随机过程高级教程:A Second Course in Stochastic Processes (图灵原版数学·统计学系列)

随机过程高级教程:A Second Course in Stochastic Processes
(图灵原版数学·统计学系列)
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作者: [美] (Karlin S.)
2009-01
版次: 1
ISBN: 9787115191816
定价: 89.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 542页
字数: 504千字
正文语种: 英语
分类: 自然科学
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  •   本书是人民邮电出版社影印和翻译出版的《随机过程初级教程》的姊妹篇,内容包括马尔可夫链的代数方法、转移概率的比定理及应用、连续时间马尔可夫链、扩散过程、复合随机过程、独立同分布随机变理部分和波动理论、排队过程等很多主题。本书将理论与应用有机地结合在一起,取得了完美的平衡。
      本书适用而广,可供数学、物理学、生物学、社会学、管理学和其他工程领域的理论研究者和实践者学习。   SamuelKarlin,斯坦福大学荣休教授,国际著名的应用概率学家,美国科学院院士,数理统计学会会士。1987年获冯·诺伊曼奖。在生灭过程中计算平稳分布的Karlin-McGregor定理即以他的名字命名。
      HowardM.Taylor,康奈尔大学荣休教授,国际著名的应用概率学家。 Chapter10 ALGEBRAICMETHODSINMARKOVCHAINS
    1.Preliminaria
    2.RelationsofEigenvaluesandRecurrenceClaum
    3.PeriodicClasses
    4.SpecialComputationalMethodsinMarkovChains
    5.Examples
    6.ApplicationstoCoinTomin
    ElementaryProblems
    Problermt
    Nores
    References

    Chapter11RATIOTHEoREMSoFTRANSITl0NPROBABILITIESANDAPPLICATl0NS
    1.TabooProbabilities
    2.RatioTheorems
    3.ExistenceofGeneralizedStationaryDistributions
    4.InterpretationofGeneralizedStationaryDistributions
    5.Regular,Superregular,andSubregularSequencesfor MarkovChains
    6.StoppingRuleProblems
    ElementaryProblems
    Problems
    Notes
    References

    Chapter12 SUMSOFINDEPENDENTRANDOMVARIABLESASAMARKOVCHAIN
    1.RecurrencePropertiesofSumsofIndependentRandomVariables
    2.LocalLimitTheorems
    3.RightRegularSequencesfortheMarkovChain
    4.TheDiscreteRenewalTheorem
    ElementaryProblems
    Problems
    Notes
    References

    Chapter13 ORDERSTATISTICS,POISSONPROCESSES,AND
    APPLICATIONS
    1.OrderStatisticsandTheirRelationtoPoissonProcesses
    2.TheBallotProblem
    3.EmpiricalDistributionFunctions
    4.SomeLimitDistributionsforEmpiricalDistributionFunctions
    ElementaryProblems
    Problems
    Notes
    References

    Chapter14CONTINUOUSTIMEMARKOVCHAINS
    1.DifferentiabilityPropertiesofTransitionProbabilities
    2.ConservativeProcessesandtheForwardandBackwardDifferentialEquations
    3.ConstructionofaContinuousTimeMarkovChainfromItsInfinitesimalParameters
    4.StrongMarkovProperty
    Problems
    Notes
    References

    Chapter15DIFFUSIONPROCESSES..
    1.GeneralDescription
    2.ExamplesofDiffusion
    3.DifferentialEquationsAssociatedwithCertainFunctionals
    4.SomeConcreteCasesoftheFunctionalCalculations
    5.TheNatureofBackwardandForwardEquationsandCalculationofStationaryMeasures
    6.BoundaryClassificationforRegularDiffusionProcesses
    7.SomeFurtherCharacterizationofBoundaryBehavior
    8.SomeConstructionsofBoundaryBehaviorofDiffusionProcesses
    9.ConditionedDiffusionProcesses
    10.SomeNaturalDiffusionModelswithKilling
    11.SemigroupFormulationofContinuousTimeMarkovProcesses
    12.FurtherTopicsintheSemigroupTheoryofMarkovProcessesandApplicationstoDiffusions
    13.TheSpectralRepresentationoftheTransitionDensityforaDiffusion
    14.TheConceptofStochasticDifferentialEquations
    15.SomeStochasticDifferentialEquationModels
    16.APreviewofStochasticDifferentialEquationsandStochasticIntegrals
    ElementaryProblems
    Problems
    Notes
    References

