应用随机过程教程及在算法和智能计算中的随机模型 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:龚光鲁

出品人:

页数:457

译者:

出版时间:2004-3

价格:42.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302069485

丛书系列:

图书标签:

• 数学
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《应用随机过程教程及在算法和智能计算中的随机模型》 本书旨在深入浅出地介绍随机过程的基本理论，并重点阐述其在算法设计与分析，以及智能计算领域的广泛应用。我们致力于为读者构建一个坚实的理论基础，并通过大量的实例和习题，引导读者掌握运用随机过程解决实际问题的能力。 本书内容概要： 第一部分：随机过程理论基础 本部分将循序渐进地铺陈随机过程的核心概念，为后续的应用部分打下坚实基础。 第一章：概率论回顾与基础 随机变量与概率分布： 回顾离散型和连续型随机变量的定义，以及常见的概率分布（如伯努利分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布等）的性质与应用。 多维随机变量与联合分布： 探讨两个或多个随机变量的联合概率分布，理解边缘分布、条件分布以及随机变量之间的独立性。 期望、方差与协方差： 深入理解随机变量的期望、方差及其统计意义，学习协方差和相关系数来度量随机变量之间的线性关系。 大数定律与中心极限定理： 介绍这些重要的概率论定理，理解它们在统计推断和极限行为分析中的作用。 第二章：随机过程的定义与分类 随机过程的概念： 定义随机过程，理解其作为随时间演化的随机现象的本质。 状态空间与指标集： 区分离散状态空间和连续状态空间的随机过程，以及离散时间与连续时间的随机过程。 马尔可夫链（离散时间）： 详细介绍离散时间马尔可夫链（DTMC）的概念、转移概率矩阵、状态分类（常返、暂留、瞬时），以及稳态分布的存在条件与计算方法。 马尔可夫链（连续时间）： 介绍连续时间马尔可夫链（CTMC）的概念、生成元矩阵，以及其与DTMC的关系。 泊松过程： 详细介绍泊松过程的定义、性质，理解其在计数型随机现象建模中的重要性。 更新过程： 介绍更新过程的基本概念，以及其在寿命分析、故障检测等领域的应用。 其他重要随机过程： 简要介绍布朗运动、高斯过程等更高级的随机过程，为读者提供进一步探索的方向。 第三章：随机过程的性质与分析 平稳性： 引入宽平稳和严平稳的概念，理解平稳过程在统计性质上的稳定性。 自相关函数与功率谱密度： 学习分析平稳过程相关性的工具，理解它们在信号处理和时间序列分析中的应用。 再生性质： 探讨具有再生性质的随机过程，理解其在队列分析和可靠性理论中的应用。 生成函数方法： 介绍使用生成函数（概率生成函数、矩生成函数）来分析随机过程的分布特性。 第二部分：随机过程在算法和智能计算中的应用 本部分将重点展示如何运用前一部分建立的理论工具来解决算法设计、分析以及智能计算中的挑战。 第四章：算法分析中的随机模型 随机算法的分析： 介绍分析随机算法（如蒙特卡罗方法、随机查找、随机排序）的期望运行时间、概率界限等。 