An Introduction to the Theory of Point Processes

An Introduction to the Theory of Point Processes pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Springer Verlag
作者:Daley, Daryl J.
出品人:
页数:592
译者:
出版时间:2007-9
价格:$ 157.07
装帧:HRD
isbn号码:9780387213378
丛书系列:Probability and its Applications- A Series of the Applied Probability Trust
图书标签:
  • 随机过程
  • 数学
  • 工具书
  • Probability
  • Mathematics
  • 点过程
  • 随机过程
  • 数学
  • 概率论
  • 统计学
  • 随机模型
  • 排队论
  • 应用数学
  • 理论
  • 建模
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具体描述

This is the second volume of the reworked second edition of a key work on Point Process Theory. Fully revised and updated by the authors who have reworked their 1988 first edition, it brings together the basic theory of random measures and point processes in a unified setting and continues with the more theoretical topics of the first edition: limit theorems, ergodic theory, Palm theory, and evolutionary behaviour via martingales and conditional intensity. The very substantial new material in this second volume includes expanded discussions of marked point processes, convergence to equilibrium, and the structure of spatial point processes.

探索随机世界的脉络:一本关于事件发生规律的导论 想象一下,你置身于一片广袤的森林,观察着树木的生长分布。每一棵树的出现,并非随机地散落在各处,而是受到土壤肥力、光照条件、竞争等多种因素的影响,呈现出某种内在的规律。或者,你是一名统计学家,正在研究地震的发生频率,分析每次地震的震级、地点和时间之间的关联。又或者,你是一位通信工程师,试图理解信息在网络节点上的传输和拥塞情况,每一条信息的发送都是一个离散的“事件”。 这些看似独立的现象,却都指向同一个核心问题:如何在数学上刻画和理解那些在时间和空间中随机出现的“事件”集合的性质? 这便是“点过程”理论所要解答的根本疑问。 本书《随机事件的统计图景:点过程理论导论》并非旨在深入探讨某个特定领域如“点过程理论”的定义或其历史渊源,而是致力于为你揭示一种强大的数学工具,它能够帮助我们量化和分析在连续空间(通常是时间或空间)中发生的离散事件序列所呈现的统计规律。 我们将一同踏上探索这些随机脉络的旅程,理解事件的“出现”是如何被统计模型所捕捉,以及这些模型如何帮助我们预测、解释甚至控制现实世界中的复杂现象。 为何我们需要点过程理论? 在现实世界中,许多现象的发生并非连续的,而是以一个个独立的、离散的“事件”形式出现。例如: 物理学与天文学: 恒星的分布、放射性粒子的衰变、宇宙射线的到达。 生物学与医学: 神经元的放电、疾病的爆发、基因突变的频率。 工程学与计算机科学: 网站的访问请求、网络中的数据包传输、故障的发生。 社会科学与经济学: 股票市场的交易、犯罪事件的发生、客户的购买行为。 这些事件的发生往往带有随机性,但它们并非完全无序。相反,它们可能表现出各种有趣的结构和模式,例如聚集、排斥、周期性等。