    Chapter16COMPOUNDINGSTOCHASTICPROCESSES
    1.MultidimensionalHomogeneousPoissonProcesses
    2.AnApplicationofMultidimensionalPoissonProcessestoAstronomy
    3.ImmigrationandPopulationGrowth
    4.StochasticModelsofMutationandGrowth
    5.One-DimensionalGeometricPopulationGrowth
    6.StochasticPopulationGrowthModelinSpaceandTime
    7.DeterministicPopulationGrowthwithAgeDistribution
    8.ADiscreteAgingModel
    9.CompoundPoissonProcesses
    ElementaryProblems
    Problems
    Notes
    References

    Chapter17FLUCTUATIONTHEORYOFPARTIALSUMSOFINDEPENDENTIDENTICALLYDISTRIBUTEDRANDOMVARIABLES
    1.TheStochasticProcessofPartialSums
    2.AnEquivalencePrinciple
    3.SomeFundamentalIdentitiesofFluctuationTheoryandDirectApplications
    4.TheImportantConceptofLadderRandomVariables
    5.ProofoftheMainFluctuationTheoryIdentities
    6.MoreApplicationsofFluctuationTheory
    Problems
    Notes
    References

    Chapter18QUEUEINGPROCESSES
    1.GeneralDescription
    2.TheSimplestQueueingProcesses(M/M/l)
    3.SomeGeneralOne-ServerQueueingModels
    4.EmbeddedMarkovChainMethodAppliedtotheQueueingModel(M/GI/l)
    5.ExponentialServiceTimes(G/M/1)
    6.GammaAmvalDtstnbutlonandGeneralizations(Ek/M/1)
    7.ExponentialServicewithsServers(GI/M/s)
    8.TheVirtualWaitingTimeandtheBusyPeriod
    Problems
    Notes
    References
    MISCELLANEOUSPROBLEMS
    Index
  • 内容简介:
      本书是人民邮电出版社影印和翻译出版的《随机过程初级教程》的姊妹篇,内容包括马尔可夫链的代数方法、转移概率的比定理及应用、连续时间马尔可夫链、扩散过程、复合随机过程、独立同分布随机变理部分和波动理论、排队过程等很多主题。本书将理论与应用有机地结合在一起,取得了完美的平衡。
      本书适用而广,可供数学、物理学、生物学、社会学、管理学和其他工程领域的理论研究者和实践者学习。
  • 作者简介:
      SamuelKarlin,斯坦福大学荣休教授,国际著名的应用概率学家,美国科学院院士,数理统计学会会士。1987年获冯·诺伊曼奖。在生灭过程中计算平稳分布的Karlin-McGregor定理即以他的名字命名。
      HowardM.Taylor,康奈尔大学荣休教授,国际著名的应用概率学家。
  • 目录:
    Chapter10 ALGEBRAICMETHODSINMARKOVCHAINS
    1.Preliminaria
    2.RelationsofEigenvaluesandRecurrenceClaum
    3.PeriodicClasses
    4.SpecialComputationalMethodsinMarkovChains
    5.Examples
    6.ApplicationstoCoinTomin
    ElementaryProblems
    Problermt
    Nores
    References

    Chapter11RATIOTHEoREMSoFTRANSITl0NPROBABILITIESANDAPPLICATl0NS
    1.TabooProbabilities
    2.RatioTheorems
    3.ExistenceofGeneralizedStationaryDistributions
    4.InterpretationofGeneralizedStationaryDistributions
    5.Regular,Superregular,andSubregularSequencesfor MarkovChains
    6.StoppingRuleProblems
    ElementaryProblems
    Problems
    Notes
    References

