Gaussian Random Functions

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出版者:
作者:Lifshits, M.A.
出品人:
页数:348
译者:
出版时间:1995-2
价格:$ 349.17
装帧:
isbn号码:9780792333852
丛书系列:
图书标签:
  • Probability
  • Mathematics
  • Gaussianity
  • 概率论
  • 随机过程
  • 高斯过程
  • 随机函数
  • 数学
  • 统计学
  • 信号处理
  • 机器学习
  • 数值方法
  • 理论
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具体描述

The last decade not only enriched the theory of Gaussian random functions with several new and important results, but also marked a significant shift in the approach to presenting the material. New, simple and short proofs of a number of fundamental statements have appeared, based on the systematic use of the convexity of measures the isoperimetric inequalities. This volume presents a coherent, compact, and mathematically complete series of the most essential properties of Gaussian random functions. The book focuses on a number of fundamental objects in the theory of Gaussian random functions and exposes their interrelations. The basic plots presented in the book embody: the kernel of a Gaussian measure, the model of a Gaussian random function, oscillations of sample functions, the convexity and isoperimetric inequalities, the regularity of sample functions of means of entropy characteristics and the majorizing measures, functional laws of the iterated logarithm, estimates for the probabilities of large deviations. This volume will be of interest to mathematicians and scientists who use stochastic methods in their research. It will also be of great value to students in probability theory.

