Analysis of Random Walks, (Studies in Probability, Optimization and Statistics, Vol 2) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Ios Pr Inc

作者:Cohen, Jacob Willem; Cohen, J. W.;

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:1992-01-01

价格:USD 119.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9789051990867

丛书系列:

图书标签:

• 随机游走
• 概率论
• 优化
• 统计学
• 数学
• 随机过程
• 马尔可夫链
• 数理统计
• 应用数学
• 随机分析

随机过程理论进阶：概率、优化与统计的交叉视角 本书旨在为深入研究随机过程的学者、高级研究生以及数据科学领域的专业人士提供一个全面且前沿的理论框架。不同于侧重于基础随机游走或标准马尔可夫链的入门教材，本书将视角聚焦于更复杂的随机模型、优化技术在随机系统中的应用，以及这些模型在现代统计推断中的实际部署。 第一部分：高级随机过程与鞅论的精炼 本部分将回顾并深化对鞅论（Martingale Theory）的理解，将其作为分析复杂随机现象的强大工具。我们将超越标准的有界收敛定理，深入探讨Doob-Meyer分解及其在奇异随机过程中的应用。重点关注局部鞅（Local Martingales）和半鞅（Semimartingales）的结构理论，这是处理非光滑或连续时间随机现象的基石。 我们将详细阐述随机积分的构造，特别是伊藤积分（Itô Integral）的严格建立过程，并扩展到Stratonovich积分及其与伊藤积分之间的转换公式（如Itô-Stratonovich转换）。这部分内容对于金融数学中涉及随机微分方程（SDEs）的建模至关重要。 此外，本书将介绍随机测度理论在空间时间过程分析中的作用，包括泊松过程的更一般形式——点过程（Point Processes）的强度理论和条件强度（叨叨过程）。对于非平稳过程，我们将探讨广义平稳性（Wide-Sense Stationarity）的局限性，并引入渐近平稳性（Asymptotic Stationarity）的概念，特别是在具有随机系数的时变系统中。 第二部分：随机系统中的优化理论 在现代工程和决策科学中，随机性与优化目标的结合是核心挑战。本部分将随机过程的分析结果直接应用于优化问题。 首先，我们将深入探讨随机动态规划（Stochastic Dynamic Programming），重点分析贝尔曼方程（Bellman Equations）的求解。对于连续时间问题，我们将侧重于随机控制（Stochastic Control）理论，特别是HJB方程（Hamilton-Jacobi-Bellman Equation）的求解方法，包括在部分信息和非理想观测条件下的解决方案。 其次，本书将详细介绍随机逼近算法（Stochastic Approximation Algorithms），如Robbins-Monro和Kiefer-Wolfowitz过程。我们将分析这些算法的收敛速度、次渐近行为以及如何在存在高维噪声或非凸目标函数的情况下保证全局收敛性。优化算法的随机性分析将结合大偏差理论（Large Deviation Theory），以量化系统在极端随机扰动下的失效概率。 此外，我们还将探讨随机网络流和随机资源分配问题。利用排队论（Queueing Theory）的先进模型（如$M/G/c$或更复杂的网络模型），结合随机线性规划，设计最优调度和容量规划策略。 第三部分：随机模型与统计推断的融合 本部分将随机过程理论作为现代统计学方法论的基础。重点关注复杂模型的参数估计、模型检验和不确定性量化。 3.1 高频数据与时间序列分析 针对金融工程和物联网产生的高频时间序列数据，本书将超越传统的ARIMA模型。我们将重点分析连续时间自回归移动平均（CARMA）模型和随机波动率模型（Stochastic Volatility Models, SV）。参数估计方面，我们将对比极大似然估计（MLE）、广义矩估计（GMM）在半参数模型中的效率，并详细介绍基于变换的估计技术。 特别地，我们将深入探讨半参数模型的估计，例如具有未观测状态的隐藏马尔可夫模型（HMM）的参数估计。我们将分析粒子滤波（Particle Filtering）算法的收敛性和误差界，以及蒙特卡洛马尔可夫链（MCMC）在复杂后验分布采样中的先进技术，如Hamiltonian Monte Carlo (HMC)。 3.2 非参数和半参数统计 在非参数密度估计和回归中，我们将聚焦于核平滑（Kernel Smoothing）方法的带宽选择理论，并将其推广到时间序列的非参数自回归估计。 对于具有依赖性的数据，标准统计推断的独立性假设失效。因此，我们将详细阐述一致性（Consistency）和渐近正态性（Asymptotic Normality）在依赖数据结构下的修正条件，特别是针对弱相关和强混合条件下的统计量性质。 3.3 随机模型检验与模型选择 本书将探讨如何检验一个复杂时间序列是否服从特定的随机过程（如是否为鞅、是否为马尔可夫过程）。我们将介绍基于经验过程（Empirical Processes）的非参数检验方法，如Kolmogorov-Smirnov检验和Cramér-von Mises检验在时间序列上的推广。 在模型选择方面，我们将评估信息准则（如AIC, BIC）在随机模型背景下的修正形式，特别是考虑到参数估计中的相关性和非独立性引入的自由度问题。 总结与展望 本书的结构强调了理论的严谨性与实际应用的紧密联系。它要求读者对概率论有扎实的掌握，并对优化理论和统计学有初步的认识。通过对鞅论、随机控制和高频数据分析的深入探讨，读者将能够驾驭当前学术研究和工业实践中最具挑战性的随机模型问题。本书不是对随机游走或布朗运动的简单回顾，而是致力于构建一个分析复杂、高维、非平稳随机系统的统一框架。

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