测度论与概率论基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京大学出版社

作者:程士宏 编

出品人:

页数:243

译者:

出版时间:2004-2

价格:15.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787301063453

丛书系列:北京大学数学教学系列丛书

图书标签:

• 数学
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《测度论与概率论基础》 内容简介 本书旨在为读者提供一个深入理解现代概率论的坚实理论基础。在本书中，我们将从最基本的集合论概念出发，逐步构建起测度论的严谨框架，并在此基础上，系统地阐述概率论中的核心概念与重要理论。本书的编写宗旨是，不仅教授读者“是什么”，更要让读者理解“为什么”如此定义和建立理论。我们力求在概念的引入、定理的证明以及应用的展示之间找到一个恰当的平衡，使读者能够既掌握理论的精髓，又能体会到其在解决实际问题中的强大力量。 第一部分：集合论初步 在正式进入测度论之前，我们首先回顾并系统梳理与概率论密切相关的集合论知识。这包括： 集合的基本概念： 集合、元素、子集、空集、全集等基本术语的定义与性质。 集合的运算： 并集、交集、差集、补集、对称差等运算的定义、性质以及德摩根定律等重要结论。 集合的计数： 有限集、无限集，可数集与不可数集的概念。我们将介绍一些证明集合可数性或不可数性的基本方法，例如一一对应原理和康托尔对角线法。 函数与映射： 单射、满射、双射的概念及其在集合映射中的作用。我们将强调一对一（一一对应）的概念对于建立概率空间至关重要。 序列与极限： 数列的收敛概念，这为我们理解概率中的依概率收敛、依分布收敛等概念奠定了基础。 第二部分：测度论基础 测度论是现代概率论的语言和基石。本部分将循序渐进地建立测度理论，为概率的精确定义和分析提供工具。 σ-代数： 我们将从最基本的集合概念出发，引入“可测集”的概念，并定义σ-代数（或称Borel代数）。σ-代数是一族特殊的集合，它在集合运算下是封闭的，并且包含全集。它代表了我们能够“测量”的集合。我们将讨论由一个集合族生成的最小σ-代数。 测度： 在σ-代数上定义测度。测度是一种赋予可测集“大小”的函数。我们将详细介绍测度的性质，特别是可列可加性（或称σ-可加性）。可列可加性是测度的核心性质，它意味着一列互不相交的可测集的测度之和等于它们的并集的测度。 外测度与Carathéodory扩展定理： 我们将介绍外测度的概念，并利用Carathéodory定理说明如何从一个外测度出发，构造出一个σ-可加测度。这个过程是构建Lebesgue测度的基础。 Lebesgue测度： 特别关注在欧几里得空间上的Lebesgue测度。我们将介绍它的定义、性质以及与长度、面积、体积等直观概念的关系。同时，我们会讨论Lebesgue可测集的概念。 可测函数： 定义可测函数，即能够将可测集映射到可测集的函数。可测函数的概念至关重要，因为概率论研究的对象（随机变量）本质上是可测函数。我们将讨论可测函数的性质，例如常数函数、多项式函数的可测性，以及可测函数的基本运算（和、积、复合等）的可测性。 积分： 引入Lebesgue积分。我们将从简单函数积分开始，然后扩展到非负可测函数的积分，最后定义一般可测函数的积分。Lebesgue积分相比于Riemann积分具有更强的收敛性定理，这在概率论中尤为重要。我们将详细介绍Fatou引理、单调收敛定理和控制收敛定理，这些定理是处理随机变量序列期望的强大工具。 第三部分：概率论基础 在建立了测度论的坚实基础之后，我们转向概率论的核心内容。 概率空间： 正式定义概率空间 $(Omega, mathcal{F}, P)$。其中，$Omega$是样本空间（所有可能结果的集合），$mathcal{F}$是样本空间上的σ-代数（所有可能事件的集合），$P$是概率测度，它赋予每个事件一个介于0和1之间的数值，代表该事件发生的可能性。我们将详细阐述概率测度的公理化定义及其基本性质。 随机变量： 定义随机变量作为从样本空间到实数域的可测函数。我们将区分离散随机变量和连续随机变量，并介绍它们的概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）。 随机变量的分布： 介绍累积分布函数（CDF），它以统一的方式描述了离散和连续随机变量的分布。我们将讨论CDF的性质，以及CDF与概率测度之间的关系。 期望： 定义随机变量的期望（或均值），作为其在概率空间上的Lebesgue积分。我们将深入讨论期望的性质，并引入条件期望的概念。 方差与矩： 定义方差作为衡量随机变量离散程度的指标，并引入更高阶矩的概念。 联合分布与独立性： 讨论多个随机变量的联合分布、边缘分布。引入随机变量独立性的概念，并阐述独立性对计算联合概率和期望的影响。 随机变量的收敛： 介绍几种重要的随机变量收敛模式：依概率收敛、依分布收敛、几乎处处收敛以及依Lp范数收敛。我们将详细分析这些收敛模式之间的关系，并探讨它们在极限定理中的应用。 第四部分：核心定理与应用 本部分将聚焦概率论中的几个核心定理，展示理论的强大及其在实际问题中的应用。 大数定律： 弱大数定律（Chebyshev不等式）： 阐述样本均值依概率收敛于期望的常数。 强大数定律（Kolmogorov强大数定律）： 阐述样本均值几乎处处收敛于期望的常数，这是一个更强的结论。 我们将通过例子说明大数定律在统计推断和风险评估中的重要性。 中心极限定理： Lévy-Cramér连续映射定理 为中心极限定理的严格证明提供了基础。 标准中心极限定理（i.i.d.情况）： 证明了一系列独立同分布随机变量的标准化和（或均值）的分布近似于标准正态分布。 Lindeberg-Feller中心极限定理（非同分布情况）： 推广了中心极限定理到独立但不一定同分布的随机变量。 我们将通过实际例子，如近似计算概率、误差分析等，展示中心极限定理的广泛应用。 条件期望： 深入探讨条件期望的性质，包括其作为随机变量的性质。 介绍鞅（Martingale）的基本概念，以及其在金融数学、随机过程等领域的应用。 其他主题（可选）： 根据篇幅和读者需求，还可以简要介绍如马尔可夫链、泊松过程等随机过程的基本概念，为进一步学习打下基础。 本书特色 理论严谨： 严格遵循数学定义和证明的规范，力求概念清晰，论证严密。 循序渐进： 从基础概念出发，逐步深入，使读者能够理解理论的发展脉络。 概念解析： 重点在于解释概念的直观意义和数学定义之间的联系，帮助读者形成深刻的理解。 例证丰富： 穿插大量具体的例子，帮助读者将抽象的理论知识与实际场景联系起来。 习题设计： 每章末尾配备有不同难度和侧重点的习题，巩固和深化所学内容。 本书适合于数学、统计学、计算机科学、物理学、经济学等专业的本科高年级学生、研究生以及相关领域的研究人员。通过学习本书，读者将能够构建起扎实的概率论理论框架，为深入研究更复杂的随机现象和统计模型打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