《高斯随机函数》 在这本深入探讨高斯随机函数(Gaussian Random Functions,简称GRFs)的著作中,我们将为您呈现一个由数学之美和实际应用交织而成的宏大图景。本书旨在全面剖析GRFs的核心概念、理论基础以及它们在诸多科学和工程领域的强大影响力。 第一部分:理论基石 我们将从GRFs的数学定义出发,详细阐述其关键属性,例如均值函数、协方差函数(或称为核函数),以及它们如何共同刻画随机过程的统计特性。我们将深入研究高斯过程的样本路径性质,探讨其平稳性、马尔可夫性等重要特性,并介绍一些经典的GRF模型,如布朗运动(维纳过程)、 Ornstein-Uhlenbeck过程等。 本书将重点关注高斯测度和高斯测度上的各种运算,例如条件概率、边缘分布以及联合分布的计算。我们将严谨地推导高斯过程的概率密度函数,并讨论其在不同维度下的行为。此外,我们还会介绍一些高级的理论工具,如随机积分、伊藤引理及其在GRFs中的应用,为理解更复杂的随机模型奠定坚实的基础。 第二部分:数值实现与近似 理论的掌握离不开实际的计算。本部分将聚焦于GRFs的数值实现。我们将探讨如何通过离散化和采样来生成GRFs的样本路径。我们将详细介绍基于协方差函数的Cholesky分解、Karhunen-Loève展开等方法,并分析它们的计算效率和精度。 当直接计算变得不可行时,近似方法显得尤为重要。本书将介绍蒙特卡罗方法,包括其在GRFs模拟中的应用,以及如何通过重要性采样、马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)等技术来提高采样效率和准确性。此外,我们还将探讨数值积分的技巧,以及它们在计算GRFs相关期望值时的作用。 第三部分:统计推断与模型选择 GRFs的魅力不仅在于其理论的优美,更在于其强大的统计推断能力。本部分将深入探讨如何从观测数据中估计GRFs的未知参数,例如均值和协方差函数的参数。我们将介绍最大似然估计、贝叶斯推断等常用方法,并分析它们的优缺点。 模型选择是实际应用中的关键一步。本书将讨论如何基于数据和领域知识选择最适合的GRF模型。我们将介绍信息准则,如AIC、BIC,以及交叉验证等模型评估技术,帮助读者做出明智的模型选择。此外,我们还会讨论模型诊断和残差分析,以确保模型的有效性。 第四部分:核心应用领域 GRFs的应用范围极为广泛,本书将精选几个具有代表性的领域进行深入剖析: 空间统计与地统计学: GRFs是建模空间依赖性数据的核心工具。我们将展示如何利用GRFs来描述土壤特性、气候变量、污染物浓度等空间分布数据,并进行空间插值、预测和不确定性量化。 Kriging插值作为一种经典的GRF应用,将得到详细的介绍。 机器学习与数据科学: GRFs在机器学习中扮演着重要角色,尤其是在高斯过程回归(Gaussian Process Regression)中。我们将解释如何利用GRFs作为强大的非参数模型,进行回归、分类和不确定性估计。我们将介绍各种流行的核函数及其特点,并讨论如何构建灵活的GP模型。 金融建模: 金融市场中存在着大量的随机波动,GRFs为建模这些波动提供了理论框架。本书将介绍如何利用GRFs来建模资产价格、利率以及其他金融时间序列,并讨论期权定价、风险管理等相关应用。 物理与工程: 在物理学和工程学的众多领域,GRFs都扮演着不可或缺的角色。从描述流体动力学中的湍流,到模拟材料科学中的随机过程,再到解决信号处理和控制系统中的问题,GRFs都展现出其独特的价值。我们将通过具体的例子展示GRFs在这些领域的应用。 其他新兴领域: 除了上述经典领域,本书还将触及GRFs在生物信息学、地球科学、气候变化建模等新兴领域的应用,展现其不断拓展的影响力。 第五部分:高级主题与未来展望 为了使读者对GRFs有更全面的认识,本书最后一部分将涉及一些高级主题。我们将探讨非高斯随机过程与其在高斯过程近似中的联系,介绍一些超越经典GRF模型的扩展,如分层高斯过程(Hierarchical Gaussian Processes)、非参数贝叶斯模型等。 我们还将展望GRFs在未来研究中的发展趋势,包括大规模GRFs的计算挑战、可解释性GRFs的研究、以及GRFs与深度学习模型的融合等。 本书特色: 理论严谨与实践导向并重: 本书既有扎实的数学理论支撑,又紧密结合实际应用,提供丰富的计算示例和代码片段。 循序渐进的讲解: 从基本概念到高级主题,层层递进,确保读者能够逐步掌握GRFs的精髓。 覆盖广泛的应用领域: 读者可以通过本书了解GRFs在不同学科中的应用,激发跨学科的研究兴趣。 配备详尽的参考文献: 便于读者深入探究特定主题。 无论您是统计学、数学、计算机科学、物理学、工程学,还是金融学领域的学生、研究人员或从业者,《高斯随机函数》都将是您探索这一迷人而强大的数学工具的理想伙伴。它将为您打开一扇理解随机世界的新视角,并赋予您解决复杂问题的能力。

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读后感

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用户评价

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作为一本理论性较强的书籍,我对其中案例和应用部分的丰富性抱有极高的期望。虽然我尚未深入研究全部内容,但从目录上就能窥见一斑——它似乎并未止步于纯粹的理论证明,而是将这些抽象的工具与实际问题紧密结合起来。我特别期待看到它如何将复杂的函数模型应用于实际的数据分析或工程预测场景中。这种将理论“落地”的能力,是衡量一本优秀教材或专著的关键标准之一。如果书中能够提供哪怕是简要的、概念性的应用示例,而不是仅仅停留在公式层面,那么这本书的价值将得到几何级的提升。我设想,作者一定是通过精心挑选的例子,来展示如何运用书中的方法论去解决现实世界中的疑难杂症。这种从宏观理论到微观实践的桥梁搭建,是检验知识生命力的试金石,也是区分“书本知识”与“解决问题能力”的关键所在。

