随机过程

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页数:182
译者:
出版时间:2008-9
价格:24.00元
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isbn号码:9787561144015
丛书系列:
图书标签:
  • 随机过程
  • 概率论
  • 数学
  • 统计学
  • 随机分析
  • 马尔可夫链
  • 排队论
  • 布朗运动
  • 信号处理
  • 应用数学
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具体描述

《随机过程》作者多年从事随机过程教学的积累。全书共分7章:第1章复习性地简要介绍了本教材需要的概率论的基础知识;第2章介绍随机过程的基本概念、随机过程的有限维分布、随机过程的数字特征等,还给出了常用的几个随机过程的例子;第3章,首先介绍了Levy过程,作为Levy过程的特例介绍了Poisson过程、Wiener过程等。在第4章,介绍了二阶矩过程的概念、二阶矩过程的代数性质和分析性质、平稳随机过程及其谱表示理论、遍历性理论,本章还介绍了重要的二阶矩过程——Gauss过程以及简单的随机微分方程理论等;第5章介绍Markov过程,包括离散时间的Markov链和连续时间的Markov链以及嵌入链等;第6章介绍随机过程通过线性和非线性系统;第7章介绍时间序列分析。

《随机过程》 在这本深入探讨概率世界奥秘的著作中,我们将一同踏上一段激动人心的旅程,去理解那些充满不确定性但又遵循内在规律的现象。从日常生活中随处可见的排队等候、股票市场的波动,到物理学中的粒子运动、生物学中的基因传播,乃至信息科学中的信号传递,随机过程无处不在,它们构成了我们理解复杂世界的一把关键钥匙。 本书旨在为读者构建一个坚实而全面的随机过程理论基础。我们不会仅仅罗列枯燥的数学公式,而是通过生动的实例和直观的解释,引导您逐步领略随机过程的魅力。从最基础的概率论概念出发,我们将深入探讨独立性、条件概率、随机变量等核心要素,为理解更复杂的随机模型打下坚实基础。 随后,我们将重点解析几种最经典、应用最广泛的随机过程。马尔可夫链的“无记忆性”将带领我们探索状态之间的转移规律,理解其在状态空间分析、可靠性工程以及自然语言处理等领域的强大应用。泊松过程将揭示事件在时间或空间上随机发生的模式,并展示其在通信系统、客户服务分析等场景中的价值。布朗运动,这种描述粒子无规则运动的数学模型,不仅是统计物理学的基石,也为金融工程中的资产定价提供了核心工具。 本书的另一大亮点在于对平稳性、自相关性等随机过程特性的深入分析。我们将学习如何量化一个随机过程的“稳定性”,并理解其在信号处理、时间序列分析中的重要性。通过对自相关函数的剖析,您将学会如何识别和理解不同随机过程之间的内在联系,这对于从观测数据中提取有意义的信息至关重要。 为了帮助您更好地掌握理论知识,本书精心设计了大量的例题和练习题。这些题目涵盖了从理论推导到实际应用的不同难度,旨在巩固您的理解,并激发您运用所学知识解决实际问题的能力。我们鼓励读者积极动手演算,通过实践加深对随机过程的感悟。 此外,本书还会触及一些更高级的主题,例如随机微分方程、再生过程以及马尔可夫链蒙特卡洛方法。这些内容将进一步拓宽您的视野,让您接触到随机过程在现代科学和工程领域的前沿应用。无论是对理论物理的探索,还是对金融模型的构建,亦或是对机器学习算法的优化,随机过程都将是您不可或缺的工具。 阅读本书,您将不仅仅是学习一套数学理论,更是学会一种思考世界的方式。您将能够更清晰地认识到,即使在看似混乱的现象背后,也可能隐藏着深刻而优雅的数学规律。希望本书能成为您探索随机世界、理解复杂系统、解决实际问题的得力助手。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的内容编排非常合理,循序渐进,让我这个初学者也能逐渐深入。它从最基础的概率概念讲起,逐步过渡到更为复杂的随机过程。我尤其喜欢作者在引入新概念时,总是会先解释这个概念的“是什么”、“为什么重要”以及“如何用”。例如,在讲解随机变量的独立性时,他先是给出了定义,然后解释了独立性在建模中的作用,最后才给出具体的例子。这种结构清晰的讲解方式,让我能够扎实地掌握每一个知识点,而不是囫囵吞枣。

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这本书的封面设计给我一种非常经典和学术的感觉,深邃的蓝色背景,搭配简洁却充满力量的白色字体,似乎预示着内容将深入探索那些隐藏在表象之下的规律。我一直对事物发展的随机性感到好奇,也曾尝试阅读一些关于概率论的书籍,但往往因为过于抽象的数学符号和理论推导而感到吃力。然而,《随机过程》这本书在这一点上给了我惊喜。它并非直接扔出一堆复杂的公式,而是通过一种循序渐进的方式,将概念一一拆解。例如,在介绍马尔可夫链的部分,作者并没有一开始就给出转移矩阵的定义,而是先通过一个生动的例子,比如一个人在不同状态之间的转移,来帮助读者理解“无记忆性”这一核心思想。这种叙事性的引入,让我觉得我在阅读一本引人入胜的故事,而不是枯燥的教科书。

