本文關(guān)鍵詞：應(yīng)用隨機(jī)過程，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《應(yīng)用隨機(jī)過程》 - 內(nèi)容簡介 　　

《應(yīng)用隨機(jī)過程》

隨機(jī)過程的基本概念和基本類型、泊松過程和更新過程、馬爾可夫鏈、連續(xù)時(shí)間的馬爾可夫鏈、平穩(wěn)隨機(jī)過程、平穩(wěn)隨機(jī)過程的譜分析、平穩(wěn)時(shí)間序列、平穩(wěn)時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)分析等。在選材上強(qiáng)調(diào)實(shí)用性，配有大量的應(yīng)用實(shí)例，每章后附有一定數(shù)量的習(xí)題，附錄給出了習(xí)題答案，可供讀者選用、參考，企望幫助讀者加深對(duì)基本概念和基本方法的理解和掌握。

《應(yīng)用隨機(jī)過程》可作為工科院校相關(guān)專業(yè)研究生和應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)高年級(jí)本科生的教材和教學(xué)參考書，還可作為工程類科研工作者的自學(xué)教材。 

《應(yīng)用隨機(jī)過程》 - 前言　　

（1）強(qiáng)調(diào)基本概念和基本方法的理解和闡述，本書是隨機(jī)過程的入門教材，編者著眼于引發(fā)讀者興趣，使讀者領(lǐng)悟其思想，感受其魅力與威力，采用工科學(xué)生和工程技術(shù)人員易于接受的敘述方式著重揭示基本概念的來源與實(shí)際背景、典型隨機(jī)模型的提煉、特性的刻畫、應(yīng)用背景及其發(fā)展的蹤跡，較全面地介紹了現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)中常見的幾種重要隨機(jī)過程，如泊松過程和更新過程、馬爾可夫過程、平穩(wěn)隨機(jī)過程、時(shí)問序列分析等，對(duì)每種過程都作了詳細(xì)的分析，讀者可根據(jù)專業(yè)的需要適當(dāng)取舍，每章都配有大量的例題和習(xí)題幫助讀者理解和掌握基本概念和基本方法。

（2）對(duì)學(xué)生的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)要求不高，學(xué)習(xí)本書不需較深的測(cè)度論知識(shí)只需具有線性代數(shù)、高等數(shù)學(xué)及初等概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí)即可，我們不刻意追求數(shù)學(xué)上的嚴(yán)格證明，只求講清基本原理和基本方法的本質(zhì)特征和應(yīng)用，作者力求在內(nèi)容上由淺人深，在文字上簡潔流暢，第1章還給出了基礎(chǔ)概率論的內(nèi)容要點(diǎn)，供讀者學(xué)習(xí)使用和參考。

（3）強(qiáng)調(diào)知識(shí)的靈活運(yùn)用，本書不僅介紹了隨機(jī)過程的基本概念和基本方法，還強(qiáng)調(diào)隨機(jī)過程理論的應(yīng)用實(shí)例，例如線性時(shí)不變系統(tǒng)、市場(chǎng)占有率分析、商品銷售預(yù)測(cè)、教學(xué)效果評(píng)價(jià)、M／M／s排隊(duì)系統(tǒng)分析、機(jī)床維修、天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)、股票走勢(shì)預(yù)測(cè)等，詳細(xì)介紹了如何把一個(gè)實(shí)際問題轉(zhuǎn)化為隨機(jī)模型的思想和方法，真正能使讀者學(xué)以致用，展示出隨機(jī)過程強(qiáng)大的生命力和廣闊的發(fā)展前景，

本書可作為工科相關(guān)專業(yè)研究生和應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)高年級(jí)本科生教材或教學(xué)參考書，也可作為科研人員自學(xué)教材，，作為教材，教學(xué)總時(shí)數(shù)約為68學(xué)時(shí)，可以根據(jù)學(xué)生的實(shí)際適當(dāng)調(diào)整。 

《應(yīng)用隨機(jī)過程》 - 目錄

 前言
1 概率論基礎(chǔ)知識(shí)
1.1 概率空間
1.2 隨機(jī)變量及其分布
1.3 數(shù)學(xué)期望及其性質(zhì)
1.4 特征函數(shù)和母函數(shù)
1.5 隨機(jī)變量列的收斂性
1.6 條件數(shù)學(xué)期望

2 隨機(jī)過程的概念和基本類型
2.1 隨機(jī)過程的基本概念
2.2 隨機(jī)過程的分布
2.3 隨機(jī)過程的數(shù)字特征
2.4 復(fù)值隨機(jī)過程
2.5 隨機(jī)過程的主要類型
習(xí)題

3 泊松過程與更新過程
3.1 泊松過程的定義和數(shù)字特征
3.2 與泊松過程相關(guān)的分布
3.3 泊松過程的檢驗(yàn)及參數(shù)估計(jì)
3.4 非齊次泊松過程
3.5 復(fù)合泊松過程
3.6 更新過程
習(xí)題

4 馬爾可夫鏈
4.1 馬爾可夫鏈的概念和例子
4.2 馬爾可夫鏈的狀態(tài)分類
4.3 狀態(tài)空間的分解
4.4 遍歷定理和平穩(wěn)分布
習(xí)題

5 連續(xù)時(shí)間的馬爾可夫鏈
5.1 連續(xù)時(shí)間馬爾可夫鏈的基本概念
5.2 Kolmogorov微分方程
5.3 生滅過程
習(xí)題

6 平穩(wěn)隨機(jī)過程
6.1 隨機(jī)微積分
6.2 平穩(wěn)過程及其相關(guān)函數(shù)
6.3 平穩(wěn)過程的各態(tài)歷經(jīng)性
習(xí)題

7 平穩(wěn)過程的譜分析
7.1 平穩(wěn)過程的譜密度
7.2 譜密度的性質(zhì)
7.3 窄帶過程及白噪聲過程的功率譜密度
7.4 聯(lián)合平穩(wěn)過程的互譜密度
7.5 線性系統(tǒng)中的平穩(wěn)過程
習(xí)題

8 平穩(wěn)時(shí)間序列
8.1 平穩(wěn)時(shí)間序列的線性模型
8.2 平穩(wěn)域與可逆域
8.3 偏相關(guān)函數(shù)
8.4 線性模型的性質(zhì)
習(xí)題

9 平穩(wěn)時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)分析
9.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)和樣本相關(guān)函數(shù)
9.2 線性模型的判別和階數(shù)的確定
9.3 線性模型參數(shù)的估計(jì)
9.4 線性模型的檢驗(yàn)
9.5 平穩(wěn)時(shí)間序列的預(yù)報(bào)
習(xí)題
附錄
附表1 常見分布的數(shù)學(xué)期望、方差和特征函數(shù)
附表2 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)值表
附表3 游程檢驗(yàn)的臨界值表
習(xí)題答案
參考文獻(xiàn) 

  本文關(guān)鍵詞：應(yīng)用隨機(jī)過程，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。