Probability, Random Variables and Stochastic Processes pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Designed for graduate-level courses, this text has defined the course of study in probability theory, highly regarded for its strong mathematical orientation and comprehensive coverage. The book classifies topics in probability, random variables, and stochastic processes very logically, carefully incorporating a wide range of illustrations and applications. This edition contains a substantial revision of Parts II & III with greater emphasis on realistic methods of spectral estimation and analysis, and many new problems, examples and applications.
作者简介
帕普里斯教授1921年出生于希腊，分别从雅典国家技术大学和美国宾夕法尼亚大学获得电子工程和数学学位。他1952年到纽约布鲁克林工业大学开始任教，1994退休，2002年4月25日在美国长岛亨廷顿去世，享年81岁。
帕普里斯教授一声撰写了150余篇学术文章和9本学术专著，本书第一版1965年出版，很快成为该领域的经典教材，第四版2001年12月问世。帕普里斯获得了众多荣誉，其中包括国际电器电子工程师协会(IEEE)颁发的杰出教育贡献金质奖章以及德国Humbolt科研奖和三个欧洲大学的荣誉学位。
目录信息
读后感
书读到后半部分了，读过的部分习题基本都做了。 从内容来说，尤其是随机过程的后半部分很适合电子信息工程专业的应用范畴，内容上与时俱进。对比其他的随机过程的确的不同之处。 从写法来说，将不使用测度论的概率论讲法讲到了极致，内容上是比较完整的。 数学上推导是严谨的，...
评分对于教材，如果刚买了第N版还没来得及看完就得知作者已经出了第N+1版，不免有些遗憾，更要犹豫到底还追不追新了。不过对于这本书，大可以打消上述顾虑，作者用生命向我们保证，他不会再出第5版了。
评分 评分对于教材，如果刚买了第N版还没来得及看完就得知作者已经出了第N+1版，不免有些遗憾，更要犹豫到底还追不追新了。不过对于这本书，大可以打消上述顾虑，作者用生命向我们保证，他不会再出第5版了。
评分对于教材，如果刚买了第N版还没来得及看完就得知作者已经出了第N+1版，不免有些遗憾，更要犹豫到底还追不追新了。不过对于这本书，大可以打消上述顾虑，作者用生命向我们保证，他不会再出第5版了。
用户评价
这本书的出现，彻底改变了我对概率论的理解方式。在此之前，我总觉得概率论是一门抽象枯燥的学科，充满了各种符号和公式，让人望而生畏。然而，当我翻开《Probability, Random Variables and Stochastic Processes》这本书时，我仿佛进入了一个全新的世界。作者用生动形象的语言，将那些看似复杂的概念一一剖析，并且穿插了大量的实际案例，让我能够深刻地体会到概率论在现实生活中的广泛应用。 我尤其欣赏书中对随机变量的讲解。作者并没有简单地给出定义和性质，而是从不同的角度，通过各种设问引导读者去思考，去理解随机变量的本质。例如，在解释离散型随机变量时，作者从抛硬币、掷骰子这些最基本的生活场景入手，然后逐渐引入概率质量函数、累积分布函数等概念，整个过程循序渐进，丝丝入扣。更令人惊叹的是，作者在讲解连续型随机变量时，巧妙地运用了积分和密度函数，并将它们与离散型随机变量的性质进行对比，使得读者能够清晰地辨别二者之间的联系与区别。书中对期望、方差等概念的阐释也同样深入浅出，让我不再被那些复杂的计算公式所困扰，而是能够真正理解它们所代表的物理意义。
评分这本书最吸引我的地方在于它对理论知识与实际应用的完美结合。作者不仅详细讲解了概率论和随机过程的数学原理，还通过大量的实际案例，展示了这些理论在各个领域的应用，让我能够深刻体会到数学的魅力和力量。 例如，在讲解贝叶斯定理时，作者并没有仅仅停留在数学公式的推导上，而是通过一个医学诊断的例子，生动地说明了贝叶斯定理如何帮助我们更新信念，从而做出更明智的决策。这个例子让我茅塞顿开，原来那些看似复杂的概率计算，在现实生活中竟然有着如此重要的意义。
评分《Probability, Random Variables and Stochastic Processes》这本书的结构设计非常合理，每一章都承接上一章，并且为下一章奠定了基础，使得读者在学习过程中能够形成一个完整的知识体系。 我尤其喜欢书中对大数定律和中心极限定理的讲解。作者从直观的例子入手，解释了这两个重要定理的含义和应用。例如，在讲解大数定律时，作者用抛硬币的例子说明，随着抛掷次数的增加，正面朝上的频率会越来越接近理论概率。而对于中心极限定理，作者则强调了它在统计推断中的核心地位，以及它如何解释为什么许多自然现象都呈现出正态分布的特征。