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这本书的深度和广度都给我留下了深刻的印象。作者在保持严谨性的同时,也尽可能地照顾到了不同背景的读者。他在一些关键章节加入了“拓展阅读”或“思考题”,引导读者进一步探索。我曾经花了很长时间去理解某个概念,但通过书中提供的线索,我找到了更直观的解释。这让我感到非常受用,也激发了我继续学习的动力。总的来说,这本书的价值远超我的预期,它不仅是一本关于随机过程的教材,更是一本关于如何理解和应对不确定性的指南。

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作者在书中对每一个概念的阐述都力求清晰透彻。例如,在介绍期望值和方差时,他不仅给出了数学公式,还详细解释了它们在实际问题中的意义。期望值代表了平均水平,而方差则衡量了数据的离散程度。他用生动形象的例子,比如抛硬币的次数和股票价格的波动,来帮助读者理解这两个概念。这种对基础知识的深入挖掘,让我觉得非常扎实,也为后续更复杂的理论打下了坚实的基础。

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这本书的语言风格非常严谨,但也充满了智慧的火花。虽然我并非数学专业出身,但我发现作者在解释复杂概念时,总能找到一种清晰且易于理解的方式。他善于运用类比和形象化的语言,让那些抽象的数学对象变得鲜活起来。例如,在介绍布朗运动时,作者将粒子的随机游走比作一个醉汉在街上漫无目的地行走,每一个方向和步长的改变都是独立的。这种生动有趣的描述,极大地降低了理解门槛,让我在不知不觉中就掌握了核心要义。而且,书中的排版也很舒服,公式的格式清晰,章节之间的过渡自然,让人阅读起来非常流畅。

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我不得不说,这本书让我对“不确定性”有了全新的认识。过去,我总倾向于将不确定性视为一种负面因素,需要努力去消除和控制。但《随机过程》这本书却让我看到,不确定性本身也蕴含着深刻的规律和信息。通过学习如何描述和预测随机现象,我们实际上是在与不确定性共舞,而不是与之对抗。作者在书中反复强调了模型的重要性,以及如何根据实际情况选择和调整模型。这让我明白,即使是看似混乱的现象,也可能存在某种底层的随机机制,而通过理解这些机制,我们可以做出更明智的决策。

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我从这本书中获得的不仅仅是知识,更是一种思维方式的转变。它教会我如何去分析那些看似杂乱无章的信息,并从中发现潜在的模式和趋势。我发现,在生活中,很多事情都不能用简单的因果关系来解释,而是受到多种随机因素的影响。《随机过程》这本书为我提供了一个强大的工具箱,让我能够更好地理解这些复杂的系统。例如,在投资理财方面,我对市场波动有了更深刻的理解,不再盲目追求确定性,而是学会如何利用随机性来规避风险和寻找机会。

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我尤其被书中对一些经典随机过程的详尽讲解所吸引。无论是离散时间的马尔可夫链,还是连续时间的泊松过程,作者都给予了充分的篇幅,并从不同角度进行剖析。他不仅解释了它们的数学定义和性质,还探讨了它们在不同领域的应用。例如,在介绍布朗运动时,他不仅讨论了它的连续性和处处不可导性,还阐述了它在金融模型中的重要作用。这种理论与实践的结合,让我对随机过程的理解更加全面和深入。

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我特别欣赏这本书的案例分析部分。作者选取了许多现实生活中真实存在的现象,并用随机过程的理论来解释它们。比如,在讨论泊松过程时,他详细地分析了电话呼叫的到达、网站的用户访问等案例。他不仅展示了如何构建模型,还深入探讨了模型的假设条件以及其局限性。这让我意识到,随机过程不仅仅是数学家们的游戏,它在金融、通信、生物学等众多领域都有着广泛的应用。我之前总觉得这些理论离我的生活很远,但通过这些具体的例子,我开始能够将书中的概念与我日常接触到的信息联系起来,甚至开始尝试用随机过程的思维去观察和思考周围的世界。

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这本书的魅力在于它能够将看似遥不可及的数学理论,与我们日常生活中的点点滴滴联系起来。我之前觉得像“高斯过程”这样的概念离我非常遥远,但在书中,作者通过图像生成、信号处理等例子,让我看到了它的实际应用。他并没有直接给出复杂的数学推导,而是先描绘出问题的轮廓,再逐步引入相应的理论工具。这种方式让我觉得非常有启发性,也让我开始思考,或许我身边还有很多事物,都可以用随机过程的理论来解释。

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