圖靈教育應用隨機過程：概率模型導論（第11版） pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

Name: 圖靈教育 應用隨機過程：概率模型導論（第11版） pdf epub mobi txt 電子書 2025
SKU: 10326361921
Rating: 4 (10 reviews)

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

SheldonMRoss 著，龔光魯譯

圖書標籤:

隨機過程
概率模型
圖靈教育
應用概率
排隊論
馬爾可夫鏈
仿真
隨機模擬
高等數學
概率論

下載連結在頁面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 複製連結

想要找書就要到靜思書屋

book.tinynews.org

立刻按 ctrl+D收藏本頁

你會得到大驚喜!!

店鋪：人民郵電齣版社官方旗艦店

齣版社：人民郵電齣版社

ISBN：9787115404305

商品編碼：10326361921

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2016-03-01

具體描述

內容介紹
本書是一部經典的隨機過程著作，敘述深入淺齣、涉及麵廣。主要內容有隨機變量、條件期望、馬爾可夫鏈、指數分布、泊鬆過程、平穩過程、更新理論及排隊論等，也包括瞭隨機過程在物理、生物、運籌、網絡、遺傳、經濟、保險、金融及可靠性中的應用。特彆是有關隨機模擬的內容，給隨機係統運行的模擬計算提供瞭有力的工具。ZUI新版還增加瞭不帶左跳的隨機徘徊和生滅排隊模型等內容。本書約有700 道習題，其中帶星號的習題還提供瞭解答。本書可作為計算機科學、保險學、社會科學、生命科學、管理科學與工程等專業隨機過程基礎課教材。

作者介紹
國際知名概率與統計學傢，南加州大學工業工程與運籌係係主任。1968年博士畢業於斯坦福大學統計係，曾在加州大學伯剋利分校任教多年。研究領域包括：隨機模型、仿真模擬、統計分析、金融數學等。Ross教授著述頗豐，他的多種暢銷數學和統計教材均産生瞭世界性的影響，如《概率論基礎教程（第8版）》等。

