作品介紹

隨機過程基礎(chǔ)


作者:(美)RichardDurrett     整理日期:2017-02-24 11:03:46


  這本優(yōu)秀的入門教材是Springer統(tǒng)計學(xué)教材系列中的一本,在國外高校中被廣泛采用,如密歇根大學(xué)、科羅拉多大學(xué)、威斯康星大學(xué)、猶他大學(xué)、普度大學(xué)、北卡羅來納大學(xué)、明尼蘇達大學(xué)、杜克大學(xué)等。
  本書篇幅不大,敘述簡潔,涵蓋了隨機過程的核心內(nèi)容,涉及大量較新應(yīng)用,非,F(xiàn)代;不涉及高深的數(shù)學(xué)推導(dǎo)或理論證明,完全以應(yīng)用為導(dǎo)向,極富思想性,很適合非純數(shù)學(xué)方向的學(xué)生學(xué)習(xí);有大量的例子和習(xí)題,易教易學(xué)。對于只掌握初等概率論以及工科高等數(shù)學(xué)的讀者來說,本書是學(xué)習(xí)應(yīng)用隨機過程的優(yōu)秀入門書,讀者既能了解基本內(nèi)容,又能學(xué)到解決問題的方法、思路與技巧。

作者簡介
  Richard Durrett 1976年斯坦福大學(xué)運籌學(xué)博士畢業(yè)后到加州大學(xué)洛杉磯分校數(shù)學(xué)系工作9年,之后在康奈爾大學(xué)工作25年,于2010年加盟杜克大學(xué),有30多年的“隨機過程”教學(xué)經(jīng)驗。Durrett教授取得了眾多成就,已著了8本廣受好評的教材,發(fā)表學(xué)術(shù)論文近200篇,指導(dǎo)博士生40多名。

目錄:
  譯者序
  前言
  第1章Markov 鏈
  1.1定義和例子
  1.2多步轉(zhuǎn)移概率
  1.3狀態(tài)分類
  1.4平穩(wěn)分布
  1.5極限行為
  1.6特殊例子
  1.6.1雙隨機鏈
  1.6.2細致平衡條件
  1.6.3可逆性
  1.6.4Metropolis Hastings算法
  *1.7主要定理的證明
  1.8離出分布
  1.9離出時刻
  *1.10無限狀態(tài)空間
  1.11本章小結(jié)
  1.12習(xí)題
  第2章Poisson過程
  2.1指數(shù)分布
  2.2Poisson過程的定義
  2.3復(fù)合Poisson過程
  2.4變換
  2.4.1稀釋
  2.4.2疊加
  2.4.3條件分布
  2.5本章小結(jié)
  2.6習(xí)題
  第3章更新過程
  3.1大數(shù)定律
  3.2在排隊論中的應(yīng)用
  3.2.1GI/G/1排隊系統(tǒng)
  3.2.2成本方程
  3.2.3M/G/1排隊系統(tǒng)
  *3.3年齡和剩余壽命
  3.3.1離散時間情形
  3.3.2一般情形
  3.4本章小結(jié)
  3.5習(xí)題
  第4章連續(xù)時間Markov鏈
  4.1定義和例子
  4.2轉(zhuǎn)移概率的計算
  4.3極限行為
  4.4離出分布和首達時刻
  4.5Markov排隊系統(tǒng)
  4.5.1單服務(wù)線的排隊系統(tǒng)
  4.5.2多服務(wù)線的排隊系統(tǒng)
  *4.6排隊網(wǎng)絡(luò)
  4.7本章小結(jié)
  4.8習(xí)題
  第5章鞅
  5.1條件期望
  5.2例子,基本性質(zhì)
  5.3賭博策略,停時
  5.4應(yīng)用
  5.5收斂
  5.6習(xí)題
  第6章金融數(shù)學(xué)
  6.1兩個簡單例子
  6.2二項式模型
  6.2.1單期情形
  6.2.2N期模型
  6.3具體例子
  6.4資本資產(chǎn)定價模型
  6.5美式期權(quán)
  6.6Black Scholes公式
  6.7看漲和看跌期權(quán)
  6.8習(xí)題
  附錄A概率論復(fù)習(xí)
  參考文獻
  索引





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下載說明
隨機過程基礎(chǔ)的作者是(美)RichardDurrett,全書語言優(yōu)美,行文流暢,內(nèi)容豐富生動引人入勝。為表示對作者的支持,建議在閱讀電子書的同時,購買紙質(zhì)書。

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