中國科學技術大學數學教學叢書：隨機過程（第三版）/普通高等教育“十一五”***規劃教材 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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編輯推薦

適讀人群 ：適用於理工科、財經、師範院校等大學生基礎課師生以及工科院校研究生和從事統計、金融工作的工程技術人員。
中國科學技術大學考研指定圖書，內容經典，高屋建瓴，全國高等教育精品教材。

內容簡介

　　《中國科學技術大學數學教學叢書：隨機過程（第3版）/普通高等教育“十一五”***規劃教材》為普通高等教育“十一五”***規劃教材，是《中國科學技術大學數學教學叢書》之一，主要介紹在應用中經常遇到的幾種基本隨機過程，如Poisson過程、更新過程、Markov過程、平穩過程、Brown運動、It□微分公式、綫性隨機微分方程，以及鞅過程和停時，全書材料豐富，每章結閤大量有實際背景的例子來解釋基本概念，並配有一定量的習題。
　　《中國科學技術大學數學教學叢書：隨機過程（第3版）/普通高等教育“十一五”***規劃教材》可作為理工科大學生和研究生的教學用書或教學參考書，也可作為工程技術人員和金融證券從業人員應用隨機過程的入門參考書。

作者簡介

方兆本，男，漢族， 1945年1月生，浙曾金華人，1966年9月參加工作，1995年5月加入民建，研究生學曆、統計學博士，教授。現任十屆省政協副主席，民建省委主委，中國科技大學管理學院院長、博導。研究方嚮為理論統計、可靠性、多元分析、金融工程、風險管理。主要研究成果:推廣Hofffding引理被收入Cox著統計漸進技術。對多維相依序、泊鬆過程刻畫、非參數迴歸等問題作齣深入研究。寫作作品多部，其中既有獲得***“十一五”規劃教材，又有獲得全國高等教育精品教材的圖書。

目錄

第三版說明
第二版說明
第一版前言

第1章 引論
1.1 引言
1.1.1 基本概念和例子
1.1.2 有限維分布和數字特徵
1.1.3 平穩過程和獨立增量過程
1.2 條件期望和矩母函數
1.2.1 條件期望
1.2.2 矩母函數及生成函數
1.3 收斂性
習題1

第2章 Poisson過程
2.1 Poisson過程
2.2 與Poisson過程相聯係的若乾分布
2.3 Poisson過程的推廣
2.3.1 非齊次Poisson過程
2.3.2 復閤Poisson過程
2.3.3 標值（Marked）Poisson過程
2.3.4 空間Poisson過程
2.3.5 更新過程
習題2

第3章 Markov過程
3.1 Markov鏈的定義和例子
3.2 Markov鏈的狀態分類
3.2.1 互達性和周期性
3.2.2 常返（recurrent）與瞬過（transient）
3.3 Markov鏈的極限定理與平穩分布
3.4 分支過程
3.5 連續時間Markov鏈
3.5.1 連續時間Markov鏈
3.5.2 純生過程
3.6 生滅過程
3.6.1 生滅過程（birthanddeathprocess）
3.6.2 Kolmogorov嚮後嚮前微分方程
習題3

第4章 平穩過程
4.1 定義和例子
4.2 遍曆性定理
4.3 平穩過程的協方差函數和功率譜密度
4.3.1 協方差函數
4.3.2 幾個常見隨機信號的協方差函數
4.3.3 功率譜密度
4.4 平穩序列的預報
4.4.1 一般預報理論
4.4.2 平穩序列的預報
習題4

第5章 Brown運動
5.1 定義
5.2 Brown運動的性質
5.3 隨機積分和隨機微分方程
5.3.1 積分
5.3.2 微分
5.3.3 關於Brown運動的積分
5.3.4 常係數綫性隨機微分方程
5.3.5 n階常係數綫性隨機微分方程
5.4 It□微分公式和一般隨機微分方程
5.4.1 It□微分公式
5.4.2 一般隨機微分方程簡介
5.5 Brown運動的其他一些應用
習題5

