Radically Elementary Probability Theory

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出版者:Princeton University Press
作者:Edward Nelson
出品人:
页数:97
译者:
出版时间:1987
价格:USD 42.00
装帧:Paper Back
isbn号码:9780691084749
丛书系列:
图书标签:
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具体描述

Annals of mathematics studies; no. 117

1. Martingales. 2. Stochastic processes. 3. Probabilities.

概率思维的启蒙:从直觉到严谨的跃迁 想象一下,您正站在一个十字路口,面对着人生中的种种选择。哪条路通往您期望的未来?又有哪些未知因素潜藏在旅途中?生活本身就是一场由概率驱动的宏大博弈。从日常的随机事件,到科学研究的严谨推演,概率的触角无处不在,深刻地影响着我们对世界的理解和决策的制定。 本书并非一本枯燥的数学公式堆砌,也不是对已有理论的简单复述。它是一场关于“概率思维”的探索之旅,旨在点燃读者心中对随机现象的好奇,引导大家跨越从直观感受向严谨逻辑的鸿沟。我们相信,理解概率的本质,并非高不可攀的数学难题,而是人人都能掌握的、洞察世界运行规律的钥匙。 第一篇:直觉的边界——认识随机世界 在深入抽象的理论之前,我们将从大家最熟悉的生活经验出发,唤醒我们内心深处的概率直觉。 扑克牌的启示: 一副标准的扑克牌,蕴含着怎样的组合可能性?从简单的“拿到一张红桃A”到复杂的“同花顺”,每一次洗牌都充满了随机的魅力。我们将通过这些生动的例子,感受“可能性”的概念,理解不同事件发生的概率并非均等。我们会探讨“公平”的概念,以及为什么在某些情况下,我们直观认为的“公平”可能隐藏着数学上的偏差。 抛硬币的玄机: “正面朝上”还是“反面朝上”?这个看似简单的抛硬币实验,却是概率论的基石。我们将从这里引入“事件”和“结果”的概念,学习如何清晰地描述一个随机现象。我们会讨论“独立事件”,以及连续多次出现同一结果是否会影响下一次的概率。许多人都会有“连抛三次都是正面,下一次反面的可能性更大”的直觉,本书将严谨地解构这种直觉,揭示其背后的数学逻辑,理解“大数定律”的萌芽。 抽奖的诱惑与现实: 商家促销中的抽奖活动,总是能激起人们的购买欲望。然而,赢得大奖的概率究竟有多大?我们将用简单的计算,让大家看到被“幸运”吸引背后,真实发生的概率是多么渺小。这不仅是关于概率计算,更是关于理性决策。理解概率,能帮助我们避免被虚幻的希望所蒙蔽,做出更明智的消费选择。 天气预报的智慧: 为什么天气预报总是有“30%的降水概率”的说法?这其中蕴含着怎样的科学方法?我们将探讨“条件概率”的雏形,理解天气预报并非简单的猜测,而是基于大量历史数据和复杂模型的推断。这部分内容将引导读者思考,即使是看似模糊的预测,也可能包含着严谨的科学依据。 疾病传播的蔓延: 在传染病面前,我们常常感到无力。然而,流行病学的研究,正是建立在对概率的深刻理解之上。我们将通过模拟简单的疾病传播模型,直观地感受“指数增长”的威力,以及“群体免疫”的数学原理。这部分内容将以易于理解的方式,揭示概率在公共卫生领域的重要作用,以及理解概率如何帮助我们采取有效的防护措施。 第二篇:逻辑的阶梯——概率的基本构件 在建立起对随机现象的初步感知后,我们将引入概率论的核心概念,用清晰的逻辑语言构建理解的框架。 集合的艺术: 数学中的“集合”概念,是描述和组织概率空间的基础。我们将学习如何用集合来表示所有可能的结果(样本空间),以及我们关心的特定结果(事件)。这些看似抽象的数学工具,实际上是帮助我们清晰定义和区分不同可能性,避免混淆的有力武器。 概率的量化: 如何给“可能性”赋予一个具体的数值?我们将学习概率的公理化定义,理解概率的取值范围(0到1),以及为什么某些事件发生的概率是0,而另一些事件发生的概率是1。我们会深入理解“互斥事件”和“非互斥事件”,以及如何计算它们的联合概率和条件概率。 加法规则与乘法规则: 简单事件的组合,可以通过“加法规则”和“乘法规则”来计算。我们将通过一系列精心设计的例子,例如掷骰子、摸球等,熟练掌握这两个基本规则的应用。例如,计算“至少出现一次正面”的概率,或者“连续三次出现偶数”的概率,都将变得不再困难。 条件概率的深度解析: “已知……的情况下,……发生的概率是多少?”条件概率是理解因果关系和信息传递的关键。我们将深入探讨“贝叶斯定理”的直观含义,理解新的信息如何更新我们对事件发生可能性的判断。这在金融风险评估、医学诊断、甚至人工智能的推理中都扮演着至关重要的角色。 随机变量的抽象: 我们将引入“随机变量”的概念,将其视为一个函数,将随机实验的结果映射到一个数值上。例如,抛硬币的次数、考试不及格的人数等,都可以用随机变量来表示。这将是连接离散和连续概率世界的重要桥梁。 第三篇:应用的视野——概率的力量 理解了概率的基本概念和工具后,我们将把目光投向概率在现实世界中的广泛应用,展示概率思维如何赋能我们解决复杂问题。 统计推断的基石: 概率论是统计推断的理论基础。我们将初步接触“抽样”的概念,理解如何从一个大群体中抽取样本,并根据样本的特征来推断整个群体的性质。这在市场调研、民意测验、科学实验的数据分析中都至关重要。 决策理论的指南针: 在信息不完全的情况下,如何做出最优决策?概率论提供了量化不确定性的框架,帮助我们权衡不同选项的风险与收益。我们将探讨“期望值”的概念,以及如何利用概率信息来做出更理性的选择,例如在投资、保险购买等方面。 机器学习的引擎: 现代人工智能,尤其是机器学习,在很大程度上依赖于概率模型。我们将简单介绍概率在分类、回归、聚类等问题中的应用,例如朴素贝叶斯分类器,理解它如何通过概率来判断一个新数据的类别。 游戏与博弈的数学: 赌场里的老虎机、棋类游戏中的策略,都蕴含着深刻的概率思想。我们将分析一些简单的游戏,理解如何计算胜率,以及如何利用概率知识来优化策略,例如在二十一点游戏中,如何根据发出的牌来计算下一次拿到赢牌的概率。 科研探索的利器: 从物理学中的粒子行为,到生物学中的基因突变,再到社会学中的群体行为,概率论为科学家们提供了一个描述和预测复杂系统的方法。我们将强调概率思维在构建模型、解释数据、验证假设等方面的作用。 结语:拥抱不确定性的智慧 在这个充满变化的时代,理解并运用概率思维,并非仅仅为了掌握一门数学学科,更是为了培养一种更加审慎、理性、通透的世界观。它能帮助我们区分偶然与必然,识别风险与机遇,并在不确定性中找到前行的方向。 本书致力于让概率理论的入门学习过程充满趣味与启发,摒弃繁复的证明,专注于概念的理解与实际的应用。我们相信,通过这本书的学习,您将不仅掌握概率的计算方法,更重要的是,您将拥抱一种全新的“概率视角”,以更加敏锐的洞察力去理解这个充满随机魅力的世界。这趟启蒙之旅,将是您认识世界、认识自我、做出更优选择的宝贵起点。

