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简介
本书从创新型研究型专业人才培养的教学需要出发,结合多年来的教学基础编纂而成.本书内容从概率论的条件分布、极限理论开始,介绍了随机过程的概念与分类、马尔可夫过程、泊松过程与更新过程、连续参数马尔可夫链、随机分析、平稳过程和鞅论初步及其应用等.本书可供高等院校本科生或研究生作为随机过程的教材使用,也可供相关专业科研工作者及工程技术人员参考.
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随机过程能培养学生对动态随机现象的过程性统计思维,它对提高学生随机数学应用能力有着十分重要的作用。尤其在统计本科专业的创新型人才培养过程中,该门课程的理论与实践教学都具有举足轻重的地位,已成为随机动态数据处理不可替代的基础分析工具。本书内容突出应用性,结构突出创新性,注重与国际接轨,促进学生创新意识、创新能力的培养。在内容编排上力求由浅入深,加强物理概念的阐述,以最易接受的方式介绍随机过程的基本理论及各类常用的随机过程。书中列出较多例题,都是在教学过程中经过精心挑选的,以便对基本理论加深理解。为了提高分析问题和解决问题的能力,做习题是必不可少的,为此每章后面配有大量习题,书末部分附有较为详细的习题答案。
更多出版物信息
- 版权: 清华大学出版社
- 出版: 2017-08-01
- 更新: 2023-10-13
- 书号:9787302484059
- 中图:O211.6
- 学科:理学数学