隨機(jī)過(guò)程

出版時(shí)間:2013-7  出版社:機(jī)械工業(yè)出版社  作者:Sheldon M. Ross  譯者:龔光魯  
Tag標(biāo)簽:無(wú)  

內(nèi)容概要

【內(nèi)容簡(jiǎn)介】
這本經(jīng)典的教材已暢銷(xiāo)世界30年,被美國(guó)的斯坦福大學(xué)、哥倫比亞大學(xué)以及法國(guó)的歐洲工商管理學(xué)院(INSEAD)等很多名校用作教材。作者難能可貴地使用富有啟發(fā)性又非常有趣的直觀推導(dǎo)方法,對(duì)于只掌握初等概率論及工科高等數(shù)學(xué)的讀者來(lái)說(shuō),本書(shū)是學(xué)習(xí)應(yīng)用隨機(jī)過(guò)程的優(yōu)秀入門(mén)書(shū),從本書(shū)中既能了解基本內(nèi)容,又能學(xué)到解決問(wèn)題的方法、思路與技巧。
原著第1版于1983年出版,中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社于1997年出版了由何聲武等人翻譯的中文版,被我國(guó)概率界奉為經(jīng)典,北京大學(xué)、上海交通大學(xué)、華東師范大學(xué)、東北師范大學(xué)等很多學(xué)校至今都指定這本書(shū)為教材或主要參考書(shū)。原著第2版于1995年出版,對(duì)第1版作了全面修訂和更新,內(nèi)容擴(kuò)充到10章,與時(shí)俱進(jìn)地加進(jìn)了Gibbs采樣與Metropolis采樣等可近似地跟蹤Markov鏈的路徑的方法,還增加了很多例子和習(xí)題。時(shí)至今日,才有第2版的中文版問(wèn)世。
【讀者評(píng)論】
“如果你是從業(yè)人員,想找到已知的隨機(jī)過(guò)程理論,培養(yǎng)自己的概率思維,并用它們解決新問(wèn)題,那這本書(shū)是最佳選擇。無(wú)論你在學(xué)校用哪本教材,當(dāng)你離開(kāi)學(xué)校,在現(xiàn)實(shí)世界中做應(yīng)用隨機(jī)建模時(shí),你都會(huì)發(fā)現(xiàn)Ross的這本書(shū)極其有價(jià)值,而且獨(dú)一無(wú)二。本書(shū)是真正實(shí)用的資源,一些很難的或在別處不可能找到的結(jié)果都能在這里輕易找到。此外,證明雖然簡(jiǎn)單,但是非常清晰……”
——Amazon讀者評(píng)論

作者簡(jiǎn)介

Sheldon M. Ross 世界著名的應(yīng)用概率專(zhuān)家和統(tǒng)計(jì)學(xué)家,現(xiàn)為南加州大學(xué)工業(yè)與系統(tǒng)工程系Epstein講座教授。他于1968年在斯坦福大學(xué)獲得統(tǒng)計(jì)學(xué)博士學(xué)位,在1976年至2004年期間于加州大學(xué)伯克利分校任教,其研究領(lǐng)域包括統(tǒng)計(jì)模擬、金融工程、應(yīng)用概率模型、隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃等。Ross教授創(chuàng)辦了《Probability in the Engineering and Informational Sciences》雜志并一直擔(dān)任該雜志主編。他的多種暢銷(xiāo)教材均產(chǎn)生了世界性的影響,其中《統(tǒng)計(jì)模擬(第5版)》和《概率論基礎(chǔ)教程(第9版)》等均由機(jī)械工業(yè)出版社引進(jìn)出版。

