Applied Probability Models with Optimization Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Dover Publications Inc.

作者:Sheldon M. Ross

出品人:

页数:198

译者:

出版时间:1993-4-15

价格:GBP 8.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780486673141

丛书系列:

图书标签:

• 概率统计
• Ross
• Sheldon
• 概率模型
• 优化应用
• 随机过程
• 数学建模
• 运筹学
• 统计学
• 应用数学
• 随机优化
• 概率统计
• 决策分析

《概率建模与优化：理论与实践》 本书深入探讨了应用概率模型在解决各类优化问题中的强大能力，为读者构建了一套严谨且实用的理论框架。从基础的概率论概念出发，逐步引申到高阶的随机过程和统计推断，为理解复杂系统提供了坚实的基石。本书的核心在于如何将抽象的概率模型转化为具体的优化策略，以应对现实世界中普遍存在的资源分配、风险管理、系统设计等挑战。 第一部分：概率模型基础与建模技术 本部分旨在为读者打下坚实的概率论基础，并介绍构建有效概率模型所需的关键技术。 概率论基本原理回顾： 涵盖随机事件、概率公理、条件概率、独立性等核心概念，确保读者对概率的基本语言有清晰的理解。 随机变量及其分布： 详细介绍离散型和连续型随机变量，重点阐述了常见的概率分布，如伯努利分布、二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布等，并讨论了它们的性质及其在不同场景下的应用。 多维随机变量与联合分布： 探讨了多个随机变量之间的关系，包括联合概率分布、边缘分布、条件分布以及协方差和相关性，这是理解复杂系统相互作用的关键。 期望、方差与高阶矩： 深入分析了随机变量的期望、方差等统计量，以及它们如何量化随机性的特征。高阶矩的概念及其在分布形状刻画上的作用也将得到阐述。 概率建模的艺术： 介绍了几种常用的概率建模方法，包括基于数据驱动的建模、基于先验知识的建模以及混合方法。强调了选择合适模型以准确反映系统行为的重要性。 蒙特卡洛方法入门： 引入了蒙特卡洛模拟这一强大的数值计算技术，讲解了如何利用随机抽样来近似计算复杂积分和期望值，为后续的优化应用奠定基础。 第二部分：随机过程与动态系统建模 本部分将概率模型的视角从静态转向动态，介绍用于描述随时间演变的系统的随机过程。 马尔可夫链： 详细介绍了马尔可夫链的概念、状态转移矩阵、平稳分布等，并展示了其在离散时间系统分析中的广泛应用，例如排队论、可靠性分析等。 泊松过程： 讲解了泊松过程的特性，即事件在时间上的随机发生，以及其在描述到达过程、故障发生等方面的应用。 随机行走与布朗运动： 探讨了随机行走模型及其连续极限——布朗运动，分析了其在金融建模、物理过程模拟等领域的应用。 再生过程与更新理论： 引入了再生过程的概念，并深入研究了更新理论，分析了系统在多次故障后进行修复或更换的寿命和成本问题。 排队论模型： 详细介绍了各种经典的排队论模型（如M/M/1、M/G/1等），分析了系统中的等待时间、队列长度等关键性能指标，并提供了优化排队策略的见解。 可靠性与寿命分析： 运用概率模型来分析系统的可靠性，包括故障率、失效率、平均失效时间等概念，并探讨了如何通过模型设计来提高系统的可靠性。 第三部分：概率模型在优化决策中的应用 本部分是本书的核心，将概率模型与优化技术相结合，解决实际问题。 随机规划： 介绍随机规划的基本框架，包括两阶段随机规划和多阶段随机规划，重点讲解如何处理不确定性下的决策问题，例如投资组合优化、资源分配等。 目标规划与风险规避： 探讨了在存在随机性的情况下，如何设定和优化多个目标，以及如何量化和管理风险，例如VaR（Value at Risk）的应用。 随机控制理论： 介绍了随机控制的基本概念，包括状态空间表示、控制策略、 Bellman方程等，以及如何设计最优控制策略来管理具有随机扰动的动态系统。 统计决策理论： 阐述了统计决策理论，包括损失函数、效用函数、贝叶斯决策等，为在不确定性下做出最优选择提供了理论指导。 仿真优化： 结合了蒙特卡洛方法和优化算法，介绍如何利用仿真来寻找最优解，特别适用于复杂难以解析的模型。 鲁棒优化与不确定性集： 探讨了在模型参数不确定或存在干扰的情况下，如何设计对不确定性具有鲁棒性的优化方案。 具体应用案例分析： 金融工程： 风险管理、投资组合优化、期权定价中的随机模型应用。 运营管理： 库存控制、供应链优化、生产调度中的概率模型应用。 通信与网络： 性能评估、资源分配、路由优化中的排队论与随机过程应用。 机器学习与数据科学： 贝叶斯推断、模型选择、预测不确定性中的概率模型应用。 总结与展望 本书通过理论讲解与实际案例相结合的方式，系统地介绍了应用概率模型在优化决策中的强大作用。读者将能够掌握构建、分析和应用各类概率模型解决复杂问题的能力，为在不确定性环境中做出更明智、更有效的决策提供有力的支持。本书也对该领域未来的发展方向进行了展望，强调了概率模型与人工智能、大数据等新兴技术的融合潜力。

