由于此商品库存有限,请在下单后15分钟之内支付完成,手慢无哦!
100%刮中券,最高50元无敌券,券有效期7天
活动自2017年6月2日上线,敬请关注云钻刮券活动规则更新。
如活动受政府机关指令需要停止举办的,或活动遭受严重网络攻击需暂停举办的,或者系统故障导致的其它意外问题,苏宁无需为此承担赔偿或者进行补偿。
[正版]出版社应用随机过程 概率模型导论 第11版
¥ ×1
店铺公告
为保障消费者合理购买需求及公平交易机会,避免因非生活消费目的的购买货囤积商品,抬价转售等违法行为发生,店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单:包括但不限于相同用户ID批量下单,同一用户(指不同用户ID,存在相同/临近/虚构收货地址,或相同联系号码,收件人,同账户付款人等情形的)批量下单(一次性大于5本),以及其他非消费目的的交易订单。
温馨提示:请务必当着快递员面开箱验货,如发现破损,请立即拍照拒收,如验货有问题请及时联系在线客服处理,(如开箱验货时发现破损,所产生运费由我司承担,一经签收即为货物完好,如果您未开箱验货,一切损失就需要由买家承担,所以请买家一定要仔细验货)。
关于退货运费:对于下单后且物流已发货货品在途的状态下,原则上均不接受退货申请,如顾客原因退货需要承担来回运费,如因产品质量问题(非破损问题)可在签收后,联系在线客服。
|
本书是一部经典的随机过程著作,叙述深入浅出、涉及面广。主要内容有随机变量、条件期望、马尔可夫链、指数分布、泊松过程、平稳过程、更新理论及排队论等,也包括了随机过程在物理、生物、运筹、网络、遗传、经济、保险、金融及可靠性中的应用。特别是有关随机模拟的内容,给随机系统运行的模拟计算提供了有力的工具。
最新版还增加了不带左跳的随机徘徊和生灭排队模型等内容。本书约有700 道习题,其中带星号的习题还提供了解答。
本书可作为计算机科学、保险学、社会科学、生命科学、管理科学与工程等专业随机过程基础课教材。
第1章 概率论引论 1
1.1 引言 1
1.2 样本空间与事件 1
1.3 定义在事件上的概率 3
1.4 条件概率 5
1.5 独立事件 8
1.6 贝叶斯公式 10
习题 12
参考文献 16
第2章 随机变量 17
2.1 随机变量 17
2.2 离散随机变量 20
2.2.1 伯努利随机变量 21
2.2.2 二项随机变量 21
2.2.3 几何随机变量 24
2.2.4 泊松随机变量 24
2.3 连续随机变量 25
2.3.1 均匀随机变量 26
2.3.2 指数随机变量 27
2.3.3 伽马随机变量 27
2.3.4 正态随机变量 28
2.4 随机变量的期望 29
2.4.1 离散情形 29
2.4.2 连续情形 31
2.4.3 随机变量的函数的期望 32
2.5 联合分布的随机变量 35
2.5.1 联合分布函数 35
2.5.2 独立随机变量 38
2.5.3 协方差与随机变量和的方差 39
2.5.4 随机变量的函数的联合概率分布 46
2.6 矩母函数 48
2.7 发生事件数的分布 57
2.8 极限定理 59
2.9 随机过程 65
习题 66
参考文献 75
第3章 条件概率与条件期望 76
3.1 引言 76
3.2 离散情形 76
3.3 连续情形 79
3.4 通过取条件计算期望 82
3.5 通过取条件计算概率 94
3.6 一些应用 110
3.6.1 列表模型 110
3.6.2 随机图 111
3.6.3 均匀先验、波利亚坛子模型和博斯-爱因斯坦分布 116
3.6.4 模式的平均时间 120
3.6.5 离散随机变量的k 记录值 123
3.6.6 不带左跳的随机徘徊 125
3.7 复合随机变量的恒等式 130
3.7.1 泊松复合分布 132
3.7.2 二项复合分布 133
3.7.3 与负二项随机变量有关的一个复合分布 134
习题 135
第4章 马尔可夫链 150
4.1 引言 150
4.2 C-K 方程 153
4.3 状态的分类 160
4.4 长程性质和极限概率 168
4.5 一些应用 183
4.5.1 赌徒破产问题 183
4.5.2 算法有效性的一个模型 186
4.5.3 用随机游动分析可满足性问题的概率算法 188
4.6 在暂态停留的平均时间 193
4.7 分支过程 195
4.8 时间可逆的马尔可夫链 198
4.9 马尔可夫链蒙特卡罗方法 206
4.10 马尔可夫决策过程 209
4.11 隐马尔可夫链 212
习题 218
参考文献 230
第5章 指数分布与泊松过程 231
5.1 引言 231
5.2 指数分布 231
5.2.1 定义 231
5.2.2 指数分布的性质 233
5.2.3 指数分布的进一步性质 238
5.2.4 指数随机变量的卷积 244
5.3 泊松过程 247
5.3.1 计数过程 247
5.3.2 泊松过程的定义 248
5.3.3 到达间隔时间与等待时间的分布 251
5.3.4 泊松过程的进一步性质 253
5.3.5 到达时间的条件分布 258
5.3.6 软件可靠性的估计 266
5.4 泊松过程的推广 268
5.4.1 非时齐泊松过程 268
