隨機(jī)過程

內(nèi)容概要

　　《隨機(jī)過程》主要內(nèi)容包括了隨機(jī)過程的基本概念和隨機(jī)分析、Markov鏈、時問連續(xù)的Markov鏈、Poisson過程、平穩(wěn)過程、時間序列分析、布朗運動、隨機(jī)積分方程和隨機(jī)微分方程等，含蓋工科院校所需的隨機(jī)過程的內(nèi)容，可供高等理工科學(xué)校選用。

書籍目錄

序前言第1章　預(yù)備知識1.1　概率空間1.2　隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的變換和數(shù)字特征1.2.1　隨機(jī)變量及其分布1.2.2　隨機(jī)變量的變換1.2.3　數(shù)字特征1.3　特征函數(shù)和母函數(shù)1.3.1　特征函數(shù)1.3.2　母函數(shù)1.4　收斂性習(xí)題1第2章　隨機(jī)過程的基本概念和隨機(jī)分析2.1　隨機(jī)過程的基本概念與分類2.2　隨機(jī)過程的有限維分布和數(shù)字特征2.3　復(fù)隨機(jī)過程2.4　幾類重要的隨機(jī)過程2.5　隨機(jī)分析2.5.1　均方收斂2.5.2　均方連續(xù)2.5.3　均方導(dǎo)數(shù)2.5.4　均方可積習(xí)題2第3章　Markov鏈3.1 Markov鏈的概念及轉(zhuǎn)移概率3.1.1 Markov鏈的概念3.1.2 Markov鏈的轉(zhuǎn)移概率3.1.3　Markov鏈的有限維分布3.2　Markov鏈的狀態(tài)分類3.2.1　相通和閉集3.2.2　狀態(tài)分類3.2.3　狀態(tài)分類的判別法3.3　狀態(tài)空間的分解3.3.1　狀態(tài)空間的分解定理3.3.2　不可分閉集3.3.3　有限鏈的狀態(tài)空間3.3.4　不可分鏈的狀態(tài)空間3.4　極限定理和平穩(wěn)分和3.4.1　pn/u的極限定理3.4.2　平穩(wěn)分布3.5　應(yīng)用舉例習(xí)題3第4章　時間連續(xù)的Markov鏈4.1 Mal-kov鏈與轉(zhuǎn)移函數(shù)4.1.1　基本概念4.1.2　轉(zhuǎn)移函數(shù)的性質(zhì)與有限維分布4.2　柯爾莫哥洛夫前進(jìn)方程和后退方程4.3　連續(xù)參數(shù)Markovr鏈的狀態(tài)分類簡介及平穩(wěn)分布4.4　應(yīng)用舉例4.4.1　生滅過程4.4.2　排隊服務(wù)系統(tǒng)習(xí)題4第5章　Poisson過程第6章　平穩(wěn)過程第7章　時間序列分析第8章　Brown運動第9章　隨機(jī)微分方程與隨機(jī)積分方程參考文獻(xiàn)

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