随机过程基础
✍ Scribed by 应坚刚;金蒙伟
- Publisher
- 复旦大学出版社
- Year
- 2017
- Tongue
- Chinese
- Leaves
- 297
- Series
- 复旦大学研究生教学用书
- Edition
- 2
- Category
- Library
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✦ Synopsis
本书是研究生随机过程教材。全书共4章,以公理概率论为入口,重点讲授鞅与Markov过程,分别介绍了条件期望、无穷维空间的测度构造、Markov链、Poisson测度与Poisson过程、Brown运动、鞅与连续鞅的随机积分、Itô公式、Girsanov公式、随机微分方程,还介绍了右Markov过程、Feller过程与Lévy过程、Brown运动的位势理论、游离理论,和Markov过程的Killing变换与时间变换等。本书还配备了一定数量难易不等的习题,以利读者加深理解,启发思考。
本书可作为基础数学、应用数学、计算数学、运筹学与控制论、概率论与数理统计等数学类各专业方向的研究生学位课教材,也可供理工类和金融类相关专业的研究生以及自然科学工作者、工程技术人员参考使用。
✦ Table of Contents
版权
编辑出版说明
第二版前言
第一版前言
目录
第一章 概率论基础
1.1 测度与积分
1.2 随机变量:分布与期望
1.3 随机序列收敛性
1.4 特征函数
1.5 条件数学期望
第二章 随机过程基础
2.1 随机过程与无穷维空间上的测度
2.2 转移半群与马氏过程
2.3 Markov链
2.4 Poisson过程
2.5 Brown运动
第三章 随机分析基础
3.1 离散时间鞅论
3.2 流与停时
3.3 下鞅的正则化
3.4 随机积分与Itô公式
3.5 Girsanov公式与鞅表示
3.6 随机微分方程
第四章 马氏过程基础
4.1 右Markov过程
4.2 过分函数与精细拓扑
4.3 Feller过程与Lévy过程
4.4 Brown运动与经典位势
4.5 局部时与游离理论
4.6 Markov过程的变换
参考文献
索引
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本书由三大部分组成:一是近代随机过程论的基础,含点集拓扑、积分与测度、Banach空间、Banach代数及算子半群。二是随机过程论的基本理论,含马尔可夫过程、鞅、平稳过程,三是随机过程的应用,含更新过程的应用、各种马尔可夫过程的应用,平稳序列的应用、鞅的应用。 本书兼顾了各种人员的要求,满足了不同目的的读者需求。基础好的理论研究工作者可重点参考第二部分——随机过程的基本理论;研究生主要参考第二部分并以第一部分做预备知识;应用研究工作者可重点参考第三部分——随机过程的应用,并以第一、第二部分做理论根据。 本书既可作为研究生的教学参考书,又可作为理论研究及应用研究的引导书。
<p>《随机过程》是日本著名数学家伊藤清的著作,是随机过程方面的经典名著,篇幅短小,叙述精辟,具有较高的理论水平。书中以简练的笔法介绍了随机过程论的主要方面,包括可加过程、平稳过程和Markoff过程,并概述了一维扩散过程。具有初步概率论和泛函分析知识的读者,可以借此快速掌握随机过程的基本理论。</p>
<p>《随机过程》一书包括了应用随机过程的主要内容,只是很少涉及平稳过程,在应用中后者往往被归之于时间序列分析,通常属于随机过程统计的范围。然而,使本书富有特色的是它的处理、叙述与论证方法。正如作者在序言中所说,本书竭力以概率的观点来讲述随机过程的理论,而不是过份依赖于分析方法,沉溺于大量的计算之中,真正显示出概率分析的特点,这正是近代成熟的概率论的标志。但是本书也没有因此而期求测度论及其它的高级数学工具,而是始终一贯地使用富有启发性,又是非常有趣的直观推导的方法,这是十分难能可贵的。即使专门从事理论研究的概率统计学家也是少不了这种方法的。书中有意安排并反复使用一些对解决应用概率问题十分有用的
本书介绍了在应用中经常遇到的几种基本随机过程,如:泊松过程、更新过程、马尔柯夫过程、平稳过程等。