随机图模型： 讨论Erdos-Renyi模型等随机图生成模型，以及它们在网络分析、社交网络建模等领域的应用。 随机搜索算法： 分析模拟退火、遗传算法等启发式搜索算法的随机探索机制，理解其在优化问题中的作用。 队列模型与算法性能： 将队列论应用于分析算法的等待时间和吞吐量，例如在多线程调度、网络路由等场景。 第五章：智能计算中的随机模型 机器学习中的马尔可夫模型： 隐马尔可夫模型（HMM）： 详细介绍HMM的结构、前向算法、后向算法、维特比算法，以及其在语音识别、自然语言处理（如词性标注、命名实体识别）中的应用。 马尔可夫随机场（MRF）： 介绍MRF在图像处理、计算机视觉（如图像分割、去噪）中的应用，理解其作为无向图模型的概率建模能力。 贝叶斯网络与随机变量的依赖关系： 贝叶斯网络的结构与推断： 介绍有向无环图（DAG）表示的概率图模型，学习如何进行概率推断（如联合概率计算、条件概率计算）。 贝叶斯网络在机器学习中的应用： 讨论贝叶斯网络在分类、回归、因果推理等方面的应用。 随机过程在强化学习中的作用： 马尔可夫决策过程（MDP）： 介绍MDP作为序列决策问题的数学框架，理解状态、动作、奖励、转移概率的概念。 强化学习算法与MDP： 简述值迭代、策略迭代等求解MDP的算法，以及它们在机器人控制、游戏AI等领域的应用。 蒙特卡罗方法在智能计算中的应用： 蒙特卡罗模拟： 介绍利用随机抽样来近似计算复杂概率分布或积分的方法。 蒙特卡罗树搜索（MCTS）： 详细介绍MCTS在博弈论、决策树搜索等领域的应用，如AlphaGo中的关键技术。 随机过程在生成模型中的应用： 介绍如生成对抗网络（GANs）等利用随机性生成新数据的模型，以及它们在图像生成、文本生成等方面的潜力。 第六章：高级主题与未来展望 随机过程的模拟与计算： 介绍利用计算机模拟来研究复杂随机过程的数值方法。 随机过程与其他数学工具的结合： 探讨随机过程与微分方程、最优化理论等结合的最新研究方向。 随机过程在新兴领域的应用： 简要介绍其在金融工程、生物信息学、物理学等前沿领域的应用。 智能计算与随机过程的协同发展： 展望未来，随机过程作为刻画不确定性和演化的有力工具，将继续在推动人工智能、机器学习等领域发展中扮演核心角色。 本书特色： 理论严谨与应用并重： 在提供扎实理论基础的同时，重点关注随机过程在实际问题中的应用，让读者知其然更知其所以然。 实例丰富多样： 包含大量来自算法设计、数据分析、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的经典案例，帮助读者理解抽象概念的具体体现。 数学工具的引入与讲解： 循序渐进地介绍所需的数学概念，并提供清晰的推导和解释。 面向读者： 适合计算机科学、统计学、数学、工程等相关专业的学生、研究人员和工程师，以及对随机过程在算法和智能计算中应用感兴趣的从业者。 通过学习本书，读者将能够： 1. 深刻理解 随机过程的数学模型及其内在机制。 2. 熟练掌握 分析和模拟随机过程的基本方法。 3. 有效运用 随机过程的理论工具来解决算法设计与分析中的挑战。 4. 灵活应用 各种随机模型来构建和理解智能计算系统。 5. 具备 独立研究和探索随机过程在更广泛领域应用的潜力。 本书致力于成为您深入理解和应用随机过程的得力助手，助您在算法和智能计算的探索之路上，驾驭不确定性，解锁新机遇。