關聯推薦
北美精算師考試（SOA）考試指定參考書，著名統計學傢Ross經典著作
目錄
待傳

隨機過程：概率模型導論作者： [此處留空，實際書籍會有作者姓名] 齣版社： [此處留空，實際書籍會有齣版社信息] 版本：第十一版字數：約1500字 --- 內容概述本書是一部深入探討隨機過程基礎理論及其在各個領域應用的經典教材。它以嚴謹的數學框架為基礎，係統地介紹瞭描述和分析隨機現象所必需的核心概念和工具，旨在為讀者構建堅實的概率論和隨機過程理論體係。全書內容豐富，覆蓋麵廣，尤其側重於模型構建、數學分析以及實際問題的解決。本書結構清晰，從最基本的隨機變量和隨機嚮量講起，逐步過渡到更復雜的隨機過程。其核心內容圍繞馬爾可夫過程展開，詳盡闡述瞭離散時間和連續時間下的馬爾可夫鏈、泊鬆過程、布朗運動等關鍵模型。此外，本書還對平穩過程、譜分析、鞅論等高級主題進行瞭深入探討，並結閤大量實際案例展示瞭如何運用這些理論工具來解決工程、金融、物理學、生物學乃至計算機科學中的復雜問題。詳細章節內容解析第一部分：概率論基礎迴顧與進階本書的開篇部分是對概率論核心概念的係統迴顧與深化，為後續隨機過程的學習奠定必要的數學基礎。 1. 概率空間與隨機變量：細緻闡述瞭概率測度、$sigma$-代數、條件概率和期望的嚴格定義。重點討論瞭隨機變量的分類（離散型、連續型）及其聯閤分布、邊際分布的性質。 2. 隨機嚮量與收斂性：深入探討瞭多維隨機變量的特性，包括協方差、相關性以及正態分布的多元推廣。對隨機變量的各種收斂模式（依概率收斂、依分布收斂、幾乎必然收斂）進行瞭精確的定義、比較和證明，這是理解大數定律和中心極限定理的前提。 3. 期望的理論與積分：采用瞭更貼近測度論的視角來定義期望，引入瞭勒貝格積分的概念，這使得期望的運算更加靈活和強大，尤其適用於處理復雜測度下的隨機變量。第二部分：隨機過程的基本概念本部分引入瞭隨機過程的正式定義，即依賴於時間的隨機變量集閤，並分類討論瞭其基本特性。 1. 隨機過程的分類與描述：介紹瞭索引集（時間集）和狀態空間的概念，區分瞭離散時間過程和連續時間過程。著重討論瞭獨立增量過程、平穩過程等重要分類。 2. 獨立增量過程與平穩性：深入分析瞭具有獨立增量特性的過程，如增量獨立且平穩的過程。詳細闡述瞭寬平穩（WSS）和嚴平穩（SSS）的定義及其相互關係，這是信號處理和時間序列分析的基石。 3. 協方差與矩：探討瞭描述隨機過程動態特性的關鍵工具——協方差函數和各嚮同性函數，以及這些函數如何錶徵過程的時間依賴性。第三部分：馬爾可夫過程的核心理論馬爾可夫過程是本書的理論核心，它基於“無後效性”的假設，極大地簡化瞭隨機係統的分析。 1. 離散時間馬爾可夫鏈（DTMC）：轉移概率與轉移矩陣：詳細定義瞭一步轉移概率和$n$步轉移概率矩陣，並討論瞭矩陣冪運算在預測未來狀態分布中的作用。狀態空間分析：引入瞭常返態、瞬態、伸不變態、吸收態等重要概念，並給齣瞭判斷這些狀態性質的判據（如極限概率的存在性）。平衡分布：推導瞭平穩分布（或稱穩態分布）的必要條件和充分條件，並討論瞭如何利用平衡分布來分析係統的長期行為。 2. 連續時間馬爾可夫鏈（CTMC）：生成元矩陣與跳轉過程：介紹瞭速率矩陣（生成元矩陣）的概念，用以描述狀態之間轉換的瞬時速率。 _ _科爾莫哥洛夫方程：導齣瞭描述概率隨時間演化的前嚮和後嚮微分方程，這是分析CTMC動態特性的核心數學工具。平衡方程：討論瞭CTMC的穩態分布，並將其與離散時間鏈進行對比。第四部分：重要的特例過程模型本部分聚焦於兩個在理論和應用中占據核心地位的特殊過程：泊鬆過程和布朗運動。 1. 泊鬆過程：定義與性質：從事件發生的速率角度嚴格定義瞭泊鬆過程，並論證瞭其與指數分布之間的關係（間隔時間的指數分布性）。復閤泊鬆過程：擴展到每次事件伴隨一個隨機大小的場景，分析其總跳躍大小的分布。 2. 維納過程（布朗運動）：構造與特性：將布朗運動定義為具有獨立增量、正態增量和平穩增量的過程，詳細分析瞭其路徑的連續性、不可微性以及二次變分的性質。隨機微分方程（SDE）的引子：引入布朗運動作為隨機微積分的基本“噪聲”項，為後續學習隨機微積分打下基礎。第五部分：過程的高級分析與應用拓展本書的後半部分轉嚮更深層次的理論工具和應用領域。 1. 鞅論基礎：鞅、次鞅與超鞅：這是概率論的強大工具，用於解決與最優停止時間、風險中性定價等問題相關的條件期望。通過鞅收斂定理，可以證明許多序列的極限存在性。 2. 廣義平穩過程與譜錶示：譜密度函數：對於廣義平穩過程，引入瞭通過傅裏葉變換描述其協方差結構的譜密度函數，這在信號處理和時間序列預測中至關重要。 Wold分解：分解過程為確定性部分和隨機性部分。 3. 隨機微分方程（SDE）導論：簡要介紹瞭伊藤積分的必要性，以及如何利用伊藤引理（Stochastic Itô's Lemma）來求解形如 $dX_t = mu(X_t, t)dt + sigma(X_t, t)dW_t$ 的隨機微分方程。學習價值與讀者對象本書以其內容的全麵性和數學的嚴謹性，被廣泛用作高等概率論、隨機過程和隨機分析課程的教材。它不僅適閤數學、統計學、運籌學、應用數學等專業的研究生和高年級本科生，也為希望掌握隨機建模技術來解決實際復雜問題的工程師、金融分析師（如期權定價和風險管理）以及計算機科學傢（如排隊論和算法分析）提供瞭堅實的理論支撐。讀者應具備紮實的微積分、綫性代數和概率論基礎，纔能充分理解書中所闡述的深入概念和證明過程。本書的價值在於，它不僅僅提供瞭一係列隨機過程模型，更重要的是教會讀者如何將現實世界的隨機現象抽象化、模型化，並利用強大的數學工具進行量化分析和預測。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

在接觸《應用隨機過程：概率模型導論（第11版）》之前，我對“隨機”這個概念的理解僅停留在日常生活的錶麵。這本書徹底改變瞭我的看法。它讓我意識到，隨機並非意味著無序或不可預測，而是存在著深刻的數學規律和模型。作者從概率論的基礎齣發，一步步引入瞭隨機變量、概率分布等概念，然後自然而然地過渡到瞭更加復雜的隨機過程。我特彆欣賞書中關於隨機模擬的應用部分，它展示瞭如何通過計算機模擬來研究復雜的隨機係統，這對於理解現實世界中的各種不確定性現象，如天氣預報、網絡擁堵等，非常有啓發性。這本書的優點在於，它既有嚴謹的數學推導，又有豐富的實際應用案例，能夠滿足不同背景讀者的需求。通過閱讀這本書，我不僅提升瞭理論知識，更重要的是，我學會瞭如何用一種全新的、更具洞察力的方式去觀察和分析周圍的世界，發現瞭隱藏在看似混亂現象背後的數學之美。

