Stochastic Processes pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
A nonmeasure theoretic introduction to stochastic processes. Considers its diverse range of applications and provides readers with probabilistic intuition and insight in thinking about problems. This revised edition contains additional material on compound Poisson random variables including an identity which can be used to efficiently compute moments; a new chapter on Poisson approximations; and coverage of the mean time spent in transient states as well as examples relating to the Gibb's sampler, the Metropolis algorithm and mean cover time in star graphs. Numerous exercises and problems have been added throughout the text.
作者简介
目录信息
读后感
Ross的随机过程真算得上是一本小书，页数不多，很精练。很多内容的叙述和论证都是力图简洁直观，例子也都是最具有代表性的那些。通篇所见也就是取均值、求和、取极限，稍微不注意还以为自己在看概率论的书。不像很多国内教材，一上来就是通篇的连等式，算了半天证明了一个很直...
评分Ross的随机过程真算得上是一本小书，页数不多，很精练。很多内容的叙述和论证都是力图简洁直观，例子也都是最具有代表性的那些。通篇所见也就是取均值、求和、取极限，稍微不注意还以为自己在看概率论的书。不像很多国内教材，一上来就是通篇的连等式，算了半天证明了一个很直...
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评分Ross的随机过程真算得上是一本小书，页数不多，很精练。很多内容的叙述和论证都是力图简洁直观，例子也都是最具有代表性的那些。通篇所见也就是取均值、求和、取极限，稍微不注意还以为自己在看概率论的书。不像很多国内教材，一上来就是通篇的连等式，算了半天证明了一个很直...
用户评价
作为一名正在攻读统计学博士学位的学生，我一直在寻找一本能够真正帮助我深入理解随机过程的教材，并且能够为我的论文研究打下坚实的基础。我的研究方向涉及时间序列分析和贝叶斯统计，而随机过程理论是这两者不可或缺的基石。我听说《Stochastic Processes》这本书在概念的引入和数学的严谨性上都做得相当到位，这对我来说至关重要。我特别期待书中对马尔可夫链的详细阐述，包括其不同类型的定义、遍历性、收敛性以及在统计模型中的应用。我希望它能覆盖从离散时间到连续时间的马尔可夫过程，并且对状态空间的选择（有限、可数、连续）进行区分讲解。此外，我还对再生过程、计数过程（如泊松过程）的深入讨论非常感兴趣，希望能理解它们的概率结构和性质，以及它们如何应用于描述事件发生的随机性。我同时也关注书中是否包含关于鞅理论的内容，因为鞅是现代概率论和随机过程理论的核心概念之一，在金融数学、统计推断等领域都有广泛的应用。如果书中能够深入讲解停时、可选停止定理等概念，那对我将是极大的帮助。我希望这本书的论证过程清晰，符号系统一致，并且能够提供足够多的练习题，帮助我巩固所学的知识。我期待通过这本书，能够提升我对随机过程的理论把握能力，并为我的研究提供新的思路和工具。
评分我是一名计算机科学专业的学生，目前正在学习机器学习和人工智能。在接触到强化学习、蒙特卡洛方法等概念时，我发现随机过程的知识是理解这些算法的关键。我听说《Stochastic Processes》这本书在这方面有很深入的讲解，我非常期待。我希望书中能够详细介绍马尔可夫决策过程（MDPs）与随机过程的联系，以及如何利用随机过程的理论来分析和设计强化学习算法。我特别关注书中对马尔可夫链的动力学和稳态行为的讨论，这对于理解智能体在环境中的长期行为至关重要。同时，我希望书中能包含对随机游走的深入分析，例如它们在图算法、网络分析中的应用，以及如何分析随机游走的收敛速度。我还对蒙特卡洛方法在估计期望值和求解复杂问题中的作用很感兴趣，希望书中能提供清晰的数学原理和算法实现上的指导。如果书中能够介绍一些关于随机过程在模拟和采样技术中的应用，比如MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法，那将对我学习更高级的机器学习模型非常有帮助。我希望这本书能够帮助我建立起坚实的随机过程理论基础，让我能够更深刻地理解机器学习算法的内在机制，并且能够独立地解决更复杂的计算问题。