评分《Probability, Random Variables and Stochastic Processes》这本书的深度和广度都令人惊叹。它涵盖了概率论和随机过程的几乎所有核心概念，并且对每一个概念都进行了深入细致的探讨。 我对书中关于条件概率和独立性的阐述印象尤为深刻。作者从最基本的定义出发，通过大量的例子，阐释了条件概率的含义以及如何计算。特别是在讲解条件概率和独立性之间的关系时，作者通过对比和分析，让读者能够清晰地理解两者之间的微妙之处。例如，书中举了一个关于抽样检查的例子，说明即使两个事件在总体上看似无关，但在给定某个条件后，它们之间可能存在着紧密的关联。
评分这本书给我的最大感受是，它不仅仅是一本关于概率和随机过程的书，更是一本关于如何思考和解决问题的书。作者的逻辑清晰，论证严谨，每一步的推导都充满了智慧。 在阅读过程中，我时常会因为某个结论的巧妙推导而赞叹不已。例如，在讲解随机变量的期望性质时，作者通过简洁的数学推导，展现了期望的线性性质，并进一步将其应用到更复杂的随机变量组合中，让我对期望的理解上升到了一个新的高度。这本书的每一个细节都透露出作者的用心，也让我感受到了数学的严谨与优雅。
评分阅读《Probability, Random Variables and Stochastic Processes》的过程，更像是一场与作者的深度对话。作者的文笔流畅自然，字里行间都透露着对学科的热爱和对读者的关怀。他总能在最恰当的时机给出最精准的解释，并且通过设置一些思考题，激发读者的主动性和探索欲。我常常会因为一个看似简单的问题，在书中反复推敲，直到豁然开朗。这种通过独立思考获得的知识，远比被动接受来得深刻和持久。 我特别喜欢书中关于概率分布的部分。作者并没有一股脑地列举各种分布，而是根据它们的特点和应用场景，进行了细致的分类和阐述。从最基础的两点分布、二项分布，到泊松分布、指数分布，再到正态分布、均匀分布，每一种分布的介绍都详实而透彻。作者不仅详细讲解了它们的概率质量函数或概率密度函数，还深入剖析了它们的期望、方差等统计量，以及它们在不同领域的应用。例如，在讲解泊松分布时，作者举了电话呼叫中心、放射性衰变等实际例子，让我能够直观地感受到泊松分布在描述单位时间内随机事件发生次数方面的强大威力。而对于正态分布，作者更是从其作为极限分布的普适性，到在自然科学、社会科学等领域的广泛应用，都进行了详尽的论述。
评分《Probability, Random Variables and Stochastic Processes》这本书最大的优点之一在于其循序渐进的教学方法。它不是简单地堆砌公式和定理，而是通过精心设计的例子和清晰的解释，引导读者一步步深入理解概率论和随机过程的精髓。 我尤其喜欢书中对随机变量函数的分布的讲解。作者从最基本的单调函数开始，清晰地推导出其分布函数，然后逐步扩展到更复杂的函数，如多项式函数、指数函数等。在讲解过程中，作者会提供一些数学上的技巧和注意事项，帮助读者避免常见的错误。例如，在处理涉及绝对值或符号函数的随机变量时，作者会提示如何将问题分解为几个更简单的部分来求解，从而大大降低了理解难度。这种严谨而不失灵活的讲解风格，让我受益匪浅。
评分对于想要深入理解随机过程的读者来说，《Probability, Random Variables and Stochastic Processes》无疑是一本不可多得的宝藏。书中对各种随机过程的介绍，不仅严谨细致，而且充满了启发性。作者在讲解过程中，非常注重概念的清晰度和逻辑的连贯性，使得读者能够循序渐进地掌握复杂的理论。 我对书中关于泊松过程的论述尤为赞赏。作者首先从离散的计数过程出发，逐步过渡到描述单位时间内事件发生次数的连续时间随机过程，并引入了泊松分布的性质。接着，作者深入探讨了泊松过程的独立增量性、平稳增量性等关键特性，并详细阐述了它在通信系统、排队论等领域的广泛应用。例如，在分析通信系统中的数据包到达时，泊松过程能够有效地刻画数据包到达的随机性，进而指导系统设计和性能优化。
评分这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位耐心的导师，它总能在你感到困惑时，提供最及时、最清晰的指引。作者的写作风格非常注重读者的理解，他善于从多个角度剖析问题，并且会反复强调关键概念，以确保读者能够牢固掌握。 我之所以如此推崇这本书，是因为它在解释连续型随机变量的概率密度函数时，运用了非常直观的比喻。作者将概率密度函数比作“一个高度，这个高度在某个点附近越大，该点附近随机事件发生的概率就越高”。这种比喻立刻打消了我之前对概率密度函数“概率为零”的困惑，让我能够从更感性的层面去理解它。此外，书中对期望和方差的讲解也同样精彩，作者不仅给出了数学公式，还深入剖析了它们在现实世界中的意义，例如，期望代表的是一个随机变量的平均值，而方差则衡量了随机变量的离散程度。
评分这本书为我打开了随机过程的大门。在此之前，我对于“随机过程”这个概念总是有些模糊，觉得它离我的生活很遥远。但《Probability, Random Variables and Stochastic Processes》却用一种非常接地气的方式，让我领略了随机过程的魅力。作者从最简单的马尔可夫链开始，逐步引入了泊松过程、布朗运动等经典随机过程，并且详细讲解了它们的性质和应用。 我印象最深刻的是关于马尔可夫链的讲解。作者并没有直接给出复杂的数学定义，而是通过一个生动的例子，比如天气变化（晴天、阴天、雨天）的状态转移，来引入状态空间、转移概率矩阵等概念。这种具象化的讲解方式，让我能够迅速抓住马尔可夫链的核心思想。随后，作者又进一步讲解了平稳分布、极限行为等重要概念，并结合实际应用，如人口迁移、产品更新换代等，让我深刻体会到马尔可夫链在建模动态系统方面的强大功能。
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