第6章 鞅過程及其性質
6.1 條件期望及其性質
6.2 鞅和鞅差過程的定義和例子
6.3 鞅和鞅差的性質
6.3.1 鞅的性質
6.3.2 鞅差的性質
6.4 下（上）鞅及其初等性質
6.5 連續時間下的鞅過程和下鞅過程
6.6 停時
習題6
參考文獻
附錄A
附錄B
附錶

精彩書摘

隨機過程是對一連串隨機事件間動態關係的定量描述。它是在自然科學、工程
科學、社會科學各領域研究隨機現象的有力工具。其應用包羅萬象：氣象預報、
天文觀測、通訊工程、原子物理、宇航遙控、生物醫學、管理科學、運籌決策、
計算機科學、經濟分析、金融工程、人口理論、可靠性與質量控製等許許多多領域都離不開
用隨機過程的理論來建立各種數學模型。

一般，把一族隨機變量定義為隨機過程。英文叫stochastic process。“stocha-stic"
一詞源於希臘語“$sigma au ochialphasigma auiotakappa o xi $”意
思是“猜”。但這門科學不是亂猜。在研究隨機過程時人們透過錶麵的偶然性找
齣必然的內在規律並以概率的形式來描述這些規律。從偶然中悟齣必然正是這一
學科的魅力所在。

隨機過程的早期曆史屬於物理領域。人們可以追述到Gibbs，Boltzman， Poincar'{e}
等人在統計力學中的研究以及後來Einstein, Wiener, L'{e}vy 等人的開創性工作。
而Erlang等則在電話流中研究瞭Poisson 過程。而整個學科的理論基礎則是由
Kolmorgorov和Doob奠定的。“Stochastic”這一用詞也在這時流行。生滅過程是
Feller首先引進的。Cramer和 L'{e}vy研究瞭平穩過程。Xinchin,Palm發展瞭
排隊論中的過程理論。Doob則研究Markov過程和鞅。這些都是早期研究的重要裏
程碑。目前，這一學科仍在理論和應用兩方麵以空前的深度和廣度在迅速發展著。
下麵對隨機過程作正式定義：

egin{Def}~~隨機過程就是一族隨機變量${X(t),t in T }$,其中$t$
是參數，它屬於某個指標集$T$, $T$稱為參數集。
end{Def}

一般，$t$代錶時間。當$T={0,1,2,cdotcdotcdot}$時也稱隨機過程為
隨機序列。對$X(t)$可以這樣看：隨機變量是定義在空間$Omega$上的，所以是隨$t$
與$omegainOmega$而變化的，於是可以記為$X(t,omega)$。當固定一次隨機試驗，
即取定$omega_0 in Omega$時，$X(t,omega_0)$就是一條樣本路徑。它是$t$的函數，
它可能是連續的，也可能是有間斷點和跳躍的。這是我們通常所觀測到的過程。另一方
麵固定瞭時間$t=t_0$,$, X(t_0,omega)$就是一個隨機變量，其取值隨著隨機試驗的結
果而變化。變化有一定的規律，叫做概率分布。隨機過程在時刻$t$取的值稱作是過程
所處的狀態，狀態的全體稱為狀態空間。根據$T$及狀態空間的不同我們可以對過程進
行分類。依照狀態空間可分為連續狀態和離散狀態；依參數集$T$,當$T$為有限集或
可數集則稱之為離散參數過程否則稱為連續參數過程。當$T$是高維嚮量則$X(t)$稱作
是隨機場。

egin{exam}

英國植物學傢Brown注意到漂浮在液麵上的微小粒子不斷進行不規則的
運動。這種運動叫做Brown運動。它是分子大量隨機碰撞的結果。若記$(X(t),Y(t))$為
粒子在平麵座標上的位置，則它是平麵上的Brown運動。在統計物理中對它有深入的研
究。
end{exam}

egin{exam}一醉漢在路上行走，以概率$p$前進一步，概率$1-p$後退一步。以$X(t)$
記他在街上的位置,則$X(t)$就是直綫上的隨機遊動。
end{exam}

egin{exam}

神經細胞在細胞膜的位勢達到某一臨界值$C$時就要興奮。刺激和抑製兩種
脈衝以一定的速率（比如Poisson過程）抵達細胞。前者使位勢升高，後者使位勢降低。升降
的幅度服從相同的分布$H(x)$。神經細胞在興奮過後位勢恢復到0，過程再度重復。記$T_i$為
兩次興奮的間隔時間，並記$X(t)$為時刻$t$時細胞膜的位勢，則過程的一次實現如圖1.1所示：

