具体描述
《概率与测度论(英文版 第2版)》是测度论和概率论领域的名著，行文流畅，主线清晰，材料取舍适当，内容包括测度和积分论、泛函分析、条件概率和期望、强大数定理和鞅论、中心极限定理、遍历定理以及布朗运动和随机积分等，全书各节都附有习题，而且在书后提供了大部分习题的详细解答。
《概率与测度论(英文版 第2版)》可作为相关专业高年级本科生或研究生的双语教材，适合作为一学年的教学内容，也可选用其中部分章节用作一学期的教学内容或参考书。
作者简介
目录信息
读后感
第一章，如果仔细看的话，感觉……很夸张……不过习惯了，就好了。我特别喜欢Ash处理abstract integration的方法，不局限于real-valued functions，而是讨论的能取到infinity的函数，当然这里Borel sigma algebra就和传统的Borel set有细微差别。
评分第一章，如果仔细看的话，感觉……很夸张……不过习惯了，就好了。我特别喜欢Ash处理abstract integration的方法，不局限于real-valued functions，而是讨论的能取到infinity的函数，当然这里Borel sigma algebra就和传统的Borel set有细微差别。
评分第一章，如果仔细看的话，感觉……很夸张……不过习惯了，就好了。我特别喜欢Ash处理abstract integration的方法，不局限于real-valued functions，而是讨论的能取到infinity的函数，当然这里Borel sigma algebra就和传统的Borel set有细微差别。
评分第一章，如果仔细看的话，感觉……很夸张……不过习惯了，就好了。我特别喜欢Ash处理abstract integration的方法，不局限于real-valued functions，而是讨论的能取到infinity的函数，当然这里Borel sigma algebra就和传统的Borel set有细微差别。
评分第一章，如果仔细看的话，感觉……很夸张……不过习惯了，就好了。我特别喜欢Ash处理abstract integration的方法，不局限于real-valued functions，而是讨论的能取到infinity的函数，当然这里Borel sigma algebra就和传统的Borel set有细微差别。
用户评价
这本书的包装真是太棒了，书脊和封面都充满了学术的庄重感，光是拿在手里就觉得沉甸甸的，仿佛蕴含着无尽的知识。我一直对那些抽象的概念很感兴趣，尤其是在数学领域。虽然我不是数学专业出身，但对概率论和测度论一直有着浓厚的兴趣，觉得它们是理解世界运作规律的基石。每次在新闻里看到各种统计数据，或者听到关于风险评估的讨论，我都会忍不住去思考背后的数学原理。这本书的名字——《概率与测度论》——直击我的痒点，让我迫不及待地想一探究竟。我希望这本书能够系统地梳理这些复杂的概念，从最基础的定义开始，循序渐进地引导读者进入这个深邃的数学世界。我尤其期待书中能够有清晰的例子和直观的图示，来帮助理解那些抽象的定理和证明。有时候，即使是同一个概念，不同的作者用不同的方式阐述，也会带来截然不同的理解感受。我真心希望这本书能够以一种既严谨又不失趣味的方式来呈现这些内容，让我能够真正领略到概率与测度论的魅力，并且能够在未来的学习和生活中，将这些知识融会贯通，做出更明智的判断。这本书不仅仅是一本学习资料，更像是一扇通往更高层次数学理解的大门，我已经迫不及待地想要推开它，去探索门后的精彩世界了。
评分这本书的出版，对于我这样一位对数学理论有着浓厚兴趣的读者来说，无疑是一个令人振奋的消息。“概率与测度论”这个书名，准确地概括了现代概率论的数学根基，也触及了我一直以来想要深入探索的领域。我一直觉得，理解概率和不确定性，是认识世界、做出决策的关键。我希望这本书能够系统地介绍测度论的基本概念，包括集合、函数、sigma代数、测度以及概率测度，并且详细阐述它们之间的内在联系。我特别期待书中能够对勒贝格积分进行详尽的讲解，理解它如何从根本上解决黎曼积分在处理非连续函数和不规则区域时的局限性，以及它在概率论中的核心地位。在概率论部分，我希望能够看到对各种重要分布的深入分析，例如如何从测度的角度来理解它们的定义、性质和应用。我对随机变量的期望、方差、以及它们在统计学中的意义抱有极大的好奇。此外，我也对书中可能出现的关于条件期望、鞅论等更抽象的概念的介绍充满期待，希望能够借此机会，构建起一个更全面、更严谨的概率论知识体系，为我在数据科学和量化分析领域的学习和工作奠定坚实的基础。
