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    应用随机过程概率模型导论 第11版 PDF 下载


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    资料简介:
    本书是一部经典的*过程著作,叙述深入浅出、涉及面广。主要内容有*变量、条件期望、马尔可夫链、指数分布、泊松过程、平稳过程、更新理论及排队论等,也包括了*过程在物理、生物、运筹、网络、遗传、经济、保险、金融及可靠性中的应用。特别是有关*模拟的内容,给*系统运行的模拟计算提供了有力的工具。zui新版还增加了不带左跳的*徘徊和生灭排队模型等内容。本书约有700 道习题,其中带星号的习题还提供了解答。本书可作为计算机科学、保险学、社会科学、生命科学、管理科学与工程等专业*过程基础课教材。
     
    资料目录:

    华东15选5最新开奖号码 www.fjbbo.com 第1章 概率论引论  1

    1.1 引言  1

    1.2 样本空间与事件  1

    1.3 定义在事件上的概率  3

    1.4 条件概率  5

    1.5 独立事件  8

    1.6 贝叶斯公式  10

    习题  12

    参考文献  16

    第2章 随机变量  17

    2.1 随机变量  17

    2.2 离散随机变量  20

    2.2.1 伯努利随机变量  21

    2.2.2 二项随机变量  21

    2.2.3 几何随机变量  24

    2.2.4 泊松随机变量  24

    2.3 连续随机变量  25

    2.3.1 均匀随机变量  26

    2.3.2 指数随机变量  27

    2.3.3 伽马随机变量  27

    2.3.4 正态随机变量  28

    2.4 随机变量的期望  29

    2.4.1 离散情形  29

    2.4.2 连续情形  31

    2.4.3 随机变量的函数的期望  32

    2.5 联合分布的随机变量  35

    2.5.1 联合分布函数  35

    2.5.2 独立随机变量  38

    2.5.3 协方差与随机变量和的方差  39

    2.5.4 随机变量的函数的联合概率分布  46

    2.6 矩母函数  48

    2.7 发生事件数的分布  57

    2.8 极限定理  59

    2.9 随机过程  65

    习题  66

    参考文献  75

    第3章 条件概率与条件期望  76

    3.1 引言  76

    3.2 离散情形  76

    3.3 连续情形  79

    3.4 通过取条件计算期望  82

    3.5 通过取条件计算概率  94

    3.6 一些应用  110

    3.6.1 列表模型  110

    3.6.2 随机图  111

    3.6.3 均匀先验、波利亚坛子模型和博斯-爱因斯坦分布  116

    3.6.4 模式的平均时间  120

    3.6.5 离散随机变量的k 记录值  123

    3.6.6 不带左跳的随机徘徊   125

    3.7 复合随机变量的恒等式  130

    3.7.1 泊松复合分布  132

    3.7.2 二项复合分布  133

    3.7.3 与负二项随机变量有关的一个复合分布  134

    习题  135

    第4章 马尔可夫链  150

    4.1 引言  150

    4.2 C-K 方程  153

    4.3 状态的分类  160

    4.4 长程性质和极限概率  168

    4.5 一些应用  183

    4.5.1 赌徒破产问题  183

    4.5.2 算法有效性的一个模型  186

    4.5.3 用随机游动分析可满足性问题的概率算法  188

    4.6 在暂态停留的平均时间  193

    4.7 分支过程  195

    4.8 时间可逆的马尔可夫链  198

    4.9 马尔可夫链蒙特卡罗方法  206

    4.10 马尔可夫决策过程  209

    4.11 隐马尔可夫链  212

    习题  218

    参考文献  230

    第5章 指数分布与泊松过程  231

    5.1 引言  231

    5.2 指数分布  231

    5.2.1 定义  231

    5.2.2 指数分布的性质  233

    5.2.3 指数分布的进一步性质  238

    5.2.4 指数随机变量的卷积   244

    5.3 泊松过程  247

    5.3.1 计数过程  247

    5.3.2 泊松过程的定义  248

    5.3.3 到达间隔时间与等待时间的分布  251

    5.3.4 泊松过程的进一步性质  253

    5.3.5 到达时间的条件分布   258

    5.3.6 软件可靠性的估计  266

    5.4 泊松过程的推广  268

    5.4.1 非时齐泊松过程  268

    5.4.2 复合泊松过程  273

    5.4.3 条件(混合)泊松过程  277

    5.5 随机强度函数和霍克斯过程  280

    习题  283

    参考文献  296

    第6章 连续时间的马尔可夫链   297

    6.1 引言  297

    6.2 连续时间的马尔可夫链  297

    6.3 生灭过程  299

    6.4 转移概率函数Pij(t)  304

    6.5 极限概率  310