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在我的学术研究中，我常常面临需要处理大量不确定数据并从中提取有价值信息的挑战。这本书的标题“Applied Probability Models with Optimization Applications”正是我所急需的。我非常期待这本书能够深入讲解概率模型的理论基础，特别是那些能够有效地量化和处理不确定性的模型。同时，我也对书中“Optimization Applications”部分寄予厚望，希望它能够提供如何将这些概率模型与各种优化算法相结合的实用方法。例如，在运营管理中，如何利用概率模型来预测客户的需求波动，并结合优化算法来制定最优的生产计划和库存策略？在风险管理中，如何利用概率模型来评估金融资产的风险，并结合优化算法来构建最优的风险对冲组合？我希望这本书能够提供清晰的步骤和详细的解释，让我能够掌握构建和解决这些复杂优化问题的技术。此外，如果书中能够包含一些算法的伪代码或者在特定软件环境下的实现示例，那对我来说将是极大的帮助，能够让我更快地将理论转化为实践。

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我最近正在寻找一些能够提升我解决工程问题能力的数学工具，这本书的书名立刻引起了我的注意。作为一名在工程领域工作多年的从业者，我深切体会到，很多看似棘手的问题，其背后往往隐藏着复杂的随机性和不确定性。而概率模型恰恰是描述和量化这些不确定性的有力武器。更重要的是，当我们将这些概率模型与优化技术相结合时，我们就能找到解决这些问题的最佳方案。我非常好奇这本书是如何将这两个看似独立的领域紧密联系起来的。我希望它能提供一些实际的工程应用案例，比如在通信系统中如何利用概率模型来优化信号传输的效率，或者在制造过程中如何利用概率模型来提高产品质量和降低成本。如果书中能够提供一些 MATLAB 或 Python 的代码示例，那就更好了，这样我就可以直接将书中的方法应用到我的实际工作中去。我期待这本书能够教会我如何构建更有效的预测模型，以及如何利用这些模型来做出更明智的决策，最终实现工程系统的优化和性能提升。

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我一直对如何将抽象的数学概念转化为解决现实世界问题的实用工具充满兴趣，这本书的书名“Applied Probability Models with Optimization Applications”正好契合了我的这一兴趣点。我希望这本书能够为我打开一扇新的大门，让我了解到概率模型在实际优化问题中所扮演的关键角色。我尤其好奇书中会探讨哪些具体的概率模型，例如贝叶斯模型、马尔可夫链、泊松过程等，以及这些模型是如何被巧妙地设计和应用到各种优化场景中的。此外，我也期待书中能够详细介绍一些常用的优化技术，比如动态规划、模拟退火、遗传算法等，并说明它们是如何与概率模型协同工作的。例如，在产品设计中，如何利用概率模型来评估不同设计方案的可靠性，并结合优化算法来选择最稳健的设计？在项目管理中，如何利用概率模型来预测项目进度的不确定性，并结合优化算法来制定最优的项目排期？我相信这本书能够提供丰富的案例，让我能够更直观地理解这些理论的应用，并为我今后的学习和工作提供重要的参考。