评分我最近在研究信号处理和通信系统，发现概率论和统计学在其中扮演着至关重要的角色。《概率与测度论》这个书名，立刻引起了我的强烈兴趣，因为我知道测度论是现代概率论的数学基础。我希望这本书能够为我提供一个清晰、严谨的测度论框架，让我理解可测空间、sigma代数、测度以及概率测度等核心概念，以及它们如何共同构成一个完整的概率模型。我对勒贝格积分的理论及其在处理复杂随机变量时的优越性特别感兴趣，因为它能够为信号的能量计算、平均功率计算等提供坚实的数学支撑。在概率论部分，我非常期待书中能够详细讲解各种重要的概率分布，例如均匀分布、指数分布、高斯分布等，以及它们在描述信号噪声、通信错误等现象时的应用。我希望书中能够包含一些关于随机变量的数学期望、方差、以及它们在信号分析中的意义的深入探讨。此外，我也对书中可能涉及的随机过程，如平稳过程、高斯过程等内容抱有浓厚的兴趣，因为这些模型在分析通信信号的统计特性时非常重要。这本书，对我而言，是连接数学理论与工程实践的宝贵资源，我希望它能够帮助我更深入地理解信号处理中的概率和统计原理。
评分我是一名对数学模型在金融市场中应用感兴趣的学生，最近一直在寻找一本能够系统讲解概率论和测度论的著作。《概率与测度论》这个书名，正是我所需要的。我了解到，现代金融理论中的许多定价模型和风险管理工具，都建立在严谨的概率论和测度论基础之上。我希望这本书能够为我提供一个扎实的数学框架，让我能够理解什么是可测空间，如何定义测度，以及概率测度是如何构建一个完整的概率模型。我对勒贝格积分的理论及其在随机变量期望计算中的应用非常感兴趣，因为这对于理解金融衍生品的定价至关重要。在概率论的部分，我非常期待书中能够详细介绍各种重要的概率分布，例如正态分布、对数正态分布、泊松分布等，并阐述它们在金融建模中的应用场景，比如资产价格的随机波动、违约事件的发生概率等。此外，我也对书中可能涉及的随机过程，如布朗运动、伊藤积分等内容抱有浓厚的兴趣，因为这些都是构建动态金融模型的核心工具。我希望这本书的讲解能够深入浅出，既有理论的严谨性，又不失实践的应用性，能够帮助我真正掌握在金融领域运用概率和测度论的强大能力。
评分我最近在学习一些关于机器学习和人工智能的算法，发现其中很多理论都建立在概率论和统计学的基石之上，而“概率与测度论”这个书名，立刻引起了我的高度关注。我深知，要真正理解这些高级算法背后的原理，就必须掌握其底层的数学理论。我希望这本书能够为我提供一个坚实而系统的测度论基础，让我理解什么是可测空间、sigma代数，以及测度如何被用来量化“可能性”。我对勒贝格积分的概念特别感兴趣，因为它提供了一种比黎曼积分更强大、更普适的积分方法，这对于处理复杂的随机变量和概率分布至关重要。在概率论的部分，我非常期待书中能够清晰地讲解条件概率、独立性、期望、方差等核心概念，以及它们在概率模型中的作用。我希望书中能够包含一些关于大数定律和中心极限定理的详细阐述，因为它们是理解统计推断和模型逼近的关键。此外，我也对书中可能涉及的随机过程，如马尔可夫链的性质和应用感兴趣，这对于理解时间序列分析和动态系统建模非常有帮助。这本书，对我而言，是连接理论数学与前沿技术的重要桥梁，我期待着它能够带我深入理解那些驱动人工智能发展的核心数学原理。
评分这本书的排版和字体选择给我一种非常舒适的阅读体验，这对于一本包含大量数学公式的书籍来说尤为重要。《概率与测度论》这个书名，直接击中了我的学习目标，因为我一直渴望系统地学习现代概率论的数学基础。我希望这本书能够清晰地介绍测度论的起源和发展，以及它如何为概率论提供一个严谨而普适的数学框架。我对sigma代数、可测函数、测度空间等基本概念的理解尤为看重，并期待书中能够用直观的例子来解释这些抽象的概念。对于勒贝格积分，我希望书中能够深入浅出地阐述其定义、性质以及与黎曼积分的比较，并说明其在处理更广泛的积分问题时的优越性。在概率论部分，我非常期待能够看到对条件概率、期望、方差等核心概念的详尽讲解，以及它们在统计推断中的应用。我希望书中能够包含一些关于中心极限定理、大数定律等基础性理论的深刻阐述，以及它们在理解和逼近随机现象时的重要作用。此外，我也对书中可能涉及的随机过程，如泊松过程、指数分布的意义和应用抱有浓厚的兴趣。这本书，无疑是我学习概率与测度论的理想选择，我期待着它能够带我领略数学的严谨与优美。
