研究生教学用书·公共基础课系列:随机过程(第4版)

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作者:
2008-08
版次: 4
ISBN: 9787560921235
定价: 24.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 198页
字数: 256千字
正文语种: 简体中文
263人买过
  •   本书为研究生课程“随机过程”的教材,其主要内容有:随机过程的概念,泊松过程,马尔可夫链,连续时间的马尔可夫链,平稳随机过程,平稳随机过程的谱分析,时间序列分析等。
      本书除介绍最基本的理论外,取材突出了实用较多的泊松过程,马尔可夫链和平稳过程。叙述尽可能通俗,例题较多并尽力结合实际应用。每章后面附有习题,书后附有习题解析,可供读者选用、参考。
      本书可供理工科(含工程类型)硕士研究生的教材或参考书,也可供有关教学和工作技术人员参考。 第一章预备知识
    1.1概率空间
    1.2随机变量及其分布
    1.3随机变量的数字特征
    1.4特征函数、母函数和拉氏变换
    1.5n维正态分布
    1.6条件期望

    第二章随机过程的概念与基本类型
    2.1随机过程的基本概念
    2.2随机过程的分布律和数字特征
    2.3复随机过程
    2.4几种重要的随机过程
    习题二

    第三章泊松过程
    3.1泊松过程的定义和例子
    3.2泊松过程的基本性质
    3.3非齐次泊松过程
    3.4复合泊松过程
    习题三

    第四章马尔可夫链
    4.1马尔可夫链的概念及转移概率
    4.2马尔可夫链的状态分类
    4.3状态空间的分解
    4.4pij(n)的渐近性质与平稳分布
    习题四

    第五章连续时间的马尔可夫链
    5.1连续时间的马尔可夫链
    5.2柯尔莫哥洛夫微分方程
    5.3生灭过程
    习题五

    第六章平稳随机过程
    6.1平稳过程的概念与例子
    6.2联合平稳过程及相关函数的性质
    6.3随机分析
    6.4平稳过程的各态历经性
    习题六

    第七章平稳过程的谱分析
    7.1平稳过程的谱密度
    7.2谱密度的性质
    7.3窄带过程及白噪声过程的功率谱密度
    7.4联合平稳过程的互谱密度
    7.5平稳过程通过线性系统的分析
    习题七

    第八章时间序列分析
    8.1ARMA模型
    8.2模型的识别
    8.3模型阶数的确定
    8.4模型参数的估计
    8.5模型的检验
    8.6平稳时间序列预报
    8.7非平稳时间序列及其预报
    习题八
    第九章习题解析
    参考书目
  • 内容简介:
      本书为研究生课程“随机过程”的教材,其主要内容有:随机过程的概念,泊松过程,马尔可夫链,连续时间的马尔可夫链,平稳随机过程,平稳随机过程的谱分析,时间序列分析等。
      本书除介绍最基本的理论外,取材突出了实用较多的泊松过程,马尔可夫链和平稳过程。叙述尽可能通俗,例题较多并尽力结合实际应用。每章后面附有习题,书后附有习题解析,可供读者选用、参考。
      本书可供理工科(含工程类型)硕士研究生的教材或参考书,也可供有关教学和工作技术人员参考。
  • 目录:
    第一章预备知识
    1.1概率空间
    1.2随机变量及其分布
    1.3随机变量的数字特征
    1.4特征函数、母函数和拉氏变换
    1.5n维正态分布
    1.6条件期望

    第二章随机过程的概念与基本类型
    2.1随机过程的基本概念
    2.2随机过程的分布律和数字特征
    2.3复随机过程
    2.4几种重要的随机过程
    习题二

    第三章泊松过程
    3.1泊松过程的定义和例子
    3.2泊松过程的基本性质
    3.3非齐次泊松过程
    3.4复合泊松过程
    习题三

    第四章马尔可夫链
    4.1马尔可夫链的概念及转移概率
    4.2马尔可夫链的状态分类
    4.3状态空间的分解
    4.4pij(n)的渐近性质与平稳分布
    习题四

    第五章连续时间的马尔可夫链
    5.1连续时间的马尔可夫链
    5.2柯尔莫哥洛夫微分方程
    5.3生灭过程
    习题五

    第六章平稳随机过程
    6.1平稳过程的概念与例子
    6.2联合平稳过程及相关函数的性质
    6.3随机分析
    6.4平稳过程的各态历经性
    习题六

    第七章平稳过程的谱分析
    7.1平稳过程的谱密度
    7.2谱密度的性质
    7.3窄带过程及白噪声过程的功率谱密度
    7.4联合平稳过程的互谱密度
    7.5平稳过程通过线性系统的分析
    习题七

    第八章时间序列分析
    8.1ARMA模型
    8.2模型的识别
    8.3模型阶数的确定
    8.4模型参数的估计
    8.5模型的检验
    8.6平稳时间序列预报
    8.7非平稳时间序列及其预报
    习题八
    第九章习题解析
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