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我一直对如何利用数学工具来解决复杂的社会问题和经济问题抱有浓厚的兴趣。这本书的标题“Applied Probability Models with Optimization Applications”让我眼前一亮，因为它恰好触及了我一直以来思考的核心问题：如何通过概率模型来理解不确定性，并通过优化方法来找到最佳解决方案。我非常渴望了解书中会介绍哪些经典的概率模型，例如泊松分布、指数分布、贝叶斯网络等，以及它们是如何被用来刻画现实世界中的随机现象。更重要的是，我期待这本书能够详细阐述这些概率模型在实际优化应用中的落地过程，例如在公共卫生领域，如何利用概率模型来预测传染病的传播趋势，并结合优化算法来制定最优的防控策略？在环境保护领域，如何利用概率模型来评估环境污染的风险，并结合优化算法来制定最有效的治理方案？我希望这本书能够提供一些清晰的逻辑框架和严谨的数学推导，让我能够深刻理解这些方法的原理，并能够触类旁通地解决更多类似的问题。

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作为一名热衷于探索数据背后规律的研究者，我一直在寻找能够连接统计理论与实际应用的书籍。这本书的标题“Applied Probability Models with Optimization Applications”极具吸引力，因为它直接点出了概率模型如何服务于优化目标。我深信，在当今这个充满不确定性的世界里，理解并量化风险是做出明智决策的关键，而概率模型正是实现这一目标的基石。我非常期待这本书能够深入浅出地讲解各种概率模型的构建方法，以及它们在实际问题中的应用。特别是，我希望它能够详细阐述如何将这些概率模型与优化技术相结合，以实现资源的最优配置、风险的最小化或效益的最大化。例如，在保险行业，如何利用概率模型来评估不同风险事件发生的可能性，并结合优化算法来制定最优的保费策略？在城市规划中，如何利用概率模型来预测交通流量的波动，并结合优化算法来优化交通信号灯的配时？我期望这本书能够提供一些具体的算法框架和实操指南，让我能够将这些知识转化为解决实际问题的强大武器。

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我一直认为，数学的强大之处在于其普适性和解决实际问题的能力，而概率模型和优化正是数学中最具实践价值的两个分支。这本书的书名“Applied Probability Models with Optimization Applications”正是我一直在寻找的结合点。我希望这本书能够为我提供一套系统性的学习框架，让我能够深入理解概率模型的构建原理，以及如何有效地将它们应用于各种优化问题。我期待书中能够涵盖一些经典的应用案例，例如在金融建模中如何利用概率模型来预测股票价格的变动，并结合优化算法来构建最优的投资组合；或者在制造业中，如何利用概率模型来分析生产过程中的随机性，并结合优化算法来提高生产效率和产品质量。我更希望的是，这本书能够引导我思考如何根据具体问题的特点，选择合适的概率模型和优化技术，并能够独立地解决现实世界中的复杂问题。这本书的出版，对我来说，无疑是一份宝贵的知识财富，将帮助我提升我在数据分析和决策科学方面的能力。