条理逻辑都挺不错的 废话少 而且还是比较便于自学吧 ，体系组织得不错，起点低 有很多概率方面的应用 当然对非概率方向学习一般抽象测度理论还是不错的 一般测度论在实变之后学习，其实我感觉先学测度论后学实变 或许更好

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

阅读《拓扑学基础》的过程，更像是一场探索空间本质的哲学之旅。这本书的语言风格非常古典、优雅，但同时又充满了对抽象思维的挑战。它似乎不急于给出一个明确的答案，而是更倾向于提出一个又一个精妙的问题，引导读者去思考“连接性”、“连续性”在最广义上的含义。书中对拓扑空间的定义及其基本性质的讨论非常细致，特别是对紧致性和连通性的处理，作者采用了多种不同的视角来剖析这两个概念的对偶性。我特别喜欢它对度量空间和拓扑空间之间关系的论述，这种从具体到抽象的过渡处理得非常自然，让人感到数学的内在统一性。书中的例子往往取自于经典的几何对象，但其背后的数学洞察却指向了更深层次的结构。它教会我的，不是如何计算某个同调群，而是如何以一种全新的、不依赖于坐标系的方式去“观看”和“感知”空间。这本书要求读者有极大的耐心和心智上的开放性，但一旦跨越了初期的概念障碍，它将为你打开一个全新的数学世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

我最近在整理书架时重新审视了这本《复变函数方法论》，发现它其实是解决工程问题的利器，而非纯粹的数学理论探讨。这本书的风格非常“实用主义”，它的重点似乎不在于证明柯西积分公式的每一步推导有多么精妙，而在于如何运用留数定理快速求解复杂的定积分或反演拉普拉斯变换。作者在讲解每一个定理时，都会紧跟着一到两个来自流体力学或电路分析的实例，清晰地展示了如何将物理问题转化为复平面上的函数求解过程。例如，关于共形映射的部分，它没有过多纠缠于黎曼面的拓扑结构，而是直接展示了如何利用莫比乌斯变换来处理电磁场边界条件问题，这对于我这种应用背景的读者来说，简直是醍醐灌顶。这本书的习题设计也极具匠心，它们不是简单的计算题，很多都是开放式的建模挑战，鼓励读者思考如何“构造”一个合适的解析函数来描述特定的物理场景。这本书给我最大的启发是，复变函数绝非高高在上的理论，而是连接抽象数学与实际工程世界的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

