
• 计算方法
• 数学模型

出版社： 哈尔滨工业大学出版社

ISBN：9787560364971

版次：1

商品编码：12351631

包装：精装

开本：16

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

编辑推荐

本书适合于优秀的初高中学生尤其是数学竞赛选手、初高中数学教师和中学数学奥林匹克教练员使用，也可作为高等院校教师和学生的学习用书及数学爱好者的兴趣读物。

内容简介

本书共分四编。首先介绍差分方程概论及一些基本定理；其次介绍用变换的眼光看差分方程；再次介绍差分方程解的稳定性；最后介绍差分方程的实际应用。

目录

目录

第一编 差分方程概论

第1章 引言

第2章 线性差分方程概论

第3章 常系数线性差分方程

第4章 变系数线性差分方程

第5章 线性偏差分方程

第二编 用变换的眼光看差分方程

第6章 离散信号系统与差分方程

第7章 Z变换及其性质

第8章 Z变换的应用

第三编 差分方程解的稳定性

第9章 差分方程解的稳定性概述

第10章 差分方程的解收敛于微分方程的解

第四编 差分方程的应用

第11章 偏微分方程数值解法

第12章 苏联数学家在解偏微分方程的差分方法方面的工作

第13章 研究某类差分方程收敛性的一个方法

第14章 差分方程在衬砌边值问题的应用

第15章 衬砌边值问题的数值解法

第16章 三阶线性变系数方程初边值问题的差分方程

第17章 差分方程在其他领域的应用

第18章 差分方程解的性质研究

附录 递推数列若干初等问题

附录1 基本的数列之性质

附录2 周期性数列

附录3 数列中的不等关系

附录4 递推数列的性质

附录5 递推数列

随机过程与鞅论：理论基础与应用前沿 作者：[此处留空，或填写真实作者信息] 出版日期：[此处留空，或填写真实出版日期] --- 内容提要 本书旨在为读者提供随机过程理论及其核心分支——鞅论的全面而深入的讲解。内容涵盖从概率论基础到高级随机分析的广阔领域，侧重于理论的严谨性、概念的清晰阐释以及在实际问题中的应用价值。全书结构严谨，逻辑递进，力求在保证数学深度的同时，使复杂的随机现象得以直观理解。 本书适合于数学、金融工程、统计学、物理学、工程学等领域的本科高年级学生、研究生以及需要深入理解随机动态系统的研究人员和专业人士。 第一部分：概率论基础回顾与泛函分析背景 在正式进入随机过程领域之前，本书首先对必要的数学背景进行了系统性的回顾与提升，为后续的复杂理论构建坚实的基础。 第一章：测度论与概率空间重述 本章细致回顾了勒贝格积分、$sigma$代数、测度和概率空间的基本定义。重点讨论了概率测度的特殊性质，如可加性和连续性。随后，深入探讨了随机变量的推广——可测函数列的收敛性概念，特别是依概率收敛、几乎必然收敛与 $L^p$ 收敛之间的关系。引入了条件期望这一核心概念，将其定义在一般 $mathcal{L}^p$ 空间中，并阐述了其基于 Radon-Nikodym 定理的严格构造。对 Fubini 定理和 Tonelli 定理在概率论中的应用进行了详尽分析，强调了积分顺序交换的条件。 第二章：泛函分析初步：度量空间与函数空间 为理解随机过程的极限行为和结构，本章引入了必要的泛函分析工具。首先，详细考察了完备度量空间、Banach 空间和 Hilbert 空间的基本性质。重点分析了 $L^p(Omega, mathcal{F}, P)$ 空间的结构，证明了其完备性，并讨论了 Riesz 表示定理在概率度量空间中的意义。对 $mathcal{L}^2$ 空间作为 Hilbert 空间的结构，特别是内积 $mathbb{E}[XY]$ 的作用，进行了深入探讨，为后续的最小二乘预测和正交分解打下基础。 第二部分：随机过程的基本构造与分类 本部分开始正式介绍随机过程的概念，并根据其时间参数集和状态空间的特性进行分类讨论。 第三章：随机过程的定义与基本性质 本章提供了随机过程的正式定义，即 $left{X_t ight}_{t in T}$，并区分了离散时间和连续时间过程。重点讨论了过程的样本路径（Sample Paths）性质，如轨迹的连续性、可测性和有界性。引入了有限维分布的概念，这是描述随机过程概率特性的基本工具。探讨了随机过程的可测性，特别是引入了 Borel 轨迹 和 拟连续轨迹 的区别，并讨论了 $mathcal{F}_t$ 族（信息流或 $sigma$-代数）的构造及其在描述信息积累中的作用。 第四章：独立增量过程与马尔可夫过程 独立增量过程： 详细分析了具有独立增量的过程，特别是 维纳过程（布朗运动） 的严格构造。基于 $P(X_{t_2}-X_{t_1} in A)$ 仅依赖于时间间隔 $t_2-t_1$ 的平稳性假设，导出了高斯过程的性质。对标准布朗运动的二次变差、最大值分布和 $0-1$ 律进行了深入分析。 