传统的一些统计方法,如简单的频率统计或独立变量分析,可能难以完全捕捉这些事件序列的内在关联和分布特性。点过程理论提供了一个统一的框架,允许我们从事件发生的概率分布、密度、相关性、以及空间或时间上的聚集性等多个维度来描述和分析这些随机现象。 本书将带你领略怎样的风景? 本书的设计初衷,是为那些希望理解和运用点过程统计思想的读者提供一个清晰、系统的入门。我们将避开过于抽象的纯数学推导,而是将重点放在点过程的基本概念、模型构建、参数估计以及统计推断上。 第一部分:点过程的几何语言 我们将从点过程最直观的几何理解开始。点过程可以被看作是在一个连续空间(例如一条线段、一个平面区域、一个时间区间)中撒落的一系列“点”。这些点是随机的,但它们组合起来构成了我们观察到的现象。 基本概念: 我们会介绍一些核心术语,如“测度”、“随机测度”,以及点过程作为这些测度的具体实现。理解不同类型的点过程(如泊松过程、高斯过程等)的直观含义是至关重要的。 点过程的描述: 如何描述一个点过程?我们将探讨其“强度函数”或“密度函数”,它刻画了单位空间内事件发生的平均速率。我们还将讨论“二阶矩测度”,它揭示了事件之间是否存在空间或时间的依赖性,例如事件是否倾向于聚集或排斥。 可视化与直观理解: 图形化的表示对于理解抽象的点过程模型至关重要。我们将通过大量的图示,展示不同点过程模型的样本,以及它们在时间和空间上的分布特征。 第二部分:构建点过程的模型 理解了点过程的基本描述方式后,我们将进一步学习如何构建能够刻画特定现象的点过程模型。 泊松过程: 这是最基础也是最重要的一种点过程。我们将深入探讨一维(时间)和多维(空间)泊松过程的性质,以及它们在模拟独立且随机发生的事件中的应用。我们将学习如何估计泊松过程的强度参数。 聚集点过程: 许多现实世界的事件倾向于聚集,例如疾病的局部爆发或网络通信的突发流量。我们将介绍一些能够模拟聚集行为的模型,例如“簇点过程”(Cox过程)等,理解它们如何通过引入随机的强度函数来捕捉事件的聚集性。 排斥点过程: 与聚集相反,某些事件之间可能存在相互排斥的倾向,例如在生物系统中,植物种子之间的竞争。我们将介绍一些模拟排斥行为的模型,理解它们如何通过引入“硬核”或“软核”相互作用来描述事件的避免性。 马尔可夫点过程: 当事件之间的相互作用依赖于其相对位置时,马尔可夫点过程提供了一种强大的建模工具。我们将初步接触这类模型,理解它们在模拟复杂空间依赖性方面的潜力。 第三部分:从数据中学习点过程 理论模型固然重要,但如何利用实际观测数据来估计模型参数,并检验模型的拟合优度,才是应用的关键。 参数估计: 我们将学习一些常用的参数估计方法,例如最大似然估计,以及它们在不同点过程模型中的应用。例如,如何从观测到的地震序列中估计地震的平均发生率。 模型检验与诊断: 如何判断一个点过程模型是否“合适”?我们将介绍一些模型检验的方法,帮助我们评估模型对数据的拟合程度,以及识别模型可能存在的不足。 点过程的预测: 基于已有的观测数据,我们如何对未来的事件发生进行预测?我们将探讨一些基于点过程模型的预测方法,例如强度函数的预测或未来事件发生概率的估计。 第四部分:点过程在实践中的应用 理论最终要服务于实践。在本书的最后部分,我们将通过一系列生动的案例,展示点过程理论在不同领域的实际应用。 空间点模式分析: 如何分析地理位置上的事件分布,例如犯罪热点区域的识别,动植物种群的空间分布格局研究。 时间序列分析: 如何分析事件在时间上的发生规律,例如分析通信网络中的流量波动,股票市场的交易频率变化。 生存分析与可靠性工程: 如何模拟和预测系统故障的发生,或者个体在某个时间段内生存的概率。 图像分析与计算机视觉: 点过程的思想在某些图像处理任务中也有应用,例如纹理分析或特征点的提取。 这本书适合谁? 无论你是统计学、数学、计算机科学、物理学、工程学、生物学,还是任何需要处理随机离散事件数据的学科背景的研究者、学生或从业人员,如果你对理解和量化随机现象的内在结构充满兴趣,本书都将为你打开一扇新的大门。我们假设读者具备基本的概率论和统计学知识,但即便如此,我们也将在必要时回顾和介绍相关的概念,以确保内容的连贯性和易读性。 展望 点过程理论是一个充满活力且不断发展的领域。它提供了一种统一而强大的视角,让我们能够更深入地理解和量化现实世界中那些看似杂乱无章的随机现象。通过学习本书,你将掌握一套有力的分析工具,能够更有效地探索和揭示隐藏在数据背后的随机脉络,从而为你的研究和实践提供更坚实的理论基础和更有效的解决方案。准备好,让我们一同开始这场精彩的探索之旅吧!