这本精装本的《高等代数选讲》拿到手上，首先感受到的是它沉甸甸的质感，装帧设计简约而不失格调，透露出一种严谨的学术气息。内页纸张的质地非常出色，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳。内容方面，这本书显然是为那些已经对线性代数有了一定基础，并希望向更深层次——比如群论、环论在矩阵空间中的应用，或是更抽象的向量空间理论——进阶的读者准备的。书中对特征值和特征向量的讨论细致入微，从理论推导到实际应用的跨度把握得恰到好处，特别是关于对角化和若尔当标准型的章节，作者似乎倾注了大量心血，讲解的逻辑链条异常清晰，即便是初次接触这些复杂概念的读者，也能通过清晰的例子和图示，构建起坚实的理解框架。我尤其欣赏其中关于内积空间几何直观的阐述，这使得抽象的线性代数概念仿佛有了立体的图像支撑，不再是干巴巴的公式堆砌。它不像某些教材那样堆砌晦涩的证明，而是更注重引导读者去“理解”为什么某个定理是成立的，这种教学理念的转变，对于培养真正的数学思维至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本《数理统计学原理》给我的感觉是极其“扎实”，它没有追逐最新的统计模型，而是将篇幅完全集中在了基础理论的根基之上，可以说是将数理统计的“硬核”部分进行了彻底的梳理。我对其中关于大样本理论和渐近性质的论述印象深刻，作者对中心极限定理和强大数定律的阐述极其详尽，几乎是将推导过程中的每一步“掰开揉碎”了呈现，这使得读者在面对渐近正态性这样的关键概念时，能够真正理解其统计学意义，而不是仅仅记住一个结论。检验统计量的构建和性质分析部分，也充分体现了严谨的频率学派思想，比如对U统计量和L统计量的深入剖析，以及对充分性、完备性和无偏估计最优性的讨论，都构建了一个完整的统计推断理论框架。阅读这本书的过程，就像是在修建一座结构复杂的建筑，作者确保了每一块砖（每一个假设）的稳固性，即使在信息爆炸的今天，这种对基础理论的坚守，依然是从事任何高级统计建模工作的前提和保障。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本《微分几何入门与应用》，立刻被其丰富的插图和排版所吸引。它绝对不是那种只有黑白公式的枯燥教科书，作者显然花费了大量精力去设计视觉呈现，许多曲面的三维效果图和切向量场的动态展示，极大地降低了初学者对高维空间直觉构建的门槛。内容上，这本书非常注重从直观的物理现象出发，引导读者进入微分几何的核心概念，比如曲线的挠率和曲率，它没有急于抛出复杂的张量符号，而是先通过经典的“滚圆球”模型来解释测地线的概念，这种循序渐进的方式非常适合自学者。书中对黎曼几何的初步探讨也处理得相当平滑，它巧妙地避开了黎曼曲率张量计算的初期繁琐，而是先聚焦于曲率如何影响测地线的行为，这使得读者在接触到更深层的数学工具前，已经对“弯曲空间”有了切身的体会。唯一的遗憾或许是，在处理一些更现代的应用，比如广义相对论中的背景介绍上略显保守，但作为一本“入门”读物，它无疑是极其成功的，它成功地在严谨性和可读性之间找到了一个令人称赞的平衡点。

评分☆☆☆☆☆

比较严谨，但是有一点条理不清。至少最后一章不该放在那个位置讲……

评分☆☆☆☆☆

用测度论搭建出的，公理化的、严格的概率论。

评分☆☆☆☆☆

浓缩的都是精华，念这本书感觉就是像在吃压缩干粮，全部都是能量，但是味道确实不怎么好吃。这大概就是讲义和教材的区别吧。不过这本书关于可测函数收敛性的证明非常不错。可以使那几个收敛性的证明几乎不需要记忆就能搞定。

评分☆☆☆☆☆

teacher's lesson is very poor,but the book is good!

评分☆☆☆☆☆

比较严谨，但是有一点条理不清。至少最后一章不该放在那个位置讲……