作者简介

Edward Nelson is Professor of Mathematics at Princeton University

目录信息

Preface
Acknowledgments
1. Random variables
2. Algebras of random variables
3. Stochastic processes
4. External concepts
5. Infinitesimals
6. External analogues of internal notions
7. Properties that hold almost everywhere
8. L1 random variables
9. The decomposition of a stochastic process
10. The total variation of a process
11. Convergence of martingales
12. Fluctuations of martingales
13. Discontinuities of martingales
14. The Lindeberg condition
15. The maximum of a martingale
16. The law of large numbers
17. Nearly equivalent stochastic processes
18. The de Moivre-Laplace-Lindeberg-Feller-Wiener-Levy-Doob-Erdos-Kac-Donsker-Proknorov theorem
Appendix
Index
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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然而,从一个追求极致简洁和效率的读者的角度来看,这本书在某些地方的处理显得略微“冗余”。虽然大量的实例和详细的背景铺垫对于初学者非常友好,但对于已经具备一定数学背景,希望直奔主题的读者而言,可能会觉得节奏偏慢。例如,在某些基础的排列组合问题上,作者花费了接近一章的内容来反复强调“样本空间”的概念,虽然这有助于建立坚实的基础,但确实拖慢了整体阅读速度。这像是在攀登一座精心修建的景观步道,风景虽美,但绕远的弯子让人偶尔会渴望一条更直接的捷径。因此,我建议那些希望快速掌握技术性工具的读者,可能需要有选择性地阅读,重点关注那些方法论和推导过程,而将一些过于详尽的“哲学思考”部分暂时搁置。