5.4.2 复合泊松过程 273
5.4.3 条件(混合)泊松过程 277
5.5 随机强度函数和霍克斯过程 280
习题 283
参考文献 296
第6章 连续时间的马尔可夫链 297
6.1 引言 297
6.2 连续时间的马尔可夫链 297
6.3 生灭过程 299
6.4 转移概率函数Pij(t) 304
6.5 极限概率 310
6.6 时间可逆性 316
6.7 倒逆链 323
6.8 均匀化 327
6.9 计算转移概率 330
习题 332
参考文献 338
第7章 更新理论及其应用 340
7.1 引言 340
7.2 N(t) 的分布 341
7.3 极限定理及其应用 344
7.4 更新报酬过程 354
7.5 再生过程 362
7.6 半马尔可夫过程 370
7.7 检验悖论 372
7.8 计算更新函数 374
7.9 有关模式的一些应用 377
7.9.1 离散随机变量的模式 377
7.9.2 不同值的最大连贯的期望时间 383
7.9.3 连续随机变量的递增连贯 385
7.10 保险破产问题 386
习题 391
参考文献 399
第8章 排队理论 401
8.1 引言 401
8.2 预备知识 402
8.2.1 价格方程 402
8.2.2 稳态概率 403
8.3 指数模型 406
8.3.1 单条服务线的指数排队系统 406
8.3.2 有限容量的单条服务线的指数排队系统 412
8.3.3 生灭排队模型 416
8.3.4 擦鞋店 421
8.3.5 具有批量服务的排队系统 424
8.4 排队网络 426
8.4.1 开放系统 426
8.4.2 封闭系统 429
8.5 M/G/1 系统 434
8.5.1 预备知识:功与另一个价格恒等式 434
8.5.2 在M/G/1 中功的应用 435
8.5.3 忙期 436
8.6 M/G/1 的变形 437
8.6.1 有随机容量的批量到达的M/G/1 437
8.6.2 优先排队模型 438
8.6.3 一个M/G/1 优化的例子 441
8.6.4 具有中断服务线的M/G/1 排队系统 444
8.7 G/M/1 模型 446
8.8 有限源模型 450
8.9 多服务线系统 452
8.9.1 厄兰损失系统 453
8.9.2 M/M/k 排队系统 454
8.9.3 G/M/k 排队系统 454
8.9.4 M/G/k 排队系统 456
习题 457
参考文献 466
第9章 可靠性理论 467
9.1 引言 467
9.2 结构函数 467
9.3 独立部件系统的可靠性 472
9.4 可靠性函数的界 476
9.4.1 容斥方法 476
9.4.2 得到r(p) 的界的第二种方法 483
9.5 系统寿命作为部件寿命的函数 485
9.6 期望系统寿命 491
9.7 可修复的系统 495
习题 500
参考文献 505
第10章 布朗运动与平稳过程 506
10.1 布朗运动 506
10.2 击中时刻、最大随机变量和赌徒破产问题 509
10.3 布朗运动的变形 510
10.3.1 漂移布朗运动 510
10.3.2 几何布朗运动 511
10.4 股票期权的定价 512
10.4.1 期权定价的示例 512
10.4.2 套利定理 514
10.4.3 布莱克-斯科尔斯期权定价公式 516
10.5 漂移布朗运动的最大值 521
10.6 白噪声 525
10.7 高斯过程 526
10.8 平稳和弱平稳过程 529
10.9 弱平稳过程的调和分析 533
习题 535
参考文献 538
第11章 模拟 539
11.1 引言 539
11.2 模拟连续随机变量的一般方法 543
11.2.1 逆变换方法 543
11.2.2 拒绝法 544
11.2.3 风险率方法 547
11.3 模拟连续随机变量的特殊方法 549
11.3.1 正态分布 550
11.3.2 伽马分布 552
11.3.3 卡方分布 553
11.3.4 贝塔分布(β (n, m)分布) 553
11.3.5 指数分布——冯·诺伊曼算法 554
11.4 离散分布的模拟 556
11.5 随机过程 562
11.5.1 模拟非时齐泊松过程 563
11.5.2 模拟二维泊松过程 568
11.6 方差缩减技术 570
11.6.1 对偶变量的应用 571
11.6.2 通过取条件缩减方差 574
11.6.3 控制变量 577
11.6.4 重要抽样 579
11.7 确定运行的次数 583
11.8 马尔可夫链的平稳分布的生成 583
11.8.1 过去耦合法 583
11.8.2 另一种方法 585
习题 586
参考文献 593
附录 带星号习题的解 594
索引 635
国际知名概率与统计学家,南加州大学工业工程与运筹系系主任。1968年博士毕业于斯坦福大学统计系,曾在加州大学伯克利分校任教多年。
研究领域包括:随机模型、仿真模拟、统计分析、金融数学等。
北美精算师考试(SOA)考试指定参考书
亲,大宗购物请点击企业用户渠道>小苏的服务会更贴心!
亲,很抱歉,您购买的宝贝销售异常火爆让小苏措手不及,请稍后再试~
非常抱歉,您前期未参加预订活动,
无法支付尾款哦!
抱歉,您暂无任性付资格