    Chapter12 SUMSOFINDEPENDENTRANDOMVARIABLESASAMARKOVCHAIN
    1.RecurrencePropertiesofSumsofIndependentRandomVariables
    2.LocalLimitTheorems
    3.RightRegularSequencesfortheMarkovChain
    4.TheDiscreteRenewalTheorem
    ElementaryProblems
    Problems
    Notes
    References

    Chapter13 ORDERSTATISTICS,POISSONPROCESSES,AND
    APPLICATIONS
    1.OrderStatisticsandTheirRelationtoPoissonProcesses
    2.TheBallotProblem
    3.EmpiricalDistributionFunctions
    4.SomeLimitDistributionsforEmpiricalDistributionFunctions
    ElementaryProblems
    Problems
    Notes
    References

    Chapter14CONTINUOUSTIMEMARKOVCHAINS
    1.DifferentiabilityPropertiesofTransitionProbabilities
    2.ConservativeProcessesandtheForwardandBackwardDifferentialEquations
    3.ConstructionofaContinuousTimeMarkovChainfromItsInfinitesimalParameters
    4.StrongMarkovProperty
    Problems
    Notes
    References

    Chapter15DIFFUSIONPROCESSES..
    1.GeneralDescription
    2.ExamplesofDiffusion
    3.DifferentialEquationsAssociatedwithCertainFunctionals
    4.SomeConcreteCasesoftheFunctionalCalculations
    5.TheNatureofBackwardandForwardEquationsandCalculationofStationaryMeasures
    6.BoundaryClassificationforRegularDiffusionProcesses
    7.SomeFurtherCharacterizationofBoundaryBehavior
    8.SomeConstructionsofBoundaryBehaviorofDiffusionProcesses
    9.ConditionedDiffusionProcesses
    10.SomeNaturalDiffusionModelswithKilling
    11.SemigroupFormulationofContinuousTimeMarkovProcesses
    12.FurtherTopicsintheSemigroupTheoryofMarkovProcessesandApplicationstoDiffusions
    13.TheSpectralRepresentationoftheTransitionDensityforaDiffusion
    14.TheConceptofStochasticDifferentialEquations
    15.SomeStochasticDifferentialEquationModels
    16.APreviewofStochasticDifferentialEquationsandStochasticIntegrals
    ElementaryProblems
    Problems
    Notes
    References

    Chapter16COMPOUNDINGSTOCHASTICPROCESSES
    1.MultidimensionalHomogeneousPoissonProcesses
    2.AnApplicationofMultidimensionalPoissonProcessestoAstronomy
    3.ImmigrationandPopulationGrowth
    4.StochasticModelsofMutationandGrowth
    5.One-DimensionalGeometricPopulationGrowth
    6.StochasticPopulationGrowthModelinSpaceandTime
    7.DeterministicPopulationGrowthwithAgeDistribution
    8.ADiscreteAgingModel
    9.CompoundPoissonProcesses
    ElementaryProblems
    Problems
    Notes
    References

    Chapter17FLUCTUATIONTHEORYOFPARTIALSUMSOFINDEPENDENTIDENTICALLYDISTRIBUTEDRANDOMVARIABLES
    1.TheStochasticProcessofPartialSums
    2.AnEquivalencePrinciple
    3.SomeFundamentalIdentitiesofFluctuationTheoryandDirectApplications
    4.TheImportantConceptofLadderRandomVariables
    5.ProofoftheMainFluctuationTheoryIdentities
    6.MoreApplicationsofFluctuationTheory
    Problems
    Notes
    References

    Chapter18QUEUEINGPROCESSES
    1.GeneralDescription
    2.TheSimplestQueueingProcesses(M/M/l)
    3.SomeGeneralOne-ServerQueueingModels
    4.EmbeddedMarkovChainMethodAppliedtotheQueueingModel(M/GI/l)
    5.ExponentialServiceTimes(G/M/1)
    6.GammaAmvalDtstnbutlonandGeneralizations(Ek/M/1)
    7.ExponentialServicewithsServers(GI/M/s)
    8.TheVirtualWaitingTimeandtheBusyPeriod
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    Notes
    References
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