马尔可夫过程： 引入了马尔可夫性质，并区分了时间齐次和时间非齐次马尔可夫链（离散空间）和马尔可夫过程（连续空间）。对于离散时间马尔可夫链，详细讨论了转移概率矩阵、不可约性、常返性（Recurrence）和零性（Nullity），并利用 Perron-Frobenius 定理分析了平稳分布的存在性与唯一性。对于连续时间马尔可夫链，引入了 Kolmogorov 前向和后向方程，并分析了它们与生成元（Infinitesimal Generator）的关系。 第三部分：鞅论：随机分析的核心工具 本部分聚焦于鞅论，这是现代随机分析，尤其是随机控制、随机微分方程和金融数学的基石。 第五章：条件期望的推广与鞅的定义 本章是进入鞅论的桥梁。首先，回顾了条件期望在 $sigma$-代数下的严格定义，并证明了其唯一性。随后，正式引入了 鞅 (Martingale)、上鞅 (Submartingale) 和 下鞅 (Supermartingale) 的定义，强调了它们的定义依赖于一个信息流 $left{mathcal{F}_t ight}$。通过构造特定的条件期望序列，如迭代期望，展示了鞅的自洽性。讨论了鞅的简单例子，如鞅差分序列（Martingale Difference Sequence）。 第六章：鞅的收敛性定理 鞅论最强大的工具之一是其收敛性。本章集中于证明和应用各种鞅收敛定理： 1. 上鞅/下鞅一致有界收敛定理 (Up/Down Crossing Analysis): 使用 Doob 的上通过法（Upcrossing Inequality），证明了 Lognorm 边界和几乎必然收敛性。 2. $L^p$ 收敛定理： 在 $mathcal{L}^p$ 范数下，鞅的收敛条件（如一致可积性）。 3. Doob 的不等式： 详细推导了 Doob 的 $L^p$ 不等式和上通过不等式，这些不等式是控制鞅路径行为的关键工具。 第七章：鞅的停止时间与可选停止定理 本章引入了 停止时间 (Stopping Time) 的概念，并严格证明了 Doob 的可选停止定理 (Optional Stopping Theorem, OST)。本书详细区分了 OST 在不同条件下（如鞅的有界性、均匀可积性）的适用范围和结论的差异。这一理论对于构建风险中性定价模型中的“到达时间”至关重要。同时，讨论了 Feller 过程 和 Markov 过程 在停止时间下的性质保持问题。 第四部分：随机积分与Itô微积分 本部分是随机分析的进阶，侧重于在布朗运动上定义的随机积分及其微分法则。 第八章：随机测度与简单随机积分 首先，建立了 Stieltjes 积分 与 勒贝格-斯蒂尔切斯积分 的联系，为随机积分的定义做铺垫。定义了 简单可测过程，并基于此构建了 简单随机积分 $int_0^t H_s dW_s$，证明了该积分过程是鞅。 第九章：Itô 积分的构建与性质 利用逼近法，将随机积分推广到更一般的 预估可测 (Predictable) 过程 $H$。详细阐述了 Itô 积分 的构造，并证明了其最关键的性质：它是一个 鞅（或更精确地，一个局部鞅），且满足 Itô 等距性质（Isometry Property） $mathbb{E}left[left(int_0^t H_s dW_s ight)^2 ight] = mathbb{E}left[int_0^t H_s^2 ds ight]$。 第十章：Itô 引理与随机微分方程 (SDE) 本章的核心是 Itô 公式（或称 Itô 引理）。本书不仅给出了形式推导，更从二阶 Taylor 展开的角度，解释了 $frac{1}{2} (partial^2 f / partial t^2) dt^2$ 项被替换为 $frac{1}{2} (partial^2 f / partial x^2) dt$ 的随机微分修正项的必然性。 在此基础上，本书引入了标准的 随机微分方程 (SDE) 形式 $mathrm{d}X_t = mu(X_t, t) mathrm{d}t + sigma(X_t, t) mathrm{d}W_t$，讨论了其解的存在性、唯一性（如 Picard 迭代法）以及解的平稳性和遍历性。最后，简要介绍了 Girsanov 定理，阐明了在不同测度下（如真实世界测度和风险中性测度）鞅的性质如何转化。 结论 本书系统地梳理了随机过程和鞅论的理论脉络，从概率测度的严格基础出发，逐步引入马尔可夫过程，最终抵达现代随机分析的顶峰——Itô 微积分。每一章节的理论推导都力求清晰，注重概念的内涵，旨在培养读者运用随机工具解决实际复杂动态问题的能力。 --- [图书封底或封面前言] 本书的编写理念在于提供一个严谨且富有洞察力的随机分析教材。我们避免了对特定金融模型（如 Black-Scholes 模型）的过度依赖，而是专注于随机过程理论本身，为读者提供一套坚实的数学武器库，以便其能够自主应对时间演化系统中的不确定性挑战。书中的例题与习题设计精妙，旨在强化读者对核心定理（尤其是鞅收敛定理和Itô公式）的掌握程度。

