應(yīng)用隨機(jī)過程

內(nèi)容概要

　　《應(yīng)用隨機(jī)過程概率模型導(dǎo)論(英文版·第9版)》敘述深入淺出，涉及面廣。主要內(nèi)容有隨機(jī)變量、條件概率及條件期望、離散及連續(xù)馬爾可夫鏈、指數(shù)分布、泊松過程、布朗運(yùn)動(dòng)及平穩(wěn)過程、更新理論及排隊(duì)論等；也包括了隨機(jī)過程在物理、生物、運(yùn)籌、網(wǎng)絡(luò)、遺傳、經(jīng)濟(jì)、保險(xiǎn)、金融及可靠性中的應(yīng)用。特別是有關(guān)隨機(jī)模擬的內(nèi)容，給隨機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行的模擬計(jì)算提供了有力的工具。除正文外，《應(yīng)用隨機(jī)過程概率模型導(dǎo)論(英文版·第9版)》有約700道習(xí)題，其中帶星號(hào)的習(xí)題還提供了解答?！　　稇?yīng)用隨機(jī)過程概率模型導(dǎo)論(英文版·第9版)》可作為概率論與統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、保險(xiǎn)學(xué)、物理學(xué)、社會(huì)科學(xué)、生命科學(xué)、管理科學(xué)與工程學(xué)等專業(yè)隨機(jī)過程基礎(chǔ)課教材。

作者簡(jiǎn)介

　　Sheldon M.Ross國(guó)際知名概率與統(tǒng)計(jì)學(xué)家，南加州大學(xué)工業(yè)工程與運(yùn)籌系系主任。畢業(yè)于斯坦福大學(xué)統(tǒng)計(jì)系，曾在加州大學(xué)伯克利分校任教多年。研究領(lǐng)域包括：隨機(jī)模型．仿真模擬、統(tǒng)計(jì)分析、金融數(shù)學(xué)等：Ross教授著述頗豐，他的多種暢銷數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)教材均產(chǎn)生了世界性的影響，如Introduction to Probability Models(《應(yīng)用隨機(jī)過程：概率模型導(dǎo)論》)，A First Course in Probability(《概率論墓礎(chǔ)教程》)等(均由人民郵電出版社出版)。

書籍目錄

1.Introduction to Probability Theory1.1.Introduction1.2.Sample Space and Events1.3.Probabilities Defined on Events1.4.Conditional Probabilities1.5.Independent Events1.6.Bayes FormulaExercisesReferences2.Random Variables2.1.Random Variables2.2.Discrete Random Variables2.3.Continuous Random Variables2.4.Expectation of a Random Variable2.5.Jointly Distributed Random Variables2.6.Moment Generating Functions2.7.Limit Theorems2.8.Stochastic ProcessesExercisesReferences3.Conditional Probability and Conditional Expectation3.1.Introduction3.2.The Discrete Case3.3.The Continuous Case3.4.Computing Expectations by Conditioning3.5.Computing Probabilities by Conditioning3.6.Some Applications3.7.An Identity for Compound Random VariablesExercises4.Markov Chains4.1.Introduction4.2.Chapman-Kolmogorov Equations4.3.Classification of States4.4.Limiting Probabilities4.5.Some Applications4.6.Mean Time Spent in Transient States4.7.Branching Processes4.8.Time Reversible Markov Chains4.9.Markov Chain Monte Carlo Methods4.10.Markov Decision Processes4.11.Hidden Markov ChainsExercisesReferences5.The Exponential Distribution and the Poisson Process5.1.Introduction5.2.The Exponential Distribution5.3.The Poisson Process5.4.Generalizations of the Poisson ProcessExercisesReferences6.Continuous-Time Markov Chains7.Renewal Theory and Its Applications8.Queueing Theory9.Reliability Theory10.Brownian Motion and Stationary Processes11.SimulationAppendix: Solutions to Starred ExercisesIndex

編輯推薦

　　《應(yīng)用隨機(jī)過程：概率模型導(dǎo)論》(英文版)(第9版)可作為概率論與統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、保險(xiǎn)學(xué)、物理學(xué)、社會(huì)科學(xué)、生命科學(xué)、管理科學(xué)與工程學(xué)等專業(yè)隨機(jī)過程基礎(chǔ)課教材。

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