书名：应用随机过程
定价：49.0
ISBN：9787030602312
作者：无
版次：1
出版时间：2019-01

内容提要：
　　本书内容包括：概率论的基本知识、随机过程的基本概念、更新过程、离散时间的Markov链、连续时间的Markov过程以及随机分析和平稳过程本书力求贯彻选材精当和叙述详细的原则，注重说明概念的直观背景和实际意义。在基本理论和方法上力求通俗易懂、深入浅出、淡化证明。书中收集许多结合实际问题的数学建模实例，章末配有适当习题，有助于读者把握随机过程精髓。



目录：
目录
第1章 概率论的基本知识 1
1.1 概率空间 1
1.1.1 事件域 1
1.1.2 概率 2
1.1.3 条件概率 3
1.1.4 事件的独立性 3
1.2 随机变量 4
1.2.1 随机变量及其分布函数 4
1.2.2 随机向量 5
1.2.3 随机变量的独立性 6
1.3 随机变量的数字特征 6
1.4 条件数学期望 9
1.5 概率论中常用的数学变换 16
1.5.1 Newton插值公式 16
1.5.2 Fourier变换 17
1.5.3 Laplace变换 20
1.5.4 随机变量函数的期望 21
1.6 特殊随机变量函数的期望 22
1.6.1 母函数 22
1.6.2 矩母函数 25
1.6.3 特征函数 26
1.6.4 熵30
1.6.5 偏度与峰度 30
1.7 极限定理 31
1.7.1 分布函数列的弱收敛性 31
1.7.2 四种收敛性 32
1.7.3 中心极限定理 32
1.8 n维正态分布 34
习题1 35
第2章 随机过程的基本概念 38
2.1 随机过程的定义 38
2.1.1 随机过程引例 38
2.1.2 有限维分布 39
2.2 随机过程的数字特征 40
2.3 几种重要的随机过程 44
2.3.1 正态过程 44
2.3.2 独立增量过程 45
2.3.3 Wiener过程 45
2.3.4 鞅过程 46
2.4 Poisson过程 47
2.4.1 Poisson过程的定义 47
2.4.2 到达时间间隔与等待时间的分布 51
2.4.3 到达时间的条件分布 54
2.4.4 非齐次Poisson过程 56
2.4.5 复合Poisson过程 58
2.4.6 条件Poisson过程 60
习题9 63
第3章 更新过程 67
3.1 更新过程的定义 67
3.1.1 N(t)的分布与更新函数 67
3.1.2 更新方程及其应用 70
3.2 更新方程与更新定理 73
3.3 更新过程的推广 77
3.3.1 延迟更新过程 77
3.3.2 交替更新过程 77
3.3.3 更新报酬过程 79
习题3 81
第4章 离散时间的Markov链 85
4.1 Markov链的基本概念 85
4.1.1 Markov链的定义 85
4.1.2 转移概率 85
4.1.3 初始分布与绝对分布 86
4.2 首达时间和状态分类 90
4.3 状态空间的分解 97
4.4 遍历定理与平稳分布 101
4.4.1 遍历定理 101
4.4.2 平稳分布 104
4.5 Markov链的…停时 109
习题4 114
第5章 连续时间的Markov过程 119
5.1 连续时间Markov过程的定义及其基本性质 119
5.2 Kolmogorov微分方程 120
5.3 平稳分布与遍历性 123
5.4 生灭过程 128
习题5 134
第6章 随机分析 137
6.1 二阶矩过程 137
6.1.1 二阶矩过程及日空间的定义 137
6.1.2 均方极限 138
6.2 二阶矩过程的均方微积分 140
6.2.1 均方连续性 140
6.2.2 均方导数 142
6.2.3 均方积分 145
6.2.4 均方导数与均方积分的分布 l49
6.3 Ito随机积分 152
6.3.1 Ito积分的定义 152
6.3.2 Ito微分法则 155
6.4 随机常微分方程 157
6.4.1 随机微分方程的均方理论 l57
6.4.2 Ito随机微分方程 159
习题6 160
第7章 平稳过程 163
7.1 平稳过程的概念及性质 163
7.2 平稳过程和相关函数的谱分解 169
7.2.1 相关函数的谱分解 169
7.2.2 平稳过程的谱分解 173
7.3 线性系统中的平稳过程 l75
7.3.1 线性时不变系统 176
7.3.2 频率响应函数与脉冲响应函数 177
7.3.3 线性时不变系统对随机输入的响应 180
7.3.4 平稳相关过程与互谱密度 184
7.4 平稳过程的均方遍历性 187
7.4.1 均方遍历性 187
7.5 平稳过程的采样定理 194
习题7 197
参考文献 200