評分☆☆☆☆☆

我一直對統計物理中的一些現象感到睏惑，比如粒子在空間中的隨機運動，或者係統中信息傳遞的隨機性。閱讀這本《應用隨機過程：概率模型導論（第11版）》之後，我纔真正找到瞭理解這些現象的鑰匙。書中對於泊鬆過程和布朗運動的介紹，簡直是為我量身定做的。作者不僅清晰地定義瞭這些過程的數學模型，更重要的是，他深入剖析瞭這些模型在物理學中的應用，例如隨機遊走、擴散現象等等。我特彆喜歡其中關於泊鬆過程的應用部分，它解釋瞭事件在隨機時間點發生的情況，比如電話呼叫的到達、放射性衰變的發生，這些例子都非常貼近生活，讓我能夠更容易地將抽象的數學概念與具體物理現象聯係起來。此外，書中對連續時間馬爾可夫鏈的講解也讓我大開眼界，它讓我理解瞭係統狀態如何隨時間隨機變化，這在很多物理係統的演化過程中都扮演著至關重要的角色。總的來說，這本書為我打開瞭一扇新的大門，讓我能夠以更深層次的視角去理解和分析復雜的物理現象。

評分☆☆☆☆☆

作為一名金融工程專業的學生，我一直都在尋找一本能夠真正幫助我理解金融市場中不確定性的書籍。《應用隨機過程：概率模型導論（第11版）》無疑是我的不二之選。這本書在金融領域的應用講解非常到位，比如對幾何布朗運動的深入探討，以及它如何被用來模擬股票價格的變動。作者並沒有停留在純粹的數學理論層麵，而是花瞭大量篇幅介紹如何利用這些隨機過程模型來定價期權、進行風險管理。我特彆欣賞書中關於Black-Scholes模型的推導過程，它將之前學到的伊藤引理和擴散過程等概念巧妙地串聯起來，形成瞭一個完整的金融定價框架。這本書的優點在於，它既有紮實的數學基礎，又有貼近實際的金融應用，讓我在學習過程中能夠不斷地看到理論是如何轉化為實際價值的。而且，書中提供的案例分析非常具體，讓我能夠將書本知識應用到實際的金融問題中去，這對於提升我的實操能力非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

我原本以為學習隨機過程會是一件枯燥乏味的數學演算過程，但《應用隨機過程：概率模型導論（第11版）》完全顛覆瞭我的認知。作者的寫作風格非常吸引人，他善於用生動形象的比喻和引人入勝的故事來解釋復雜的概率模型，讓我感覺自己不是在閱讀一本技術性很強的教材，而是在聽一位經驗豐富的老師娓娓道來。書中對隨機變量、期望、方差等基礎概念的復習和引入，都非常細緻，為後續更復雜的理論打下瞭堅實的基礎。我尤其喜歡關於再生過程的講解，作者用瞭很多有趣的比喻來描述事件的發生和更新，讓我對這個概念有瞭非常直觀的理解。而且，書中還探討瞭如何使用計算機模擬來近似計算隨機過程的行為，這對於我這樣一個編程愛好者來說，更是增添瞭不少樂趣。通過實際編寫代碼來驗證書中的理論，我感覺自己對知識的掌握更加牢固，也更加自信瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本《應用隨機過程：概率模型導論（第11版）》真是讓我愛不釋手，完全超齣我的預期。我本來以為隨機過程會是一門非常抽象、難以理解的學科，但作者用一種極其生動且富有條理的方式將復雜的概念一一拆解，仿佛在為我鋪就一條通往真理的清晰道路。書中對於馬爾可夫鏈的講解尤其精彩，從最基礎的轉移概率矩陣到更復雜的平穩分布和極限定理，都通過大量的圖示和直觀的例子加以闡釋，讓我這個初學者也能輕鬆get到核心要義。我尤其欣賞作者在引入新的模型時，都會先從現實世界中的實際應用場景齣發，比如通信係統中的信道模型、金融市場中的價格波動等，這極大地激發瞭我學習的興趣，讓我意識到隨機過程並非脫離實際的數學遊戲，而是解決現實問題的強大工具。而且，書中提供的習題設計得非常巧妙，既有鞏固基礎的練習，也有挑戰思維的難題，完成這些習題的過程本身就是一次深入理解和消化的過程，讓我感覺自己實實在在地掌握瞭書中的知識。