Foundations of Modern Probability pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Kallenberg, O.

出品人:

页数:530

译者:

出版时间:1997-8

价格:$ 90.34

装帧:

isbn号码:9780387949574

丛书系列:Probability and its Applications- A Series of the Applied Probability Trust

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现代概率论的基石 这本书是一次深入探索现代概率论丰富而迷人的世界的旅程。它旨在为读者提供理解和运用概率论核心概念的坚实基础，无论是那些希望在学术领域深造，还是希望将概率论应用于统计学、金融、物理学、计算机科学、工程学或任何需要处理不确定性的领域的研究者和从业者。 本书从概率的基本概念入手，逐步引入公理化定义，为后续更复杂的理论构建了坚固的基石。我们首先将考察样本空间、事件以及概率的直观理解，然后严谨地阐述科尔莫哥洛夫公理，这是现代概率论的数学语言，保证了理论的逻辑一致性和严密性。通过对这些基本元素的深入剖析，读者将建立起对概率度量的深刻认识，为理解更高级的主题奠定基础。 接着，我们将把注意力转向随机变量。从离散型随机变量开始，介绍概率质量函数、期望和方差等关键概念，并深入探讨常见的离散分布，如伯努利分布、二项分布、泊松分布和几何分布。这些分布在建模各种计数和事件发生次数的场景中扮演着至关重要的角色。随后，我们将过渡到连续型随机变量，讲解概率密度函数、累积分布函数、期望和方差，并详细研究指数分布、正态分布、均匀分布等在自然科学和社会科学中无处不在的连续分布。通过对这些随机变量及其分布的细致刻画，读者将能够有效地描述和分析各种连续型随机现象。 本书的一个重要组成部分是多维随机变量及其联合分布。我们将探索联合概率质量函数、联合概率密度函数，以及边缘分布和条件分布的概念。理解多维随机变量的依赖关系至关重要，因此我们将详细介绍协方差和相关系数，并深入探讨独立随机变量的性质。最后，我们将介绍多项分布、联合正态分布等重要的多维分布，它们在建模具有多个相互关联的随机因素的复杂系统中不可或缺。 马尔可夫链作为一类重要的随机过程，在本书中占有显著的篇幅。我们将从基本的定义和性质出发，探讨状态空间、转移概率矩阵以及转移方程。本书将详细分析稳态分布、吸收状态和遍历性等关键概念，并介绍常返链和拟周期链的性质。我们将通过实例展示马尔可夫链在排队论、通信系统、生物学和金融建模等领域的广泛应用，帮助读者掌握分析和预测随机系统长期行为的能力。 另一个核心主题是中心极限定理及其重要性。我们将从弱大数定律和强大数定律开始，阐述独立同分布随机变量的均值与其期望的关系。随后，我们将深入探讨林德伯格-勒维中心极限定理，它是概率论中最具影响力的结果之一，表明独立同分布随机变量的标准化和的分布逼近于标准正态分布。本书还将涉及切比雪夫不等式和切比雪夫不等式，它们为概率的界限提供了重要的工具。理解中心极限定理对于统计推断、假设检验和置信区间的构建至关重要，它解释了为何许多现实世界中的现象都呈现出正态分布的特征。 此外，本书还将介绍一些更高级的主题，为读者进一步探索概率论的广阔天地提供指引。我们将简要介绍条件期望的性质，以及它在随机过程和动态系统分析中的作用。对于那些对极限理论感兴趣的读者，本书将提供对某些渐近性质的初步介绍。 贯穿全书的是大量的例子和练习题。我们相信，理论的理解只有通过实际应用才能得到巩固。因此，本书中的例子涵盖了从简单的计数问题到复杂的随机过程建模，旨在帮助读者将所学知识应用于解决实际问题。练习题的设计难度不一，既有巩固基本概念的练习，也有挑战读者运用所学知识进行分析和推理的难题。 本书适合具有一定微积分基础的读者。尽管如此，我们仍将努力以清晰易懂的语言解释概念，并逐步建立起读者对概率论严谨数学框架的信心。无论您是初次接触概率论，还是希望深化现有理解，本书都将是您可靠的伴侣，引领您在现代概率论的浩瀚海洋中稳步前行。我们相信，通过对本书的学习，您将能够以全新的视角理解和应对世界中的不确定性，并为进一步的学术研究或专业实践打下坚实的基础。