    6.6 时间可逆性  316

    6.7 倒逆链  323

    6.8 均匀化  327

    6.9 计算转移概率  330

    习题  332

    参考文献  338

    第7章 更新理论及其应用  340

    7.1 引言  340

    7.2 N(t) 的分布  341

    7.3 极限定理及其应用  344

    7.4 更新报酬过程  354

    7.5 再生过程  362

    7.6 半马尔可夫过程  370

    7.7 检验悖论  372

    7.8 计算更新函数  374

    7.9 有关模式的一些应用  377

    7.9.1 离散随机变量的模式   377

    7.9.2 不同值的最大连贯的期望时间  383

    7.9.3 连续随机变量的递增连贯  385

    7.10 保险破产问题  386

    习题  391

    参考文献  399

    第8章 排队理论  401

    8.1 引言  401

    8.2 预备知识  402

    8.2.1 价格方程  402

    8.2.2 稳态概率  403

    8.3 指数模型  406

    8.3.1 单条服务线的指数排队系统  406

    8.3.2 有限容量的单条服务线的指数排队系统  412

    8.3.3 生灭排队模型  416

    8.3.4 擦鞋店  421

    8.3.5 具有批量服务的排队系统  424

    8.4 排队网络  426

    8.4.1 开放系统  426

    8.4.2 封闭系统  429

    8.5 M/G/1 系统  434

    8.5.1 预备知识:功与另一个价格恒等式  434

    8.5.2 在M/G/1 中功的应用  435

    8.5.3 忙期  436

    8.6 M/G/1 的变形  437

    8.6.1 有随机容量的批量到达的M/G/1  437

    8.6.2 优先排队模型  438

    8.6.3 一个M/G/1 优化的例子  441

    8.6.4 具有中断服务线的M/G/1 排队系统  444

    8.7 G/M/1 模型  446

    8.8 有限源模型  450

    8.9 多服务线系统  452

    8.9.1 厄兰损失系统  453

    8.9.2 M/M/k 排队系统  454

    8.9.3 G/M/k 排队系统  454

    8.9.4 M/G/k 排队系统  456

    习题  457

    参考文献  466

    第9章 可靠性理论  467

    9.1 引言  467

    9.2 结构函数  467

    9.3 独立部件系统的可靠性  472

    9.4 可靠性函数的界  476

    9.4.1 容斥方法  476

    9.4.2 得到r(p) 的界的第二种方法  483

    9.5 系统寿命作为部件寿命的函数  485

    9.6 期望系统寿命  491

    9.7 可修复的系统  495

    习题  500

    参考文献  505

    第10章 布朗运动与平稳过程  506

    10.1 布朗运动  506

    10.2 击中时刻、最大随机变量和赌徒破产问题  509

    10.3 布朗运动的变形  510

    10.3.1 漂移布朗运动  510

    10.3.2 几何布朗运动  511

    10.4 股票期权的定价  512

    10.4.1 期权定价的示例  512

    10.4.2 套利定理  514

    10.4.3 布莱克-斯科尔斯期权定价公式  516

    10.5 漂移布朗运动的最大值  521

    10.6 白噪声  525

    10.7 高斯过程  526

    10.8 平稳和弱平稳过程  529

    10.9 弱平稳过程的调和分析  533

    习题  535

    参考文献  538

    第11章 模拟  539

    11.1 引言  539

    11.2 模拟连续随机变量的一般方法  543

    11.2.1 逆变换方法  543

    11.2.2 拒绝法  544

    11.2.3 风险率方法  547

    11.3 模拟连续随机变量的特殊方法  549

    11.3.1 正态分布  550

    11.3.2 伽马分布  552

    11.3.3 卡方分布  553

    11.3.4 贝塔分布(β (n, m)分布)  553

    11.3.5 指数分布——冯·诺伊曼算法  554

    11.4 离散分布的模拟  556

    11.5 随机过程  562

    11.5.1 模拟非时齐泊松过程  563

    11.5.2 模拟二维泊松过程   568

    11.6 方差缩减技术  570

    11.6.1 对偶变量的应用  571

    11.6.2 通过取条件缩减方差  574

    11.6.3 控制变量  577

    11.6.4 重要抽样  579

    11.7 确定运行的次数  583

    11.8 马尔可夫链的平稳分布的生成  583

    11.8.1 过去耦合法  583

    11.8.2 另一种方法  585

    习题  586

    参考文献  593

    附录 带星号习题的解  594

    索引  635



     

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