機率論及其套用卷2第2版

機率論及其套用卷2第2版

《機率論及其套用卷2第2版》是2021年人民郵電出版社出版的圖書。

基本介紹

  • 中文名:機率論及其套用卷2第2版
  • 作者:[美]威廉·費勒
  • 出版社:人民郵電出版社
  • 出版時間:2021年4月1日
  • 開本:16 開
  • 裝幀:平裝
  • ISBN:9787115559630
內容簡介,作者簡介,圖書目錄,

內容簡介

本書是威廉·費勒的著作《機率論及其套用(卷1)》的續篇。第1、2、3、6章介紹了各種重要的分布和隨機過程;第7、8、16、17章討論大數定律、中心極限定理和無窮可分分布;第9、10章討論半群方法與無窮可分分布、馬爾可夫過程的關係;第11章為更新理論;第12、18章論述隨機遊動及傅立葉方法的套用;第13、14章論述拉普拉斯變換及其套用;第19章為調和分析。

作者簡介

[美]威廉.費勒(1907年7月1日—1970年1月14日),克羅地亞裔美國數學家,20世紀最偉大的機率學家之一。師從著名數學家希爾伯特和柯朗,年僅20歲就獲得哥廷根大學的博士學位。在生滅過程、隨機泛函、可列馬爾可夫過程積分型泛函的分布、布朗運動與位勢、超過程等方向上均成就斐然,對近代機率論的發展做出了卓越貢獻。特別是他的兩本專著(《機率論及其套用》,共2卷),曾影響了世界各國幾代機率論及相關領域的人士。