评分☆☆☆☆☆

与市面上一些追求简洁和快速上手的教材不同，这部作品展现出一种近乎“百科全书式”的完备性。它不仅仅是讲解了拉格朗日定理本身，还将其置于更广阔的动力系统和离散数学的背景之下进行考察。我特别欣赏作者在章节衔接处所做的努力，不同的数学分支是如何相互渗透、相互印证的，在此书中得到了精彩的阐述。例如，书中对于将连续时间系统映射到离散时间系统时的收敛性讨论，处理得非常审慎和到位，这在很多标准教科书中是常常被一带而过的部分。书中的排版和图示设计也颇具匠心，虽然内容本身偏学术，但清晰的结构和恰到好处的图解，大大减轻了阅读的认知负担。读完后，我感觉对差分方程的理解不再局限于求解本身，而是上升到了对系统结构稳定性和演化特性的洞察层面，这是一种质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的体验是，它像一位耐心的老教授在引导你进行一场深度的数学对话。它的语调始终保持着一种沉稳和不紧不慢的节奏，强迫读者慢下来，去品味每一个定义和每一个定理背后的数学美感。书中大量使用了历史典故和早期数学家的思考路径来串联起知识点，这使得冰冷的公式拥有了温度和生命力。例如，在介绍某个关键引理时，作者会花笔墨解释为什么早期的数学家会以那样的方式去尝试证明，以及最终的解决方案是如何巧妙地避开了之前的陷阱。这种叙事方式极大地激发了我对数学史的兴趣。它不是简单地告诉你“是什么”和“怎么做”，而是深入地告诉你“为什么是这样”，这种对“为什么”的执着探究，才是衡量一本优秀教材的真正标准。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，我最大的感受是它在抽象理论与具体应用之间的微妙平衡把握得炉火纯青。它虽然专注于差分方程这一核心领域，但并未将拉格朗日定理孤立起来。相反，作者巧妙地将其与信号处理、控制论中的离散时间系统模型进行了紧密的联系。书中提供了一些清晰的框图和模块化的例子，展示了如何将一个物理或工程问题转化为需要用拉格朗日工具来求解的差分方程形式。这种跨学科的视角，对于那些数学背景稍弱但工程应用需求迫切的读者来说，是极大的福音。它将一个原本可能显得高不可攀的纯数学工具，成功地工具化和实用化了。总的来说，这是一本值得反复研读，并在不同阶段都能从中挖掘出新意的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

这本关于差分方程中拉格朗日定理的书籍，给我的第一印象是极其严谨和详尽。作者似乎倾注了大量心血来构建一个逻辑严密的体系，从最基础的差分算子定义出发，层层递进地引入到复杂的拉格朗日恒等式及其在特定问题中的应用。书中对定理的证明过程描述得极为细致，每一步的推理都清晰可见，即便是初次接触这类高等数学概念的读者，也能跟随作者的思路进行推导。尤其值得称道的是，它并没有停留在纯粹的理论层面，而是辅以了大量精心挑选的算例，这些例子不仅验证了定理的正确性，更重要的是展示了理论工具如何转化为解决实际问题的利器。阅读体验中，我感觉自己仿佛置身于一个由数学家搭建的精致迷宫，每条路径都通向更深层次的理解，虽然过程需要专注，但最终的豁然开朗感是无与伦比的。对于志在深入研究微分方程理论或需要精确数学工具的工程师和物理学家来说，这本书无疑是一份厚重的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的难度绝对不低，它更像是一本面向研究生的参考手册，而非入门级的普及读物。书中对某些高阶函数的引入显得有些突兀，需要读者具备扎实的泛函分析或高级微积分基础才能顺畅接续。但我必须承认，正是这种高门槛保证了内容的深度。作者在探讨拉格朗日定理在非线性系统中的扰动分析时，所采用的分析框架非常前沿，甚至引用了近年来的一些最新研究成果，这使得这本书在学术时效性上保持了领先地位。对于那些希望在数值方法和解析解之间架起桥梁的读者而言，这本书提供了必要的理论支撑。唯一的遗憾是，由于内容过于聚焦于理论的严密性，对于实际计算中可能出现的数值稳定性问题讨论得相对较少，或许是作者将此留给了后续的专门著作。