An Introduction to Stochastic Processes

出版者:Cengage Learning

作者:Edward P. C. Kao

页数:448

出版时间:1996-6-21

价格:USD 324.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534255183

具体描述

Intended for a calculus-based course in stochastic processes at the graduate or advanced undergraduate level, this text offers a modern, applied perspective. Instead of the standard formal and mathematically rigorous approach usual for texts for this course, Edward Kao emphasizes the development of operational skills and analysis through a variety of well-chosen examples.

用户评价

当我拿起这本书时，我期待的是一种能够点亮我思维火花的学习体验，而《随机过程导论》确实做到了这一点。作者的写作风格，与其说是在“教导”，不如说是在“引领”。他巧妙地将抽象的数学模型与我们日常生活中能够观察到的现象联系起来，使得原本可能枯燥的理论变得生动有趣。我印象最深的是关于随机游走的部分，作者不仅介绍了其基本模型，还深入探讨了其在金融市场、生物进化等领域中的应用，这让我看到了随机过程强大的解释力。书中对条件期望和条件方差的讲解也十分透彻，这为我理解更复杂的随机分析奠定了坚实的基础。我个人比较喜欢的是作者在每章结尾处对相关概念的总结，这帮助我快速回顾和巩固所学知识。此外，书中对一些证明的呈现方式也非常巧妙，既保证了严谨性，又不失清晰度，让我能够理解推导的每一步逻辑。

不得不说，这本书的内容非常丰富，涵盖了随机过程的诸多重要方面，让我受益匪浅。作者在处理复杂问题时，总是能提供一个清晰的框架，并且逐步引导读者深入。例如，在讲解时间序列分析时，作者详细介绍了ARIMA模型，包括其模型构建、参数估计以及模型诊断等整个流程，这对于我理解金融数据和经济数据的波动性非常有帮助。书中对随机微分方程的介绍，虽然有些挑战性，但作者用非常直观的方式将其与布朗运动联系起来，让我对这种描述连续时间随机系统的工具有了初步的认识。我特别欣赏作者在讲解一些模型时，会从其物理意义或直观解释出发，而不是直接给出数学形式。这有助于我理解模型背后的假设和适用范围。此外，书中对一些前沿问题的探讨，虽然篇幅不多，但也足以引发我进一步探索的兴趣。总的来说，这本书是一部既有深度又有广度的经典著作。

坦白说，这是一本需要投入时间和精力的书。我并不是一个数学专业的背景，所以在阅读过程中，我发现有些部分确实需要反复咀嚼。作者的语言风格比较严谨，追求精确性，这对于科学著作而言是必须的，但也意味着阅读的门槛相对较高。尤其是在涉及一些高级概念，比如鞅的定义和性质时，我需要借助一些额外的参考资料才能完全理解。然而，尽管如此，我仍然觉得这本书的价值非常高。它没有回避问题的复杂性，而是直接面对，并提供了解决问题的思路和方法。我尤其喜欢书中关于平稳随机过程的部分，作者详细介绍了自相关函数、功率谱密度等概念，并阐述了它们在信号分析和通信系统中的重要作用。我发现自己对傅立叶分析与随机过程的结合有了新的认识，这对于我理解一些工程问题非常有帮助。这本书让我明白，理解随机过程不仅仅是记住公式，更重要的是理解其背后的随机性和统计规律。

这本《随机过程导论》确实是一本内容充实，逻辑清晰的著作。当我翻开它时，就被作者严谨的数学推导和详尽的例子所吸引。尤其是在讲解马尔可夫链的部分，作者没有止步于理论的介绍，而是深入剖析了其转移概率矩阵的构造、稳态分布的求解方法，以及如何应用到实际场景中，比如排队论模型或者股票价格的模拟。每一个定理的提出都伴随着精巧的证明，而且这些证明思路的讲解非常到位，即使是初学者也能循序渐进地理解。书中大量的习题也是一大亮点，它们的设计难度和深度都恰到好处，既能巩固课堂上的知识点，又能激发读者进一步思考。我花了很长时间才消化完其中的一部分内容，特别是关于泊松过程的讨论，作者从多个角度对其进行了阐释，包括其与指数分布的关系，以及在事件发生率分析中的应用。书中对大数定律和中心极限定理的引申也是非常精彩的，这让我对概率论中的一些核心概念有了更深刻的理解。总的来说，这是一本适合想要扎实掌握随机过程基础理论，并将其应用于实际问题的读者。

这本书的叙事方式和知识组织给我留下了非常深刻的印象。它并非简单地罗列公式和定义，而是通过生动的语言和贴切的比喻，将抽象的数学概念具象化。例如，在描述布朗运动时，作者并没有直接给出复杂的随机微分方程，而是从粒子在流体中的无规则运动出发，层层递进，最终引出维纳过程的性质。我特别欣赏作者在讲解不同随机过程之间的联系时所做的努力，比如如何从离散时间的马尔可夫链过渡到连续时间的马尔可夫过程，以及它们各自的应用领域。书中穿插的许多历史背景介绍也让我在学习过程中充满了趣味性，了解这些理论是如何在历史的长河中被发现和发展起来的，这无疑是一种独特的学习体验。我发现自己经常在阅读完一个章节后，会主动去查阅一些相关的文献，这正是这本书激发了我更深层次求知欲的体现。而且，作者对一些经典问题，如伯努利试验序列的收敛性，给出了非常详尽的分析，这对于理解概率论中的渐进行为至关重要。