应用随机过程
1998-10
北京大学出版社
钱敏平
375
无
《应用随机过程》介绍应用随机过程的理论与方法。着重讲述随机过程的概念、思想方法、计算实例，而回避测度论水平的数学严格性。希望使只具有高等数学及初等概率论基础知识的读者就能阅读与学习书中的主要部分。全书共分九章。内容包括：概论与例，随机徘徊与布朗运动，离散时间参数马氏链，马氏链的应用与特例，过程及其应用，随机迭代映射与离散时间连续状态的马氏链，平稳序列、保测映射与遍历论初步等。
第一章 概论与例1.1 什么是随机过程1.2 随机过程是的分布与坐标过程1.3 简单对称随机徘徊及其坐标过程1.4 附录1.5 小结习题第二章 随机徘徊与布朗运动2.1 简单随机徘徊的分布与首次返回（或离开）时间2.2 Brown运动2.3 不变原理与Brown运动的性质2.4 应用——自由连接高分子链的构象分析2.5 基本理新定理2.6 附录习题第三章 离散时间参数Markov链（马氏链）3.1 Markov链的概念与转移阵3.2 常返与非常返3.3 马氏链的转移概率的极限与不变分布3.4 停时、强马氏性与马氏链的强大数律3.5 禁忌概率、首出时、首中时与首中分布3.6 应用例题3.7 附录习题第四章 马氏链的应用与特例4.1 Galton-Watson(GW)简单分支过程4.2 优化的模拟退火方法4.3 人口结构变化的马氏链模型4.4 统计力学中的几个常见马氏链模型4.5 隐Markov模型4.6 随机决策模型习题第五章 Q-过程及其应用5.1 Poisson过程5.2 Q-过程与转移速率阵5.3 几个重要的Q过程模型5.4 Q-过程的极限行为5.5 对称Q-过程5.6 附录习题第六章 随机迭代映射与离散时间连续状态的马氏链第七章 平称序列、保测映射与遍历论初步第八章 Gauss过程与二阶矩方法第九章 Markov过程与随机微分方程索引参考文献
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翻出来回顾回顾
对于大分子的应用挺有意思。
运用熵的概念来解决称球问题很有用。
p362 (b-r)/σ2(1-a)可以确定购买风险证券的比例。
挺好的书，举的例子都挺好的