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读后感

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作为一个长期从事信号处理研究的工程师,我最关心的是理论如何落地到实际问题中去。这本书的后半部分,在这方面做得非常出色,它没有停留在纯粹的数学美学上,而是清晰地勾勒出了点过程理论在各个领域的应用蓝图。例如,在描述网络通信中的数据包到达模型时,书中详细分析了使用带记忆性的过程来模拟拥塞控制的优势;而在描述生物学中的神经元放电序列时,作者展示了如何利用概率生成函数来分析尖峰率的非均匀性。这些案例的引入,不仅仅是简单的应用展示,更是对前面理论工具的一次实战演练。通过这些实际案例,我能更深刻地理解为什么选择特定的点过程模型至关重要,以及如何根据观测数据的特性来反向推断出最合适的数学框架。这种理论指导实践,实践反哺理论深化的阅读体验,对于工程应用背景的读者来说,是极具价值的。

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关于本书的参考书目和注释部分,我必须给予高度赞扬。作者显然花费了大量心血来构建一个详尽的知识网络。每一章的末尾,都附带有非常详尽的“历史与进一步阅读”部分,不仅标注了每一个关键概念的原始出处(通常是上世纪中叶的经典文献),还为读者指明了通往更前沿研究方向的路径。例如,对于动态随机系统,他不仅提及了经典的随机微分方程,还引述了近年来关于随机场表示的一些新进展。这种“知其然,更要知其所以然”的学术态度,体现在了全书的每一个细节中。对于一个希望以这本书为起点,深入研究概率论和随机过程领域的研究生或青年学者而言,这个参考系统简直就是一份精心绘制的地图。它不仅教会了你如何解决当前的问题,更重要的是,它指引你下一步该去探索哪里,其学术视野之广阔,令人钦佩。

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坦白说,这本书的挑战性也是毋庸置疑的,它绝对不是那种可以轻松翻阅的“入门读物”。在涉及到更高阶的马尔可夫点过程和交互过程的部分,我发现自己不得不频繁地停下来,查阅相关的测度论和泛函分析的补充材料。作者在处理一些深度定理的证明时,尽管保持了逻辑的完整性,但中间的跳跃步骤,对于非专业人士来说,仍然需要花费大量的精力去填补空白。有几次我对着一个复杂的积分方程推导看了足足半个小时,才意识到其中隐藏了一个关键的测度分解定理的应用。不过,这种“啃硬骨头”的过程,也带来了巨大的成就感。每当成功推导出书中所给出的结论时,那种智力上的满足感是其他轻松读物无法比拟的。这本书成功地在“可教性”和“学术深度”之间找到了一个微妙的平衡点,它要求读者付出努力,但同时也保证了所学知识的含金量。

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这本书的装帧设计着实令人眼前一亮,封面采用了深沉的藏青色调,配以烫金的标题字体,散发出一种古典而厚重的学术气息。拿到手中,纸张的质感非常出色,那种微微带有一点粗粝感的米白色纸张,不仅阅读起来眼睛不易疲劳,更给人一种手捧经典著作的庄严感。内页的排版也极其考究,字体大小和行距的设置都拿捏得恰到好处,即便是面对复杂的数学公式,也能保持清晰的脉络感,让人在沉浸于晦涩的理论时,不至于在视觉上感到压迫。特别是那些关键定理和定义,都被妥善地用粗体或斜体区分开来,这种细节处理,无疑极大地提升了学习效率。装订工艺也十分扎实,即便是频繁翻阅查找特定章节,书脊依然保持着良好的平整度,可见出版社在制作上的用心。可以说,单从物理层面上讲,这本书完全符合一本优秀学术专著应有的水准,让人愿意把它长期置于书架的显眼位置,时不时地拿出来把玩一番,光是这种触感和视觉享受,就已经值回票价了。

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我花了整整一个周末的时间来消化前几章的基础概念,最大的感受是作者的叙述逻辑异常严谨,简直像是在搭建一座精密的钟表。他没有急于抛出那些令人望而生畏的随机过程定义,而是非常耐心地从经典的泊松过程的直观理解入手,逐步引入强度函数、概率测度和随机测量的抽象概念。这种由浅入深的构建方式,对于我这样背景并非纯数学出身的读者来说,极大地降低了入门的门槛。书中对每一个核心术语的引入,都伴随着清晰的背景动机和应用场景的简要说明,而不是冷冰冰地给出一堆公理。我特别欣赏作者在论证过程中,经常会穿插一些精妙的例子,比如在解释平稳性时,他用到了金融市场中高频交易的简化模型,瞬间让原本抽象的数学概念鲜活了起来。读完第一部分,我感觉自己对“随机性如何随时间演化”这个问题有了一个全新的、结构化的认知框架,远比我过去零散阅读的资料要系统得多。

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