评分我是一名业余的数学爱好者，对科学世界充满了好奇心，尤其对那些能够解释世界万物运行规律的抽象理论着迷。我最近对随机现象在物理学中的应用产生了浓厚的兴趣，比如粒子在流体中的布朗运动，或者气体分子的随机碰撞。听说《Stochastic Processes》这本书能够用严谨的数学语言来描述这些现象，我感到非常兴奋。我希望这本书能够从最基本、最直观的角度来介绍随机过程，比如通过抛硬币、掷骰子这样的简单例子，循序渐进地引出随机游走的概念。然后，我希望它能逐渐深入到更复杂的模型，比如布朗运动，并解释它在物理学中的重要性，比如爱因斯坦对布朗运动的解释。我对于书中是否能包含对随机过程的几何解释或可视化表示很感兴趣，因为这有助于我这样的非专业读者更好地理解抽象的概念。我还希望它能介绍一些不同类型的随机过程，比如高斯过程，以及它们在数据科学和机器学习中的应用，因为我平时也会接触一些这方面的内容。这本书的挑战性可能会比较高，但我相信如果它能够以一种引人入胜的方式呈现，并且保持一定的趣味性，我一定会坚持下去。我期待这本书能带我领略数学的奇妙之处，让我能够更好地理解那些看似混沌却又遵循一定规律的随机世界。
评分作为一名对理论物理学有浓厚兴趣的学生，我一直在探索如何用数学工具来描述微观世界的随机性。我了解到《Stochastic Processes》这本书是理解物理学中各种随机现象的经典教材，我非常希望能通过它来深入学习。我特别期待书中对布朗运动的深入探讨，包括其概率分布、扩散方程以及与统计力学的联系。我希望它能够解释布朗运动是如何从分子动理论推导出来的，以及它在描述粒子扩散、热力学平衡等现象中的核心作用。此外，我还对量子光学中的量子噪声、量子系统的演化过程中的随机性很感兴趣，期待书中是否能触及这些领域。我希望书中能够提供清晰的数学推导，并且用物理学的例子来佐证随机过程的理论。如果书中还能包含对随机过程在非平衡态统计物理学中的应用，比如相变、临界现象的描述，那将是锦上添花。我希望通过这本书，能够更深刻地理解物理学中那些看似混乱的现象背后所隐藏的精妙数学规律，并为我未来的物理学研究打下坚实的理论基础。
评分这本书的封面设计就吸引了我，简洁的蓝色背景搭配银色字体，透露出一种严谨而又不失现代感的学术气息。我是一名对数学建模和数据分析领域充满好奇的学习者，一直想深入了解随机过程的理论基础，以便在我的研究项目中能够运用更先进的工具。我记得我第一次接触到“随机过程”这个概念是在本科的概率论课程中，当时觉得它非常抽象，似乎与日常生活中的很多现象联系不上。但随着我接触的项目越多，越发现，从股票市场的波动到生物种群的演变，从粒子在介质中的扩散到通信信号的噪声，几乎无处不在地充斥着随机性，而随机过程正是描述这些动态随机现象的语言。我特别期待这本书能为我打开一扇新的大门，让我能够更系统、更深入地理解随机过程的精髓。我希望它能提供清晰的定义、详实的推导，并且辅以丰富的例子，最好能包含一些实际应用案例，比如金融建模中的布朗运动，或者排队论中的泊松过程。我了解到作者在该领域有深厚的造诣，所以我相信这本书的理论深度和严谨性是有保障的。我尤其关注书中对于马尔可夫链、泊松过程、布朗运动等核心概念的讲解，希望能看到它们是如何被构建起来的，以及它们所应用的普适性。另外，我也希望书中能够涉及一些更高级的主题，比如伊藤积分、随机微分方程等，尽管它们可能比较具有挑战性，但对于我未来的研究方向来说至关重要。这本书的出版，无疑为我这样的学习者提供了一个宝贵的学习资源，我迫不及待地想要开始阅读，去探索这个充满无限可能性的随机世界。我希望这本书的阅读体验能像一次精彩的探险，每翻开一页，都能发现新的惊喜和深刻的洞见，最终能够提升我的理论水平和实践能力。
评分我是一位对生命科学领域的数据分析充满热情的研究者，尤其对生物种群动态、基因表达调控等随机过程模型感兴趣。我听说《Stochastic Processes》这本书在描述和分析这类随机现象方面有独到之处，我迫不及待地想要一探究竟。我希望书中能够详细介绍诸如马尔可夫链、泊松过程等模型在生物学中的应用，例如如何用马尔可夫链来描述物种的演化，或者如何用泊松过程来模拟细胞分裂的随机性。我特别关注书中是否会讲解一些专门用于生物学研究的随机过程模型，比如具有空间结构的随机过程，或者可以处理不确定性离散事件的随机过程。我希望书中能够提供丰富的例子，说明这些模型是如何被构建起来，又是如何用来解释生物学现象的。我还希望书中能够包含一些关于模拟生物过程的随机方法的介绍，比如如何用随机模拟来估计模型参数，或者如何预测种群数量的未来变化。我期待这本书能够帮助我更好地理解生物系统中的随机性，并为我开发新的生物数据分析模型提供理论指导。