前言/序言

隨著我國經濟建設的不斷深入發展，隨機過程理論在我國各方麵的應用也越來越多。本教材再版後,
已故陳希孺院士就對我們提到為什麼沒有把鞅過程納入教材。確實，在金融衍生品的定價，信號處理等領域，已在大量使用
鞅過程，大傢對Brown運動和有關過程也希望有更多的瞭解。藉此再版的機會我們增加瞭鞅過程和停時的內容.教材齣版後,我們感謝多所院校使用瞭這本教材,在使用過程中多位老師也發現瞭一些
錯誤,藉此再版的機會我們作瞭最必要的修改.隨著社會與經濟的發展,
在各個領域人們麵對越來越多的不確定性,對它們的建模也引起瞭人們廣泛的興趣.金融領域
計算期權定價的$Black-Scholes$公式因$Scholes$與$Merton$獲得1997年的諾貝爾奬而聲名遠揚.其
主要知識背景就是隨機積分和$Ithat{o}$公式.為瞭使讀者能為學習現代金融理論
作些準備,藉這次再版之際我們加入瞭相關的內容.

作者還想藉此機會感謝鄭堅堅老師的幫助.本書是作者與中國科學技術大學數學係同事們多年從事本課程教學的積纍。
它是為大學理工科本科生、研究生概率統計公共課所編寫的教材、是陳希孺
教授所著的《概率論與數理統計》的續篇。本書可以作非數學係應用數學輔
修專業的隨機過程的教本，主要討論隨機過程的基本理論及其應用。每章正
文之後有配套的習題供讀者練習。隨機過程是一門應用性很強的學科、各個
領域中的科技工作者都能從中發現有啓發性的模型。單純照搬模型比較容易，
難的是在實際問題中簡化條件提煉齣恰當的隨機模型。學習這門課程應在這
方麵多做努力，這也是本書編寫的宗旨。

學習本書要有微積分和初等概率論的基礎，兼顧內容闡述的需要和學生的實際
接收能力書中用到瞭矩母函數、生成函數、復變函數、微分方程求解和矩陣代
數等數學工具。對某些工具不熟悉的讀者可以跳過證明推理直接閱讀有關結論。
這並不影響對本課程的基本理解。

使用本教材的教員自然可以根據課時限製及各係各科的不同需求而有所側重。
比如，刪去2.3節，3.3節中定理3.3和3.4的證明，3.4、3.6節、4.2節的定理
4.2、4.4節、以及5.3節將仍是一份應用隨機過程的ABC教材。書末曾備有習題
答案或提示，但考慮到附在書後齣版對教與學無益故予以刪除。作者感謝鬍太
忠教授幫助演算瞭書中的全部習題。

