具体描述
《应用随机过程》由北京大学出版社出版。
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目录信息
读后感
翻出来回顾回顾 对于大分子的应用挺有意思。 运用熵的概念来解决称球问题很有用。 p362 (b-r)/σ2(1-a)可以确定购买风险证券的比例。 挺好的书，举的例子都挺好的
评分翻出来回顾回顾 对于大分子的应用挺有意思。 运用熵的概念来解决称球问题很有用。 p362 (b-r)/σ2(1-a)可以确定购买风险证券的比例。 挺好的书，举的例子都挺好的
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用户评价
这本书的优点之一在于其内容的丰富性，几乎涵盖了随机过程研究中的大部分重要主题。从基础的概率论概念，到复杂的随机过程模型，再到各种应用，作者都进行了详细的介绍。我尤其喜欢书中关于泊松过程的扩展，比如非齐次泊松过程以及相关的计数过程，这些概念在描述实际现象时更加灵活和强大。书中还提供了很多可以用于实际操作的算法和数值方法，这使得这本书不仅具有理论价值，也具有很强的实践指导意义。
评分对于一个初学者来说，掌握一门新的、且带有一定数学门槛的学科，往往会感到力不从心。然而，这本书却能有效地化解这种顾虑。作者在介绍每一个新的随机过程时，都会先从其直观的意义出发，比如，在讲解泊松过程时，他会从“事件在一段时间内发生的次数”这一简单易懂的出发点开始，然后再引入其数学定义。这种“由浅入深，由易到难”的教学方式，让我在学习过程中始终保持着学习的动力和信心。我尤其对书中关于随机模拟的部分印象深刻，作者详细介绍了如何利用计算机模拟来近似计算一些难以解析求解的随机过程的性质，这对于我理解这些过程的动态行为非常有启发。
评分我一直对如何量化不确定性这一主题非常着迷，而这本书恰好满足了我的好奇心。它不仅仅是关于数学的，更是关于如何用数学的语言去理解和描述现实世界中的随机性。书中对于马尔可夫链的讲解，我印象尤为深刻。作者不仅梳理了其定义和性质，更重要的是，他展示了如何利用马尔可夫链来分析各种离散状态的系统，比如排队系统、用户行为分析等等。书中提供的案例分析非常详实，从模型的建立，到参数的估计，再到结果的解读，都一步步地引导读者进行思考。我尝试着将书中讲解的马尔可夫模型应用于我工作中的一个实际问题，发现它极大地提升了我分析和预测的准确性。这种理论与实践相结合的学习体验，让我对随机过程有了更深层次的理解。
评分从这本书中，我学到了如何用更严谨的数学语言来描述和分析现实世界中的不确定性。作者在介绍不同的随机过程时，不仅给出了其严格的数学定义，还对其在各个领域的应用进行了深入的探讨。例如，关于高斯过程的章节，我学到了它在机器学习中的重要应用，比如作为一种强大的非参数模型，可以用于函数逼近和回归分析。书中还详细介绍了高斯过程的核函数选择、模型训练以及预测等关键环节，这些都为我后续的实践提供了坚实的理论基础。
评分这本书给我带来的最大收获，在于它让我认识到，随机过程并非仅仅是抽象的数学理论，而是可以帮助我们理解和解决许多现实世界中复杂问题的强大工具。作者在讲解过程中，始终围绕着“应用”这一核心，从金融建模到通信系统，从生物学研究到环境监测，都提供了丰富的应用案例。我特别欣赏书中关于再生过程的讲解，它在可靠性工程、服务系统设计等方面都有着广泛的应用。书中对于再生点过程的性质和性质的推导，以及如何利用这些性质进行系统分析，都给我留下了深刻的印象。
评分这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的老师。作者在讲解过程中，非常注重培养读者的数学思维能力。他鼓励读者去质疑、去探索，并且提供了大量的思考题和开放性问题，引导读者将所学知识应用于解决新的问题。我个人对书中关于随机游走的部分情有独钟。从简单的一维随机游走，到更复杂的二维、三维甚至更高维度的随机游走，作者都进行了详细的阐述，并探讨了其在统计物理、图论等领域的应用。书中提供的图示和表格也相当直观，帮助我更好地理解随机过程的统计性质和发展趋势。
评分总而言之，这是一本内容详实、逻辑清晰、应用广泛的随机过程教材。作者在讲解过程中，始终注重理论与实践的结合，通过大量的案例分析，帮助读者更好地理解和掌握随机过程的知识。我从书中学习到了如何将随机过程的理论应用于实际问题，这对我未来的学习和工作都将产生积极的影响。书中对于马尔可夫决策过程的讲解，也让我看到了随机过程在优化和决策科学中的潜力。
评分我之所以高度评价这本书，是因为它在理论深度和应用广度上都达到了一个相当高的水平。作者在介绍每一个随机过程时，都会详细地阐述其数学性质、概率分布以及一些关键的统计量。同时，他还花费了大量的篇幅去探讨这些过程在不同领域的实际应用，比如在信号处理中，他讲解了如何利用随机过程来分析和设计滤波器；在控制系统中，他介绍了如何利用随机过程来建模和控制不确定性系统。我尤其对书中关于状态空间模型的部分印象深刻，这为理解和分析更复杂的动态系统提供了有力的工具。
评分这本书的逻辑结构安排得非常合理，循序渐进，让我在学习过程中能够不断巩固和吸收新知识。作者在介绍完基础理论后，会立刻引入相关的应用实例，这种“理论先行，应用紧随”的模式，极大地降低了学习的难度。我特别喜欢书中关于随机微分方程的章节，虽然这个主题听起来有些抽象，但作者通过生动的类比和清晰的推导，让我能够理解其在物理学、工程学甚至是生物学中的重要作用。例如，在描述粒子运动、化学反应速率以及种群动态时，随机微分方程都展现出了其不可替代的价值。书中还提供了很多可以自行推导和验证的练习题，这对于加深理解和掌握模型非常有帮助。
评分这是一本我近期读到的关于随机过程的著作，它以一种非常扎实的理论基础出发，逐步深入到应用层面。作者在开篇就清晰地界定了随机过程的核心概念，并且通过一系列经典的例子，如布朗运动、泊松过程等，为读者构建了一个清晰的认知框架。我尤其欣赏的是，书中并没有停留于理论的堆砌，而是花了大量的篇幅去探讨这些理论在不同领域的实际应用，这对于我这样希望将理论应用于实践的读者来说，是至关重要的。例如，在金融领域，作者详细讲解了如何利用随机过程来建模资产价格的波动，以及如何进行风险评估和衍生品定价。这种将抽象数学概念与具体商业场景相结合的方式，使得原本可能枯燥的数学理论变得生动有趣，也让我看到了随机过程的强大生命力。
评分老教科书
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