Author(s) Bio
Peter W. Jones is a professor and Pro Vice Chancellor for Research and Enterprise at Keele University in Staffordshire, UK.
Peter Smith is a Professor Emeritus in the School of Computing and Mathematics at Keele University in Staffordshire, UK.
发表于2024-11-14
Stochastic Processes 2024 pdf epub mobi 电子书
图书标签: 数学 随机过程 数理科学 statistics randomn math
Based on a well-established and popular course taught by the authors over many years, Stochastic Processes: An Introduction, Third Edition, discusses the modelling and analysis of random experiments, where processes evolve over time. The text begins with a review of relevant fundamental probability. It then covers gambling problems, random walks, and Markov chains. The authors go on to discuss random processes continuous in time, including Poisson, birth and death processes, and general population models, and present an extended discussion on the analysis of associated stationary processes in queues. The book also explores reliability and other random processes, such as branching, martingales, and simple epidemics. A new chapter describing Brownian motion, where the outcomes are continuously observed over continuous time, is included. Further applications, worked examples and problems, and biographical details have been added to this edition. Much of the text has been reworked. The appendix contains key results in probability for reference. This concise, updated book makes the material accessible, highlighting simple applications and examples. A solutions manual with fully worked answers of all end-of-chapter problems, and Mathematica (R) and R programs illustrating many processes discussed in the book, can be downloaded from crcpress.com.
非常棒的一本随机过程入门读物,最最棒的是其数学证明部分连我都能看懂,公式推导过程中几乎很少有跳步,完全没有其它数学书“显然可得”之类的傲慢表达。随机过程是一类将随机因素纳入考量的过程生成模型,其中最最出名的当属Markov chain相关的一系列内容,虽然本书只是入门级别,并没有包括hidden等较为进阶情况,也没有把每个主题所有rules都证明出来,但所呈现部分的质量是相当可以的,对于我这样一个外行人来说不但做好了学习进阶课程的准备,更重要的是没有打击到数学相应的自信心。值得一提的是,书中附有一部分章节习题的答案,这很好,即使个人还没有做。随机过程所研究的对象在各个领域应用已久,而对心理认知现象的模拟研究仍然比较有限,有潜力。这本入门书之后去看看HMM,拿来与心理学中的潜变量模型比较一下。
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