评分我是一名对概率论和数理统计有浓厚兴趣的在读研究生，我的研究方向涉及非参数统计和经验过程理论。我了解到《Stochastic Processes》这本书在理论深度和数学严谨性方面都备受推崇，尤其是在连续时间过程的处理上。我非常希望它能为我提供一个系统性的框架来理解各种连续时间随机过程，比如泊松过程、布朗运动以及它们的推广。我特别关注书中是否会深入讨论随机过程的样本路径性质，例如连续性、可微性、有界变差等，这些性质对于后续的统计推断至关重要。此外，我也对鞅理论及其在统计学中的应用非常感兴趣，期待书中能够清晰地讲解鞅的定义、性质、停时定理以及它们在估计量的一致性、渐近正态性证明中的作用。我同样期待书中能够涵盖关于经验过程（empirical processes）的一些基础知识，或者至少为理解这些复杂的随机对象打下铺垫。如果书中能够包含一些关于随机积分（stochastic integrals）的介绍，例如伊藤积分，并说明它们在模型构建和分析中的作用，那将对我非常有价值。我希望这本书的阅读能让我对随机过程的理解提升到一个新的高度，并且能够为我的研究提供更强大的理论工具。
评分我是一名资深的数学教育工作者，一直在思考如何将抽象的概率论和随机过程理论以更生动、更易于理解的方式传达给我的学生。我听说《Stochastic Processes》这本书在概念的引入和讲解的深度上都做得非常出色，我希望它能为我提供一些教学上的启发。我特别关注书中是否能够提供一些非常直观的例子和类比，来帮助学生理解马尔可夫性、再生性等核心概念。我希望书中能够包含一些高质量的图示和可视化，来展示随机过程的样本路径和统计性质。我同样期待书中能够提供一些能够激发学生兴趣的实际应用案例，比如在金融、通信、生物等领域，让学生看到随机过程理论的价值。如果书中能够提供一些循序渐进的练习题，并且难度有所区分，那将有助于我根据学生的掌握情况进行教学。我希望这本书能够帮助我更好地设计我的课程，让我的学生能够更轻松、更深刻地掌握随机过程的知识，并激发他们对数学的兴趣。
评分我是一位从事量化交易策略研究的从业者，在金融市场的搏杀中，深刻体会到预测的局限性和随机性的主导作用。虽然我日常工作中接触的已经是随机过程的各种应用，例如Black-Scholes模型中的风险中性定价，但我总觉得对底层理论的理解还不够透彻，这导致在面对一些非常规的市场情况时，策略的鲁棒性会受到挑战。我听说《Stochastic Processes》这本书在随机过程的理论框架构建上做得非常出色，它不仅仅是罗列公式和定理，更是注重逻辑的连贯性和思想的演进。我非常渴望能够通过这本书，系统地梳理和巩固我对各种随机过程模型的理解，尤其是那些在金融领域应用广泛的模型，比如几何布朗运动、跳扩散模型等，我希望这本书能够解释它们的数学构造，以及它们是如何被用来刻画金融资产价格的随机变化的。此外，我还希望书中能够深入探讨连续时间马尔可夫过程的性质，包括其转移概率、平稳分布等，这些对于理解资产价格的长期行为至关重要。我还对伊藤引理的推导及其在金融衍生品定价中的应用很感兴趣，期待这本书能够给出清晰易懂的解释。当然，如果书中能够包含一些关于模拟方法（如蒙特卡洛模拟）在随机过程分析中的应用，那就更好了，因为这直接关系到我实际工作中策略的回测和风险管理。我希望这本书能帮助我从更深层次上理解金融市场的随机性，从而开发出更具前瞻性和韧性的交易策略。
评分我对社会科学领域中的建模和分析很感兴趣，尤其是在流行病学、社会网络分析等领域，随机过程扮演着重要角色。我听说《Stochastic Processes》这本书能够为这些应用提供坚实的理论基础，我非常期待。我希望书中能够详细介绍如何利用随机过程来模拟疾病的传播，比如SIR模型中的随机性，以及如何分析社会网络的演化动态。我特别关注书中是否会包含对连续时间马尔可夫链的讨论，以及如何将其应用于模拟个体间的相互作用和群体行为的涌现。我还对如何利用随机过程来理解和预测社会现象的随机性很感兴趣，比如人口的增长和迁移，或者信息的传播。如果书中能够提供一些关于如何从实际数据中估计随机过程模型的参数，并且如何利用模型进行预测的案例，那将对我非常有帮助。我希望这本书能够帮助我将抽象的数学理论与具体的社会科学问题联系起来，从而开发出更有效的分析工具和模型。
评分很不错的教材，有些证明非常不错
评分A great introductory book for stochastic process. Not too much focus on theory but applications. The examples are a plus!
评分智商不行，随机学不动。。。。。还是看deterministic一类的吧
评分有幸听Ross本人讲这门课，一开始的时候不太适应，因为他讲课的时候并没有遵循书的顺序。不过现在渐渐习惯，可能因为对内容实在太过熟悉，大佬讲课都是这样吧。
评分不太建议给初学者学...
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