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內容簡介

　　本書是編者根據多年從事隨機過程課程的教學經驗，吸取國內外優秀教材之長，特彆是采納瞭國內一些知名專傢、學者的建議編寫而成。在注重隨機過程基本理論、基本方法的基礎上，加強瞭應用的實例，注意數學模型和實際模型相結閤。內容包括概率論(概要)、隨機過程的基本概念、幾種重要的隨機過程、馬爾可夫過程、均方微積分、平穩過程及時間序列分析簡介。可供理工科碩士研究生、高年級本科生選用。

內頁插圖

目錄

第一章 概率論（概要）
1．1 概率空間（Ω，ξ，P）
1．2 隨機變量及其分布
1．3 隨機變量的數字特徵
1。4條件數學期望
1．5 隨機變量的特徵函數
1．6 收斂性與極限定理
習題一

第二章 隨機過程的基本概念
2．1 隨機過程的定義及分類
2．2 隨機過程的分布及其數字特徵
2．3 復隨機過程
習題二

第三章 幾種重要的隨機過程
3．1 獨立過程與獨立增量過程
3．2 正態過程（高斯過程）
3．3 維納過程（Brown運動）
3．4 泊鬆過程
習題三

第四章 馬爾可夫過程
4．1 馬爾可夫過程的概念
4．2 離散參數馬氏鏈
4．3 齊次馬氏鏈狀態的分類
4．4 連續參數馬爾可夫鏈
4．5 生滅過程
4．6 生滅過程在排隊論中的應用
習題四

第五章 均方微積分
5．1 均方極限
5．2 均方連續
5．3 均方導數
5．4 均方積分
5．5 均方隨機微分方程簡介
習題五

第六章 平穩過程
6．1 平穩過程的概念
6．2 平穩過程及其相關函數的性質
6．3 乎穩過程的均方遍曆性
6．4 平穩過程的譜密度
6．5 平穩過程的譜分解
6．6 綫性係統中的平穩過程
6．7 白噪聲通過綫性係統
6．8 平穩窄帶隨機過程
習題六

第七章 時間序列分析簡介
7．1 自迴歸滑動平均過程
7．2 ARMA過程的性質及相關分析
7．3 ARMA（p，q）過程的參數估計
7．4 模型識彆與階估計初步
7．5 時間序列的預報
習題七
參考文獻
隨機過程及應用 [Random Process and Its Applications] 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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