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发表于2024-11-22
Real Analysis and Probability 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载 2024
据说上课的notes很多是借鉴这本书的,课上没有涉及的内容在别处也多少接触过,所以允许我为了一点可怜的成就感标记为已读吧。。。
评分据说上课的notes很多是借鉴这本书的,课上没有涉及的内容在别处也多少接触过,所以允许我为了一点可怜的成就感标记为已读吧。。。
评分高级。MIT 18.175 国内有影印和翻译本.18.175是研究生课程。另可参考Probability and Measure, 3rd Edition by Patrick Billingsley和Feller的卷二. Dudley本人在MIT的本科课18.440 Probability and Random Variables用的是Ross的本科教材,另外Degroot的教材也是本科通用的。
评分据说上课的notes很多是借鉴这本书的,课上没有涉及的内容在别处也多少接触过,所以允许我为了一点可怜的成就感标记为已读吧。。。
评分高级。MIT 18.175 国内有影印和翻译本.18.175是研究生课程。另可参考Probability and Measure, 3rd Edition by Patrick Billingsley和Feller的卷二. Dudley本人在MIT的本科课18.440 Probability and Random Variables用的是Ross的本科教材,另外Degroot的教材也是本科通用的。
This classic textbook offers a clear exposition of modern probability theory and of the interplay between the properties of metric spaces and probability measures. The first half of the book gives an exposition of real analysis: basic set theory, general topology, measure theory, integration, an introduction to functional analysis in Banach and Hilbert spaces, convex sets and functions and measure on topological spaces. The second half introduces probability based on measure theory, including laws of large numbers, ergodic theorems, the central limit theorem, conditional expectations and martingale's convergence. A chapter on stochastic processes introduces Brownian motion and the Brownian bridge. The edition has been made even more self-contained than before; it now includes a foundation of the real number system and the Stone-Weierstrass theorem on uniform approximation in algebras of functions. Several other sections have been revised and improved, and the comprehensive historical notes have been further amplified. A number of new exercises have been added, together with hints for solution.
MIT的Real Analysis,和Princeton的Stein, E.M., et al.写的各有千秋。Stein的语言风格更通俗易懂,而Dudley的更加Bourbaki。之前也有学长说过这部更适合有基础的同学或者当做字典来用,我同意。当做字典的话,这一部非常精炼,基础知识的介绍也相对完整,有较为充分的篇幅介绍...
评分看序言,原来翻译的教授去世了,他博士生接手的。 到处都能看到翻译得毫无逻辑关系,不调整语句顺序,你得费好大劲去猜什么意思 珍爱生命,去看英文版吧。 例子1:P8 X的子集Y称为归纳的(inductive),如果对于每一个x属于X,使得y属于Y,对所有的y属于X,使得y<x,就有x属于Y....
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