Introduction to Stochastic Processes, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Gregory F. Lawler

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2006-5-16

价格:USD 99.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781584886518

丛书系列:

图书标签:

• 随机过程
• 数学
• Stochastic
• 统计
• Textbook
• 金融
• 概率论7
• 数据科学
• Stochastic Processes
• Probability
• Random Processes
• Mathematical Finance
• Queueing Theory
• Markov Chains
• Brownian Motion
• Statistical Modeling
• Applied Probability
• Time Series Analysis

《随机过程导论，第二版》内容概述 本书旨在为读者提供对随机过程这一重要数学领域的全面而深入的介绍，覆盖了从基础概念到前沿应用的关键知识点。全书结构严谨，逻辑清晰，旨在帮助读者建立扎实的理论基础，并掌握分析和建模实际问题的工具。 第一部分：随机过程的基础与基础概念 本书的开篇部分致力于奠定读者理解随机过程所需的数学基础。 第1章：概率论回顾与准备 本章首先回顾了概率论中的核心概念，包括概率空间、随机变量、联合分布、条件概率以及期望和方差的计算。在此基础上，重点引入了概率测度和随机过程的数学框架，强调了随机过程作为一组随时间演化的随机变量集合的定义。本章确保读者具备必要的概率论背景，为后续章节的学习做好准备。 第2章：马尔可夫链（离散时间） 马尔可夫链是随机过程理论中最基础且应用最广泛的模型之一。本章详细介绍了离散时间马尔可夫链（DTMC）的定义、状态空间以及转移概率的概念。 状态空间与转移概率矩阵： 详细阐述了如何用转移矩阵描述系统在不同状态间的转移规律，并讨论了齐次性假设。 $n$ 步转移概率： 通过矩阵乘法引入 $n$ 步转移概率的计算方法，并展示了极限状态的收敛性。 分类与遍历性： 深入探讨了状态的分类（常返、瞬态、吸收态），并详细分析了遍历定理，特别是对于不可约、非周期的马尔可夫链，证明了其平稳分布的存在性和唯一性。 平衡方程与平稳分布： 详细推导了全局平衡方程和局部平衡方程，并展示了如何利用这些方程求解系统的稳态分布，这对排队论和可靠性分析至关重要。 第3章：随机过程的进阶概念 本章拓展了基础随机过程的概念，引入了更复杂的结构和性质。 随机游走： 讨论了一维和多维随机游走模型，包括吸收壁垒和反射壁垒下的行为分析。 鞅（Martingales）： 鞅是许多随机过程分析中的核心工具。本章定义了鞅、亚鞅和超鞅，并探讨了它们在优化问题中的应用，例如可选停止定理（Optional Stopping Theorem）。 强马尔可夫性： 区分了马尔可夫性与更强的马尔可夫性质，并讨论了其在事件发生时间点上的重要性。 --- 第二部分：连续时间随机过程 本部分将时间参数扩展到连续域，重点研究连续时间的随机现象建模。 第4章：泊松过程 泊松过程是描述随机事件发生率的经典模型。 定义与性质： 详细定义了独立增量过程和常数率的泊松过程，强调其无记忆性（即马尔可夫性质的连续时间形式）。 复合泊松过程： 引入了事件发生时间间隔服从指数分布的泊松过程，并讨论了复合泊松过程，其中每个事件伴随着一个随机的“大小”或“后果”。 非齐次泊松过程： 讨论了事件发生率随时间变化的模型，这在实际的交通流或呼叫中心分析中非常常见。 第5章：连续时间马尔可夫链（CTMC） CTMC 是 DTMC 在连续时间上的自然推广，它在物理、生物和工程系统中有着广泛的应用。 生成元矩阵与无穷小生成元： 引入了生成元矩阵 $Q$，详细解释了其元素 $lambda_{ij}$（从状态 $i$ 转移到 $j$ 的速率）。 科尔莫哥洛夫方程： 推导了前向（Kolmogorov Forward）和后向（Kolmogorov Backward）方程，用于描述系统随时间演化概率密度的变化。 平衡方程与稳态分布： 类似于离散时间，本章推导出 CTMC 的全局平衡方程，并求解系统的稳态分布，这通常对应于系统在长时间运行后的平均状态。 到达时间和停留时间： 分析了系统在特定状态停留时间的分布（通常是指数分布）以及到达下一个状态所需的时间分布。 第6章：布朗运动与维纳过程 布朗运动（或维纳过程）是连续时间、连续路径随机过程的基石，尤其在金融数学中占据核心地位。 定义与基本性质： 严格定义了布朗运动，包括独立增量、正态增量和连续路径的性质。 二次变差（Quadratic Variation）： 探讨了布朗运动的非传统积分性质，特别是其路径的平方变差不为零的特性，这是构建伊藤积分的基础。 鞅性质： 证明了标准布朗运动是鞅，并讨论了其相关的鞅性质。 平稳性与最大值分布： 分析了布朗运动的路径特性，例如最大值和首次到达时间的分布。 --- 第三部分：随机过程的进阶应用与工具 本部分聚焦于更专业的随机过程模型及其在复杂系统分析中的应用。 第7章：伊藤积分与随机微分方程（SDE） 本章是连接纯数学理论与现代应用（特别是金融工程）的关键桥梁。 伊藤积分的动机： 解释了为什么传统的黎曼-斯蒂尔切斯积分不适用于布朗运动，从而引出伊藤积分的必要性。 伊藤引理（Itô’s Lemma）： 作为随机微积分的核心，详细阐述了伊藤引理的多元形式，这是求解 SDE 的关键。 随机微分方程： 介绍了最基本的 SDE 形式，如几何布朗运动（Geometric Brownian Motion, GBM），并讨论了求解方法和其在金融资产定价中的作用。 第8章：排队论基础模型 随机过程是分析和设计排队系统的核心数学工具。 M/M/1 模型： 详细分析了最基本的单服务台、泊松到达、指数服务时间的排队系统，推导出其稳态性能指标（平均等待时间、系统长度）。 M/M/c 模型： 扩展到多服务台系统，并应用 CTMC 理论求解性能指标。 生灭过程（Birth-Death Processes）： 展示了如何将许多排队系统建模为生灭过程，并通过平衡方程求解其稳态分布。 第9章：马尔可夫过程的其他形式 本章探讨了更广义的马尔可夫模型。 半马尔可夫过程（Semi-Markov Processes）： 讨论了转移时间本身也是随机变量的系统，这些系统在故障恢复和复杂维护调度中有重要应用。 马尔可夫调节的到达过程： 探讨了到达率取决于当前系统状态的随机过程，例如在通信网络中，数据到达率可能取决于拥塞程度。 全书通过大量的数学推导、概念辨析和实例分析，确保读者不仅能掌握随机过程的理论框架，更能熟练运用这些工具来解决工程、物理、生物科学和金融领域的实际问题。书中对基本定理的证明详尽严密，同时保持了对直观理解的重视。

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在费城读Master的时候用的课本，上课时候讲了前半部分。 很concise但是很clear的一本小书，马氏链讲得还是挺好的，不过习题很难。

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习题难度大还没有 guidebook!!

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在费城读Master的时候用的课本，上课时候讲了前半部分。 很concise但是很clear的一本小书，马氏链讲得还是挺好的，不过习题很难。

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读得我好痛苦。毫无疑问lawler是聪明的，思路非常流畅非常好，但是这种小说写法教数学经常会觉得概念不清，要来来回回不停翻。

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