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很不錯

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不錯的書，是一套比較有深度的書。

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書皮都快掉瞭，差評

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很不錯 印刷的很好 發貨挺快的

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隨機過程(Stochastic Process)是一連串隨機事件動態關係的定量描述。隨機過程論與其他數學分支如位勢論、微分方程、力學及復變函數論等有密切的聯係，是在自然科學、工程科學及社會科學各領域研究隨機現象的重要工具。隨機過程論目前已得到廣泛的應用，在諸如天氣預報、統計物理、天體物理、運籌決策、經濟數學、安全科學、人口理論、可靠性及計算機科學等很多領域都要經常用到隨機過程的理論來建立數學模型。 一般來說，把一組隨機變量定義為隨機過程。在研究隨機過程 隨機過程 時人們透過錶麵的偶然性描述齣必然的內在規律並以概率的形式來描述這些規律，從偶然中悟齣必然正是這一學科的魅力所在。 隨機過程整個學科的理論基礎是由柯爾莫哥洛夫和杜布奠定的。這一學科最早源於對物 隨機過程 理學的研究，如吉布斯、玻爾茲曼、龐加萊等人對統計力學的研究，及後來愛因斯坦、維納、萊維等人對布朗運動的開創性工作。1907年前後，馬爾可夫研究瞭一係列有特定相依性的隨機變量，後人稱之為馬爾可夫鏈。1923年維納給齣布朗運動的數學定義，直到今日這一過程仍是重要的研究課題。隨機過程一般理論的研究通常認為開始於20世紀30年代。1931年，柯爾莫哥洛夫發錶瞭《概率論的解析方法》，1934年A·辛欽發錶瞭《平穩過程的相關理論》，這兩篇著作奠定瞭馬爾可夫過程與平穩過程的理論基礎。1953年，杜布齣版瞭名著《隨機過程論》，係統且嚴格地敘述瞭隨機過程基本理論。 研究隨機過程的方法多種多樣，主要可以分為兩大類：一類是概率方法，其中用到軌道性質、停時和隨機微分方程等；另一類是分析的方法，其中用到測度論、微分方程、半群理論、函數堆和希爾伯特空間等。實際研究中常常兩種方法並用。另外組閤方法和代數方法在某些特殊隨機過程的研究中也有一定作用。研究的主要內容有：多指標隨機過程、無窮質點與馬爾可夫過程、概率 隨機過程 與位勢及各種特殊過程的專題討論等。中 隨機過程 國學者在平穩過程、馬爾科夫過程、鞅論、極限定理、隨機微分方程等方麵做齣瞭較好的工作。 一個實際的隨機過程是任意一個受概率支配的過程，例子有：①看做是受孟德爾遺傳學支配的群體的發展；②受分子碰撞影響的微觀質點的布朗運動，或者是宏觀空間的星體運動；③賭場中一係列的賭博；④公路一指定點汽車的通行。 在每一種情形，一個隨機係統在演化，這就是說它的狀態隨著時間而改變，於是，在時間t的狀態具有偶然性，它是一個隨機變量x(t)，參數t的集通常是一個區間(連續參數的隨機過程)或一個整數集閤(離散參數的隨機過程)。然而，有些作者隻把隨機過程這個術語用於連續參數的情形。 如果係統的狀態用一個數來錶示，x(t)就是數值的，在其他情形，x(t)可以是嚮量值或者更為復雜。在本條的討論中，通常限於數值的情形。當狀態變化時，它的值確定一個時間的函數——樣本函數，支配過程的概率規律確定賦予樣本函數的各種可能性質的概率。 數學上的隨機過程是由實際隨機過程概念引起的一種數學結構。人們研究這種過程，是因為它是實際隨機過程的數學模型，或者是因為它的內在數學意義以及它在概率論領域之外的應用。數學上的隨機過程可以簡單 隨機過程 的定義為一組隨機變量，即指定一參數集，對於其中每一參數點t指定一個隨機變量x(t)。如果迴憶起隨機變量自身就是一個函數，以ω錶示隨機變量x(t)的定義域中的一點，並以x(t，ω)錶示隨機變量在ω的值，則隨機過程就由剛纔定義的點偶(t，ω)的函數以及概率的分配完全確定。如果固定t，這個二元函數就定義一個ω的函數，即以x(t)錶示的隨機變量。如果固定ω，這個二元函數就定義一個t的函數，這是過程的樣本函數。概率 一個隨機過程的概率分配通常是由指定它的隨機變量的聯閤分布來給定的，這些聯閤分布以及由它們誘導齣來的概率可以解釋為樣本函數的性質的概率。例如，如果to是一個參數值，樣本函數在to取正值的概率是隨機變量x(to)有正值的概率。在這個水平上的基本定理：任意指定的自身相容的聯閤概率分布對應一隨機過程。

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就是個快，當天下單當天到，非常完美。

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