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这本书的排版风格带着一种老派的学院派气息,字体选择偏向于衬线体,这在屏幕阅读时代显得尤为珍贵。字号与行距的设置拿捏得恰到好处,保证了在长时间阅读中眼睛的舒适度,没有出现过度拥挤或疏松的问题。页边距的处理也非常得体,留出了充足的空间供读者进行批注和勾画重点,这对于需要与书本进行深度互动的学习者来说,是一个非常实用的设计考量。我注意到,书中对于那些关键的定义和定理,采用了加粗或斜体的变化来加以突出,使得信息层级分明,检索效率极高。更令人称道的是,那些冗长的数学推导过程,作者并没有简单地堆砌在一起,而是巧妙地利用换行和缩进,将复杂的步骤分解成易于消化的逻辑块,每一步的依据都标注得清清楚楚,极大地提升了阅读的连贯性。这种对细节的关注,体现了出版方对学术严谨性的尊重,让阅读体验从一开始就奠定了高效和专注的基调。

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这本书的包装设计着实吸引人,厚实的封面触感温润,装帧工艺透露出一种经典与现代交融的美学气息。内页的纸张选择也颇为讲究,米白色的哑光质感,即便是长时间阅读也不会感到刺眼,对于经常需要深度研读专业书籍的读者来说,这点非常重要。我尤其欣赏封面上的那枚抽象几何图形,它似乎在暗示着书中复杂而严谨的数学结构,虽然我目前对内容知之甚少,但仅凭外在的精致打磨,就让人忍不住想一探究竟。这种对细节的把控,往往预示着内容本身的扎实程度。装帧上没有采用任何浮夸的色彩,而是沉稳的深灰与典雅的米白为主调,散发着一种不张扬的学术气息,让人感觉这不是一本快餐式的读物,而是值得收藏和反复品味的工具书。书脊上的字体排布也很有考究,紧凑而清晰,即便与其他书籍并排放置,也能迅速被辨识出来。整体来看,从拿起这本书的那一刻起,你就能感受到一种对知识的尊重,一种对阅读体验的重视,这是很多当代出版物所缺乏的匠心。

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我翻阅了目录,初步的感受是它的结构组织极其严谨,逻辑链条一气呵成,仿佛是精心构建的知识迷宫,每一步都设计得环环相扣,导向最终的结论。章节的划分非常科学,从基础概念的铺陈到高级理论的推导,过渡自然流畅,没有出现那种突兀的跳跃感。例如,在讲解某个核心算法时,它没有直接抛出复杂的公式,而是先从一个相对直观的物理或统计学场景切入,用通俗易懂的语言勾勒出问题的本质,然后再逐步引入数学工具进行精确描述。这种“先易后难”的教学策略,对于理工科背景的读者而言,无疑大大降低了初期的理解门槛。同时,书中的插图和图表绘制得极为清晰,线条锐利,标注精确,它们绝不仅仅是装饰,而是真正起到了辅助理解和可视化复杂关系的作用,这一点在需要大量空间想象和多维数据理解的领域尤其关键。能看出作者在内容组织上花费了大量心血,力求将一个可能晦涩难懂的主题,结构化成一套可以被系统掌握的知识体系。

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这本书的装帧和印刷质量,无疑是顶级的,给人一种“重磅”著作的感觉。纸张的克数似乎非常高,拿在手里分量十足,这种物理上的厚重感,在某种程度上强化了其内容的权威性。我注意到,书本的装订采用了锁线胶装,这意味着它能够非常平整地摊开在桌面上,即使是面对跨页的图表或大段公式,也不需要用手死死按住书页,这对于需要对照不同页码进行学习的读者来说,是一个巨大的便利。这种对“可读性”的物理支持,往往被忽视,但它却直接影响着读者的持续阅读意愿。一本内容再好的书,如果阅读体验糟糕,也会大打折扣。这本书显然在这一点上做足了功课,它不仅在内容上追求深度,也在形式上追求完美,呈现出一种对知识传播的极致追求,令人感到十分信服,仿佛手中握着的不仅仅是一本书,更是一套精心打造的知识载体。

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