评分当我第一次看到《概率与测度论》这本书时，我的脑海中立刻浮现出那些在大学课堂上，老师在黑板上飞快地书写着各种希腊字母和数学符号的场景。那个时候，概率论对我来说就像一门神秘的语言，充满了各种我无法完全理解的符号和定理。但随着我接触的项目越来越多，我越来越意识到，理解概率和不确定性是多么重要。这本书的名字，预示着它将带领我深入到概率论的数学根基——测度论。我希望这本书能够为我揭示测度论是如何为概率论提供严谨的数学基础的，比如勒贝格积分的出现如何克服了黎曼积分的局限性，以及它在处理更广泛的随机变量时所展现出的优越性。我非常期待书中能够清晰地解释可测函数、可测集合、测度和概率测度之间的关系，以及这些概念如何构建起一个完整的概率空间。对于概率论部分，我希望能够看到对中心极限定理、大数定律等重要理论的深入探讨，以及它们在统计推断和模型建立中的应用。此外，我也对书中关于条件期望、鞅论等更高级的概念的介绍抱有极大的兴趣，希望能够通过这本书，建立起一个更全面、更深刻的概率论知识体系，为我未来的学术研究和实际工作打下坚实的基础。
评分这本书的装帧设计给我一种耳目一新的感觉，既有学术的严谨，又不失现代的简洁。我一直认为，概率思维是现代社会必备的一种思维方式，而概率论和测度论正是这种思维方式的数学基石。我希望这本书能够带领我深入理解测度论的精髓，比如可测集合、sigma代数、测度空间等基本概念，以及它们如何为概率论提供一个普适的数学框架。我对勒贝格积分的概念尤为好奇，因为它比传统的黎曼积分拥有更强的普适性和优越性，这对于处理各种复杂的概率模型至关重要。在概率论部分，我非常期待书中能够清晰地阐述随机变量、期望、方差、以及各种重要的概率分布的性质和应用。我希望书中能够包含一些关于大数定律和中心极限定理的详细介绍，因为它们是理解统计推断和模型近似的关键。此外，我也对书中可能涉及的随机过程，例如马尔可夫链、泊松过程等内容抱有极大的兴趣，因为这些模型在描述和分析现实世界中的各种动态现象时非常有用。这本书对我而言，是一次深入探索不确定性世界奥秘的旅程，我渴望能够在这段旅程中，掌握理解和运用概率与测度论的强大武器。
评分这本书的封面设计简洁而又不失力量感，给我一种严谨、专业的印象。我一直对那些能够用数学模型来描述和分析现实世界现象的学科抱有浓厚的兴趣，而概率论和测度论无疑是其中的翘楚。我尤其着迷于数学家们如何将看似杂乱无章的随机现象，通过严谨的数学语言进行精确的刻画和分析。我希望这本书能够为我打开一扇通往测度论世界的大门，让我理解集合论、函数论以及测度空间等基本概念是如何构建起一个坚实的数学框架的。我非常期待书中能够详细阐述勒贝格测度的概念，以及它与我们日常生活中熟悉的“长度”、“面积”、“体积”等概念的联系。对于概率论的部分，我希望书中能够深入探讨各种概率分布的性质和应用，例如如何使用泊松分布来模拟离散事件的发生频率，或者如何利用正态分布来描述自然界中的普遍现象。我特别希望书中能够包含一些关于随机变量的收敛性理论，例如依概率收敛、依分布收敛等，以及它们在统计学中的重要作用。这本书对我来说，不仅仅是一本教科书，更像是一次数学思维的探险，我渴望能够在这本书的引导下，掌握描述和分析不确定性世界的强大工具。
评分我最近在为一项数据分析项目寻找可靠的理论支撑，而“概率与测度论”这个书名，立刻吸引了我的全部注意力。在实际工作中，我们经常会遇到各种不确定性，如何量化这些不确定性，如何基于已有的信息做出最优的决策，这些都是我一直在思考和探索的问题。我了解到，测度论是现代概率论的基石，它提供了一种严谨的数学框架来处理“事件的概率”以及“随机变量的分布”等核心概念。我希望这本书能够深入浅出地解释测度论的核心思想，例如集合函数、可测空间、测度空间等基本概念，并且详细阐述如何利用这些概念来构建概率空间。对于概率论的部分，我非常关注书中对期望、方差、条件概率、独立性等基本概念的定义和性质的介绍，以及它们在实际应用中的体现。我尤其希望书中能够包含一些经典的概率分布，比如正态分布、泊松分布、指数分布等等，并解释它们的来源和应用场景。此外，书中关于随机过程的介绍，例如马尔可夫链、布朗运动等，也是我非常期待的部分，因为这些模型在金融、物理、生物等众多领域都有着广泛的应用。我希望这本书的语言风格是清晰、严谨且易于理解的，能够引导像我这样对理论基础有强烈需求但又非纯数学背景的读者，深入理解概率与测度论的精髓，并在实际工作中更好地运用这些强大的工具。
评分感觉比Chung Kailai的看着舒服
评分82还是83分.
评分82还是83分.
评分82还是83分.
评分感觉比Chung Kailai的看着舒服
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