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内容简介
本书用初等概率论的观点和方法,阐述了最有用的一些随机过程模型.为加深读者对随机过程模型有比较清晰直观的认识,多数章节后都附有一些实用性的例子,使读者不致有数学推演的枯燥乏味的感觉,凡是学过初等概率论和微积分的读者就能读懂本书.
本书可供一般的科技工作者、理工院校的本科生和研究生参考.
目录
- 前言
第一章 生成函数
§1 概率生成函数
§2 矩生成函数
§3 特征函数
§4 Mellin变换
第二章 随机过程的基本概念
§1 随机过程的有限维分布族
§2 随机过程的数字特征
§3 均方微积分简介
§4 几类重要的随机过程
第三章 分支过程
§1 分支过程的概率生成函数
§2 分支过程的数字特征
§3 灭绝概率
第四章 一维简单随机游动
§1 转移概率uk(n)
§2 首次返回原点的概率fk
第五章 Markov链
§1 绝对概率分布与一步转移概率阵
§2 基本方程
§3 状态分类
§4 遍历性
§5 例子
第六章 更新计数过程
§1 更新概率与事件分类
§2 更新计数过程
§3 剩余寿命与更新方程
§4 例子
第七章 Poisson过程
§1 Poisson过程
§2 时变Poisson过程
§3 复合Poisson过程
§4 滤过Poisson过程
§5 例子
第八章 可数状态的Markov过程
§1 转移概率函数
§2 Q矩阵
§3 例子
第九章 生灭过程
§1 定义
§2 具线性增长的生灭过程
§3 时齐生灭过程
§4 例子
第十章 简单排队过程
§1 基本概念
§2 M/M/k队列
§3 M/G/1队列
§4 例子
第十一章 平稳过程
§1 定义
§2 平稳过程自相关函数的谱分解
§3 平稳过程的谱分解
§4 平稳随机序列
§5 平稳序列的线性预测
§6 例子