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这本《Foundations of Modern Probability》真是让人大开眼界，它对我这个概率论初学者来说，简直就是一座知识的灯塔。书中对基础概念的阐述极其扎实，从测度论的构建开始，一步步引导读者进入现代概率论的核心。我特别欣赏作者在讲解随机变量、概率空间这些抽象概念时，所采用的那种严谨而又富有洞察力的笔触。读起来感觉就像是在跟随一位经验丰富的向导，穿梭于理论的迷宫，每一步都走得踏实而清晰。它不仅仅是罗列公式，更是深入挖掘了为什么这些结构是必需的，以及它们如何完美地契合了不确定性世界的描述需求。即便是那些看似枯燥的数学证明，作者也总能找到巧妙的切入点，让读者在理解其逻辑深度的同时，不至于感到乏味。对于任何想真正掌握概率论精髓，而非仅仅停留在应用层面的人来说，这本书提供了无可替代的深度和广度。它为后续深入研究随机过程、数理统计等高级领域打下了无比坚实的基础。

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从一个更侧重应用和工程背景读者的角度来看，《Foundations of Modern Probability》展现出了一种罕见的平衡性。尽管它根植于严格的数学分析，但它始终没有忘记概率论作为描述现实世界的工具的本质。书中关于随机过程的介绍，虽然数学上要求很高，但它对布朗运动和泊松过程这些核心模型的动机和物理意义的阐述，非常到位。它没有满足于仅仅定义这些过程，而是深入探讨了它们的路径性质、鞅性等特性，这对于理解金融、物理等领域中的随机现象至关重要。这种“高屋建瓴”的视角，让读者在学习深奥理论的同时，也能清晰地看到这些理论在更广阔领域中的应用潜力。这本书就像一个放大镜，让你能看清随机现象背后的底层代码，而非仅仅停留在表面的现象观察上。

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这本书给我最大的感受是其深厚的学术底蕴和跨越时代的洞察力。它不仅仅是一本关于概率论的教材，更像是一部关于现代概率论思想史的精炼总结。作者对概率论发展脉络的把握极其精准，能够将那些不同时代、不同学派的思想有机地融合成一个连贯的整体。例如，书中对于概率测度构造的讨论，就清晰地展示了概率论如何从经验性的统计学转变为一门严谨的数学学科。书中的语言风格是那种沉稳、权威且不容置疑的，它要求读者全身心地投入，但回报是巨大的——你将获得对随机性理解的最高层次的视角。它并非一本轻松的读物，需要反复咀嚼和思考，但一旦掌握，你对“随机”二字的理解将完全被重塑，其对测度论工具的精妙运用，足以让任何严肃的数学学习者感到震撼和受益无穷。

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坦率地说，初次捧读这本巨著时，我感到了巨大的挑战，但随着阅读的深入，那种“豁然开朗”的体验是其他任何教科书都无法比拟的。这本书的叙事节奏把握得非常到位，它没有急于炫耀高深的技巧，而是花了大量的篇幅来建立直观的理解。例如，它对条件期望和鞅的引入，绝不是简单地抛出定义，而是先通过各种有趣的例子和思考实验，将这些概念的实际意义描摹出来，然后再进行严格的数学化。我个人觉得，这本书最成功的一点在于，它成功地架起了直觉与严谨之间的桥梁。那些困扰我已久的概率悖论和看似矛盾的现象，在读完相关章节后，都找到了清晰的解释框架。它教会我的不仅仅是“如何计算”，更是“如何思考”一个随机事件的本质。对于那些想从传统概率论转向更具现代数学色彩的概率论体系的人来说，这本书无疑是必经之路，其对收敛性理论的细致处理尤为令人称道。

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这本书的结构设计简直可以称得上是教科书编写的典范。它的逻辑流非常清晰，从最基本的集合论和测度论背景开始，稳步提升到随机过程的初步介绍。我特别喜欢它在介绍大数定律和中心极限定理时所展现出的耐心。它没有采用那种压缩式的、只展示最终成果的展示方法，而是耐心地剖析了这些伟大定理背后的支撑结构——特别是依概率收敛、依分布收敛、几乎必然收敛这几种不同收敛模式的细微差别及其重要性。这种对“如何一步步达到目标”的强调，极大地增强了读者的信心和理解力。阅读过程中，我经常需要对照着做一些习题来巩固概念，而这本书的习题设计也非常精妙，它们大多不是那种可以套用公式快速解出的题目，而是需要读者真正调动前面所学知识进行思考和构造的，真正做到了学以致用，强化了理论的内化。

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