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我一直认为，数学的魅力在于它能够帮助我们理解和解决现实世界中的各种问题，而概率模型和优化技术正是其中的佼佼者。这本书的书名“Applied Probability Models with Optimization Applications”正是我一直以来都在积极探索的领域。我尤其对书中所提及的“optimization applications”部分感到非常好奇，它暗示着这本书不仅仅是理论的堆砌，更注重实际的应用价值。我希望这本书能够提供一些前沿的研究成果和最新的技术进展，让我能够了解到在哪些领域，概率模型和优化技术的结合已经取得了突破性的进展。例如，在金融领域，如何利用概率模型来评估投资风险，并结合优化算法来构建最优的投资组合？在医疗领域，如何利用概率模型来预测疾病的发生，并结合优化算法来制定个性化的治疗方案？这些都是我非常感兴趣的应用方向。如果书中能够包含一些相关的案例研究，并详细阐述其建模思路、算法实现和结果分析，那将对我来说非常有帮助。我期待这本书能够成为我学习和研究这一领域的宝贵资源。

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我最近在思考如何将我在统计学方面的知识应用到更广泛的领域，尤其是那些需要进行决策和资源配置的场景。这本书的标题，特别是“Optimization Applications”，让我觉得它可能会提供一些非常有价值的见解。我一直认为，许多现实世界的问题，无论是商业上的还是社会上的，本质上都是优化问题，而概率模型则是我们理解和量化这些问题中不确定性的重要工具。我非常希望这本书能够详细介绍一些常用的概率模型，并展示它们是如何被用来解决实际的优化问题的。例如，在物流配送中，如何利用概率模型来预测交通拥堵的概率，并结合优化算法来规划最高效的配送路线？在能源管理领域，如何利用概率模型来预测能源需求，并结合优化算法来优化发电和配电策略？我希望这本书能够提供一些具体的方法论，让我能够掌握构建和解决这些实际优化问题的技巧，并且能够对不同模型和算法的优劣势有更深入的了解。

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这本书的封面设计非常有吸引力，简洁大方，色彩搭配也相当和谐，给我的第一印象非常好，让我对这本书的内在内容充满了期待。我一直对概率模型在实际问题中的应用很感兴趣，特别是那些能够带来实际优化效果的应用。这本书的书名“Applied Probability Models with Optimization Applications”精准地传达了它的核心主题，让我觉得它非常有潜力解答我在建模和决策过程中遇到的许多困惑。我希望这本书能够深入浅出地讲解概率模型的构建过程，以及如何将这些模型与优化技术相结合，从而解决现实世界中的复杂问题。例如，在供应链管理中，如何利用概率模型来预测需求波动，并结合优化算法来制定最优的库存策略，这无疑是一个非常有价值的研究方向。我更期待的是，书中能够提供一些具体的案例分析，让我能够看到这些理论是如何落地，并产生实际效益的。我希望这本书的作者能够具备扎实的理论功底和丰富的实践经验，能够将复杂的概念用清晰易懂的方式呈现出来。这本书的出版，对我来说，可能意味着能够获得一套系统性的学习资料，帮助我提升自己在应用数学和 operations research 领域的知识水平，为我未来的学术研究或职业发展打下坚实的基础。

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作为一名对数据科学和机器学习充满热情的研究生，我一直在寻找能够深化我对这些领域理解的书籍。这本书的书名“Applied Probability Models with Optimization Applications”让我感到非常兴奋，因为它触及了我学习过程中最为核心的两个概念。概率模型是我们理解数据和预测未来行为的基础，而优化技术则是我们在海量可能性中找到最佳解决方案的关键。我非常期待这本书能够清晰地解释概率模型的数学原理，并展示如何将其应用于构建各种预测模型，例如时间序列预测、分类模型等。更重要的是，我希望了解如何将这些概率模型与各种优化算法（如线性规划、非线性规划、组合优化等）相结合，以解决实际问题。例如，在推荐系统中，如何利用概率模型来预测用户的偏好，并结合优化算法来生成最优的推荐列表？在资源分配问题中，如何利用概率模型来评估不同资源分配方案的效率，并结合优化算法来找到最经济的配置？我相信这本书能够为我提供一个坚实的理论基础和丰富的实践指导。

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挺不错的一本书，接触的第一本统计方面的英语教材，想到大二学习概率论真是轻松啊。。估计工作了之后看现在的博士研修状态也这样觉得吧

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