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随机过程及其应用
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数理化

  • 电子书积分:11 积分如何计算积分?
  • 作 者:孙玉东编著
  • 出 版 社:西安:西北工业大学出版社
  • 出版年份:2016
  • ISBN:9787561250600
  • 页数:280 页
图书介绍:本书系统地介绍了随机过程相关理论的基础知识。共分七章:概率理论简介、随机过程的基本概念、Poisson过程、Markov链、随机分析、Brown运动以及连续时间Markov链。本书的主要特点是不依赖测度理论,更强调实际应用。读者只要掌握高等数学和概率论与数理统计知识即可完成本书的阅读。此书适用于理工科大学本科与研究生阅读,可供一般的数学工作者、统计学工作者、金融工作者参考。为了便于学习,书末增加了课后习题参考答案。
《随机过程及其应用》目录

第1章 概率理论基础 1

1.1 随机事件及其概率 1

1.2 随机变量及其分布 9

1.3 多维随机变量及其分布 20

1.4 随机变量的数字特征 25

1.5 条件期望 33

第2章 随机过程的基本概念 36

2.1 随机过程的定义 36

2.2 有限维分布与kolmogorov定理 40

2.3 随机过程的基本类型 44

2.4 平稳增量过程和独立增量过程 48

课后习题 50

第3章 Poisson过程 52

3.1 Poisson过程 52

3.2 与Poisson过程相联系的若干分布 63

3.3 Poisson过程的推广 72

课后习题 85

第4章 离散时间Markov链 87

4.1 基本概念 87

4.2 状态的分类及性质 98

4.3 闭集与状态空间的分解 111

4.4 极限定理与平稳分布 120

课后习题 130

第5章 随机分析 134

5.1 均方收敛 134

5.2 均方连续性 148

5.3 均方导数 151

5.4 均方积分 161

5.5 宽平稳过程的遍历性 168

课后习题 176

第6章 Brown运动 178

6.1 Brown运动的定义 178

6.2 Brown运动的二次变差 183

6.3 几何Brown运动 188

6.4 Brown运动的最值变量 197

6.5 Brown运动的最值变量(续) 206

6.6 Brown运动的的几种变化 211

课后习题 217

第7章 连续时间Markov链 218

7.1 连续时间Markov链的基本概念 218

7.2 极限定理和Klomogorov方程 230

7.3 生灭过程 241

课后习题 246

课后习题参考答案 248

参考文献 280

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