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这本书最大的亮点,也许在于它成功地在“直觉思维”和“形式逻辑”之间架起了一座坚实的桥梁。许多概率论教材要么过于依赖形式化的符号系统,使得直觉脱离了数学表达;要么过于依赖模糊的直觉描述,使得推导缺乏严谨性。这本书则努力在两者之间找到一个动态的平衡点。它不仅告诉你“为什么”某个结果是正确的,更重要的是,它引导你体会到“为什么”数学必须以这种特定的形式来表达这个真理。这种对逻辑结构本身的尊重和细致的梳理,使得读者在掌握了具体的解题技巧之后,还能对概率论的整体框架有一个清晰、优雅的认识。这本书与其说是教授一门课程,不如说是引导读者进入一种全新的、基于不确定性进行逻辑推理的思维模式。

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这本书的结构设计非常巧妙,它不像许多教科书那样采取章节式的线性推进,而是更像一个围绕核心思想不断螺旋上升的探索过程。每一章似乎都在呼应前一章的某个观点,但又在更高维度上对其进行了延展和深化。这种布局的好处是,读者不会感到知识点的堆砌,而是能体会到概率论作为一个统一学科的内在美感。特别是关于随机过程的初步介绍部分,它没有急于引入复杂的马尔可夫链或泊松过程的严谨定义,而是先从时间序列和序列依赖性的直观感受入手,用生活中的例子,比如排队系统或信息传播的扩散,来铺垫。这种由表及里、由现象到本质的引导方式,极大地降低了复杂模型进入学习者认知结构的门槛,让人感觉数学的严谨性并非高高在上的教条,而是源于对世界运行规律的精确描述。

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这本书的标题很吸引人,尤其是“Radically Elementary”这个词,让人联想到一种既基础又带有颠覆性的视角。我原本期待它能以一种全新的、更直观的方式来阐述概率论的核心概念,也许是避开那些繁复的、令人望而生畏的代数推导,转而采用更侧重于概念理解和实际应用的叙述方式。然而,实际阅读下来,我发现这本书更像是一次对传统概率论教材的“重构”,而非彻底的“颠覆”。它在基础概念的建立上确实下了很大功夫,试图用更贴近日常直觉的语言去解释那些抽象的事件空间、随机变量和期望值。例如,在介绍条件概率时,作者似乎花了大量篇幅来构建一个具体的、可触摸的实验场景,试图让读者通过这个场景自然而然地理解贝叶斯定理的威力。这种叙事风格的转变,对于那些在传统教材中迷失于公式符号的读者来说,无疑是一种福音。它成功地将冰冷的数学语言转化为有温度的故事叙述,使得初学者能够更平稳地渡过最初的认知鸿沟。

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我对这本书的另一个深刻印象是它在“深刻性”和“基础性”之间的微妙平衡。很多声称是“基础”的概率论书籍,往往在关键的深入探讨处戛然而止,留给读者一堆未解的疑惑。但这本书似乎避免了这种肤浅。它在展示了基础概念之后,并没有止步于简单的例子,而是巧妙地引导读者思考这些概念在更复杂的系统中所扮演的角色。比如,在讨论大数定律和中心极限定理时,作者没有简单地罗列证明过程,而是花时间探讨了这些定律在统计推断中的实际意义,以及它们是如何支撑起我们对不确定性的量化能力的。这种深度挖掘,使得这本书不仅适合于刚入门的新手,对于那些想要重新巩固或深化理解的读者也具有很高的价值。它不是那种“一目了然”的快餐读物,而是需要读者沉下心来,与其数学思想进行一场深入的对话。

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