圖書目錄

第 1 章 指數密度與均勻密度
1.1 引言
1.2 密度和卷積
1.3 指數密度
1.4 等待時間的悖論、泊松過程
1.5 倒霉事的持續時間
1.6 等待時間與順序統計量
1.7 均勻分布
1.8 隨機分裂
1.9 卷積與覆蓋定理
1.10 隨機方向
1.11 勒貝格測度的套用
1.12 經驗分布
1.13 習題
第 2 章 特殊密度和隨機化
2.1 符號與約定
2.2 Γ 分布
2.3 與統計學有關的分布
2.4 一些常用的密度
2.5 隨機化與混合
2.6 離散分布
2.7 貝塞爾函式與隨機遊動
2.8 圓周上的分布
2.9 習題
第3 章 高維密度、正態密度與正態過程
3.1 密度
3.2 條件分布
3.3 再論指數分布和均勻分布
3.4 常態分配的特徵
3.5 矩陣記號、協方差矩陣
3.6 正態密度與常態分配
3.7 平穩正態過程
3.8 馬爾可夫正態密度
3.9 習題
第4 章 機率測度與機率空間
4.1 貝爾函式
4.2 區間函式與在Rr 上的積分
4.3 σ 代數和可測性
4.4 機率空間和隨機變數
4.5 擴張定理
4.6 乘積空間和獨立變數序列
4.7 零集和完備化
第5 章 Rr 中的機率分布 .
5.1 分布與期望
5.2 預備知識
5.3 密度
5.4 卷積
5.5 對稱化
5.6 分部積分、矩的存在性
5.7 切比雪夫不等式
5.8 進一步的不等式、凸函式
5.9 簡單的條件分布、混合
5.10 條件分布
5.11 條件期望
5.12 習題
第6 章 一些重要的分布和過程
6.1 R1 中的穩定分布
6.2 例
6.3 R1 中的無窮可分分布
6.4 獨立增量過程
6.5 複合泊松過程中的破產問題
6.6 更新過程
6.7 例與問題
6.8 隨機遊動
6.9 排隊過程
6.10 常返的和瞬時的隨機遊動
6.11 一般的馬爾可夫鏈
6.12 鞅
6.13 習題
第7 章 大數定律、在分析中的套用
7.1 主要引理與記號
7.2 伯因斯坦多項式、絕對單調函式
7.3 矩問題
7.4 在可交換變數中的套用
7.5 廣義泰勒公式與半群
7.6 拉普拉斯變換的反演公式
7.7 同分布變數的大數定律
7.8 強大數定律
7.9 向鞅的推廣
7.10 習題
第8 章 基本極限定理 .
8.1 測度的收斂性
8.2 特殊性質
8.3 作為運算元的分布
8.4 中心極限定理
8.5 無窮卷積
8.6 選擇定理
8.7 馬爾可夫鏈的遍歷定理
8.8 正則變化
8.9 正則變化函式的漸近性質
8.10 習題
第9 章 無窮可分分布與半群
9.1 概論
9.2 卷積半群
9.3 預備引理
9.4 有限方差的情形
9.5 主要定理
9.6 例:穩定半群 265
9.7 具有同分布的三角形陣列
9.8 吸引域
9.9 可變分布、三級數定理
9.10 習題
第 10 章 馬爾可夫過程與半群
10.1 偽泊松型
10.2 一種變形:線性增量
10.3 跳躍過程
10.4 R1 中的擴散過程
10.5 向前方程、邊界條件
10.6 高維擴散
10.7 從屬過程
10.8 馬爾可夫過程與半群
10.9 半群理論的“指數公式”
10.10 生成元、向後方程
第 11 章 更新理論
11.1 更新定理
11.2 更新定理的證明
11.3 改進
11.4 常返更新過程
11.5 更新時刻的個數Nt .
11.6 可終止(瞬時)過程
11.7 各種各樣的套用
11.8 隨機過程中極限的存在性
11.9 全直線上的更新理論
11.10 習題
第 12 章 R1 中的隨機遊動 .
12.1 基本的概念與記號
12.2 對偶性,隨機遊動的類型
12.3 階梯高度的分布、維納–霍普夫因子分解
12.4 例
12.5 套用
12.6 一個組合引理
12.7 階梯時刻的分布
12.8 反正弦定律
12.9 雜錄
12.10 習題
第 13 章 拉普拉斯變換、陶伯定理、預解式
13.1 定義、連續性定理
13.2 基本性質
13.3 例
13.4 完全單調函式、反演公式
13.5 陶伯定理
13.6 穩定分布
13.7 無窮可分分布
13.8 高維情形
13.9 半群的拉普拉斯變換
13.10 希爾–吉田定理
13.11 習題
第 14 章 拉普拉斯變換的套用
14.1 更新方程:理論
14.2 更新型方程:例
14.3 包含反正弦分布的極限定理
14.4 忙期與有關的分支過程.
14.5 擴散過程
14.6 生滅過程與隨機遊動
14.7 柯爾莫哥洛夫微分方程
14.8 例:純生過程 .
14.9 遍歷極限與首次通過時間的計算
14.10 習題
第 15 章 特徵函式
15.1 定義、基本性質
15.2 特殊的分布,混合
15.3 唯一性,反演公式
15.4 正則性
15.5 關於相等分量的中心極限定理
15.6 林德伯格條件
15.7 高維特徵函式
15.8 常態分配的兩種特徵
15.9 習題
第 16 章 與中心極限定理有關的展開式
16.1 記號
16.2 密度的展開式
16.3 磨光
16.4 分布的展開式
16.5 貝利–埃森定理
16.6 在可變分量情形下的展開式
16.7 大偏差
第 17 章 無窮可分分布
17.1 無窮可分分布
17.2 標準型,主要的極限定理
17.3 例與特殊性質
17.4 特殊性質
17.5 穩定分布及其吸引域
17.6 穩定密度
17.7 三角形陣列
17.8 類L
17.9 部分吸引、“普遍的定律”
17.10 無窮卷積
17.11 高維的情形
17.12 習題
第 18 章 傅立葉方法在隨機遊動中的套用
18.1 基本恆等式
18.2 有限區間,瓦爾德逼近 .
18.3 維納–霍普夫因子分解 .
18.4 含義及套用 .
18.5 兩個較深刻的定理
18.6 常返性準則
18.7 習題
第 19 章 調和分析
19.1 帕塞瓦爾關係式
19.2 正定函式
19.3 平穩過程
19.4 傅立葉級數
19.5 泊松求和公式
19.6 正定序列
19.7 L2 理論
19.8 隨機過程與隨機積分
19.9 習題
習題解答
參考文獻
索引

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