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我最近正在寻找能够拓宽我算法设计思路的书籍，特别是那些能够引入新的数学工具来解决现有挑战的书。这本书的标题“应用随机过程教程及在算法和智能计算中的随机模型”一下子就吸引了我。在我看来，很多复杂的算法和智能计算问题，其本质都与不确定性和随机性息息相关。例如，在优化问题中，随机搜索算法；在机器学习中，概率模型和采样方法；甚至在网络通信中，数据包的到达和传输也遵循一定的随机规律。因此，一本深入讲解随机过程的教程，并且能将其与算法和智能计算的实际应用联系起来的书，对我来说是极其宝贵的。我希望这本书能够提供一套系统性的学习框架，从随机过程的基本概念出发，逐步深入到更复杂的模型，并着重展示这些模型在构建高效、鲁棒的算法以及开发更具“智能”的计算系统时所发挥的关键作用。我尤其关注书中是否能提供具体的算法实现思路，或者提供伪代码和案例分析，帮助我理解如何将抽象的随机模型转化为实际可用的计算工具。

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我对统计学和概率论有着浓厚的兴趣，并且一直希望能够将这些理论知识应用到更广泛的计算领域，特别是那些涉及不确定性分析和模型构建的方面。这本书的标题《应用随机过程教程及在算法和智能计算中的随机模型》正是我所寻找的。我期待这本书能够提供一个深入的视角，解释随机过程的数学原理，并进一步展示这些原理如何在算法设计和智能计算中得到实际应用。我尤其希望书中能够提供一些具体的例子，说明如何使用随机过程来建模动态系统，例如在金融建模、信号处理、或者物理仿真中。同时，我也对随机模型在机器学习中的应用很感兴趣，比如如何利用随机过程来构建生成模型，或者如何用它们来理解和改进深度学习算法的鲁棒性。如果这本书能够清晰地连接数学理论与实际计算，并能够激发我进一步探索随机过程在人工智能领域的潜力，那么它将是一本非常有价值的读物。

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我最近的工作涉及到需要处理大量的、具有内在不确定性的数据，并且需要设计一些能够在这种不确定性下做出有效决策的算法。因此，我对“随机过程”这个概念非常感兴趣，并且一直在寻找一本能够清晰阐述其理论，同时又能展示其在实际应用中价值的书籍。这本书的书名《应用随机过程教程及在算法和智能计算中的随机模型》正是我所期待的。我希望这本书能够不仅仅局限于讲解抽象的数学理论，而是能够提供丰富的、与算法和智能计算相关的实际案例，让我能够直观地理解随机过程是如何被用来解决现实世界中的挑战的。比如，书中能否详细介绍如何利用随机过程来分析和预测时间序列数据？如何将随机过程模型应用于数据挖掘和模式识别？以及如何利用随机过程的思想来设计更智能、更具适应性的算法？如果这本书能够提供足够的操作性指导，甚至是一些可供参考的代码实现，那将对我非常有帮助。

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这本书真是让我眼前一亮！我一直对数学在实际问题中的应用深感兴趣，尤其是在算法和人工智能领域。这本书的书名就直击我的痛点——“随机过程”听起来既深邃又实用，而“算法和智能计算”则是我当前学习和工作的重点。拿到这本书后，我迫不及待地翻阅，希望它能为我揭示那些隐藏在复杂计算和智能决策背后的随机性规律。我个人非常喜欢能够将理论与实践紧密结合的书籍，如果这本书能用清晰的例子说明随机过程如何被应用于机器学习模型的构建、优化，或者在自然语言处理、计算机视觉等领域解决实际问题，那绝对会让我受益匪浅。我特别期待书中能够介绍一些经典但又不易理解的随机过程模型，例如马尔可夫链、泊松过程、布朗运动等等，并且能够详细阐述它们的数学基础，然后一步步引导读者理解它们是如何被转化为可执行的算法，甚至是构建出能够模拟和预测复杂现象的智能模型的。我希望这本书不仅仅是数学公式的堆砌，更要展现出数学的优雅和力量，能够激发起我深入探索随机过程在人工智能领域巨大潜力的兴趣。

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作为一名对前沿科技充满好奇的学习者，我一直密切关注着人工智能领域的发展。在这个领域，数据的随机性和算法的非确定性是普遍存在的现象。因此，对于“随机过程”这一数学分支的了解，我认为是深入理解和掌握许多先进算法以及构建更强大智能模型的重要基石。这本书的书名《应用随机过程教程及在算法和智能计算中的随机模型》恰好满足了我的需求。我希望这本书不仅仅停留在理论讲解层面，而是能够提供实际的应用案例，展示随机过程是如何被用来描述和建模各种现实世界中的不确定现象，并进一步将其转化为解决实际问题的算法。比如，我非常想知道，在强化学习中，环境的动态变化和代理的随机探索是如何通过随机过程来建模的？在贝叶斯推断中，如何利用随机过程来处理先验和后验分布的不确定性？如果书中能够提供清晰的数学推导，结合直观的图示和易于理解的例子，并且能够指导读者如何从随机过程的数学描述过渡到具体的算法设计，那么这本书的价值将是巨大的。

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错误不少，反正不太值得读

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一股工科生的写作风格扑面而来~~~看着简直难受

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一股工科生的写作风格扑面而来~~~看着简直难受

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错误不少，反正不太值得读

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