書(shū)籍目錄

譯者序
第2版前言
第1章準(zhǔn)備知識(shí)
11概率
12隨機(jī)變量
13期望值
14矩母函數(shù),特征函數(shù),Laplace變換
15條件期望
16指數(shù)分布,無(wú)記憶性,失效率函數(shù)
17一些概率不等式
18極限定理
19隨機(jī)過(guò)程
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
附錄強(qiáng)大數(shù)定律
第2章Poisson過(guò)程
21Poisson過(guò)程
22到達(dá)間隔與等待時(shí)間的分布
23到達(dá)時(shí)間的條件分布
24非時(shí)齊Poisson 過(guò)程
25復(fù)合Poisson 隨機(jī)變量與復(fù)合Poisson過(guò)程
251一個(gè)復(fù)合Poisson恒等式
252復(fù)合Poisson過(guò)程
26條件Poisson過(guò)程
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第3章更新理論
31引言與準(zhǔn)備知識(shí)
32N(t)的分布
33一些極限定理
331Wald方程
332回到更新理論
34關(guān)鍵更新定理及其應(yīng)用
341交替更新過(guò)程
342極限平均剩余壽命和m(t)的展開(kāi)
343年齡相依的分支過(guò)程
35延遲更新過(guò)程
36更新報(bào)酬過(guò)程
37再現(xiàn)過(guò)程
38平穩(wěn)點(diǎn)過(guò)程
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第4章Markov 鏈
41引言與例子
42ChapmanKolmogorov方程和狀態(tài)的分類(lèi)
43極限定理
44類(lèi)之間的轉(zhuǎn)移,賭徒破產(chǎn)問(wèn)題,處在暫態(tài)的平均時(shí)間
45分支過(guò)程
46Markov鏈的應(yīng)用
461算法有效性的一個(gè)Markov鏈模型
462對(duì)連貫的一個(gè)應(yīng)用——一個(gè)具有連續(xù)狀態(tài)空間的Markov鏈
463表列的排序規(guī)則——移前一位規(guī)則的最佳性
47時(shí)間可逆的Markov鏈
48半Markov過(guò)程
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第5章連續(xù)時(shí)間的Markov鏈
51引言
52連續(xù)時(shí)間的Markov鏈
53生滅過(guò)程
54Kolmogorov微分方程
55極限概率
56時(shí)間可逆性
561串聯(lián)排隊(duì)系統(tǒng)
562隨機(jī)群體模型
57倒向鏈對(duì)排隊(duì)論的應(yīng)用
571排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)
572Erlang消失公式
573M/G/1共享處理系統(tǒng)
58一致化
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第6章鞅
61鞅
62停時(shí)
63鞅的Azuma不等式
64下鞅,上鞅,鞅收斂定理
65一個(gè)推廣的Azuma不等式
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第7章隨機(jī)徘徊
71隨機(jī)徘徊中的對(duì)偶性
72有關(guān)可交換隨機(jī)變量的一些注釋
73利用鞅來(lái)分析隨機(jī)徘徊
74應(yīng)用于G/G/1排隊(duì)系統(tǒng)與破產(chǎn)問(wèn)題
741G/G/1排隊(duì)系統(tǒng)
742破產(chǎn)問(wèn)題
75直線上的Blackwell定理
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第8章Brown 運(yùn)動(dòng)與其他Markov過(guò)程
81引言與準(zhǔn)備知識(shí)
82擊中時(shí)刻,最大隨機(jī)變量,反正弦律
83Brown運(yùn)動(dòng)的變種
831在一點(diǎn)吸收的Brown 運(yùn)動(dòng)
832在原點(diǎn)反射的Brown 運(yùn)動(dòng)
833幾何Brown 運(yùn)動(dòng)
834積分Brown 運(yùn)動(dòng)
84漂移Brown運(yùn)動(dòng)
85向后與向前擴(kuò)散方程
86應(yīng)用Kolmogorov方程得到極限分布
861半Markov過(guò)程
862M/G/1隊(duì)列
863保險(xiǎn)理論中的一個(gè)破產(chǎn)問(wèn)題
87Markov散粒噪聲過(guò)程
88平穩(wěn)過(guò)程
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第9章隨機(jī)序關(guān)系
91隨機(jī)大于
92耦合
921生滅過(guò)程的隨機(jī)單調(diào)性
922Markov鏈中的指數(shù)收斂性
93風(fēng)險(xiǎn)率排序與對(duì)計(jì)數(shù)過(guò)程的應(yīng)用
94似然比排序
95隨機(jī)地更多變
96變動(dòng)性排序的應(yīng)用
961 G/G/1排隊(duì)系統(tǒng)的比較
962對(duì)更新過(guò)程的應(yīng)用
963對(duì)分支過(guò)程的應(yīng)用
97相伴隨機(jī)變量
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第10章Poisson逼近
101Brun篩法
102給出Poisson逼近的誤差界的SteinChen方法
103改善Poisson逼近
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
部分習(xí)題的解答
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