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.
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.
發表於2024-11-27
Stochastic Processes 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
圖書標籤: 數學 隨機過程 數理科學 statistics randomn math
非常棒的一本隨機過程入門讀物,最最棒的是其數學證明部分連我都能看懂,公式推導過程中幾乎很少有跳步,完全沒有其它數學書“顯然可得”之類的傲慢錶達。隨機過程是一類將隨機因素納入考量的過程生成模型,其中最最齣名的當屬Markov chain相關的一係列內容,雖然本書隻是入門級彆,並沒有包括hidden等較為進階情況,也沒有把每個主題所有rules都證明齣來,但所呈現部分的質量是相當可以的,對於我這樣一個外行人來說不但做好瞭學習進階課程的準備,更重要的是沒有打擊到數學相應的自信心。值得一提的是,書中附有一部分章節習題的答案,這很好,即使個人還沒有做。隨機過程所研究的對象在各個領域應用已久,而對心理認知現象的模擬研究仍然比較有限,有潛力。這本入門書之後去看看HMM,拿來與心理學中的潛變量模型比較一下。
評分非常棒的一本隨機過程入門讀物,最最棒的是其數學證明部分連我都能看懂,公式推導過程中幾乎很少有跳步,完全沒有其它數學書“顯然可得”之類的傲慢錶達。隨機過程是一類將隨機因素納入考量的過程生成模型,其中最最齣名的當屬Markov chain相關的一係列內容,雖然本書隻是入門級彆,並沒有包括hidden等較為進階情況,也沒有把每個主題所有rules都證明齣來,但所呈現部分的質量是相當可以的,對於我這樣一個外行人來說不但做好瞭學習進階課程的準備,更重要的是沒有打擊到數學相應的自信心。值得一提的是,書中附有一部分章節習題的答案,這很好,即使個人還沒有做。隨機過程所研究的對象在各個領域應用已久,而對心理認知現象的模擬研究仍然比較有限,有潛力。這本入門書之後去看看HMM,拿來與心理學中的潛變量模型比較一下。
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