Introduction to Random Time and Quantum Randomness pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Publishing Company

作者:Kai Lai Chung

出品人:

页数:220

译者:

出版时间:2003-8

价格:USD 49.00

装帧:Paperback

isbn号码:9789812384157

丛书系列:

图书标签:

• 随机时间
• 量子随机性
• 随机过程
• 量子力学
• 信息论
• 计算复杂性
• 密码学
• 物理学
• 数学
• 概率论

《随机过程导论：从经典到现代》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的随机过程理论基础，涵盖从经典的马尔可夫链到更前沿的随机动力系统和应用。我们力求以严谨的数学基础为支撑，同时兼顾直观的物理和工程学意义，使得内容既适合数学、物理专业的高年级本科生和研究生，也对应用领域的科研人员具有重要的参考价值。全书结构清晰，逻辑递进，逐步引导读者领略随机现象在自然界和工程中无处不在的深刻魅力。 第一部分：随机过程基础与经典模型 第一章 概率论回顾与随机变量的收敛性 本章首先对概率论的核心概念进行回顾，包括概率空间、随机变量、期望、方差、矩等。随后，重点讨论随机变量序列的各种收敛概念，如依概率收敛、依分布收敛、几乎必然收敛以及平方平均收敛。深入分析这些收敛方式之间的相互关系，并结合具体的例子展示其在随机过程极限分析中的重要性。对中心极限定理（CLT）和强大数定律（SLLN）的讨论，为后续随机过程的稳定性分析奠定理论基石。 第二章 随机过程的定义与基本分类 本章引入随机过程的正式定义，将其视为时间的函数的一族随机变量。我们详细探讨了对随机过程进行描述的各种关键属性，包括状态空间（离散与连续）和指标集（离散时间与连续时间）。重点介绍了几种重要的基本过程：高斯过程、平稳过程（宽平稳和严平稳）的定义及其性质。通过布朗运动（维纳过程）的初步引入，展示连续时间过程的初步形态。 第三章 马尔可夫链：离散时间 马尔可夫性是随机过程理论中最为核心的概念之一。本章聚焦于离散时间马尔可夫链（DTMC）。我们从状态空间出发，详细阐述一步转移概率、转移矩阵以及$n$步转移概率的计算。深入分析了状态的分类（常返、暂留、瞬态）和循环性，并引入极限概率的概念。利用平稳分布的存在性与唯一性定理，探讨了过程的长期行为，并通过举例（如随机游走、排队模型中的简化情况）来说明其应用。 第四章 连续时间马尔可夫链（CTMC） 本章将离散时间模型扩展到连续时间领域，引入生成无穷小转移速率矩阵$Q$的概念。详细分析了CTMC的演化方程（科尔莫哥洛夫前向和后向方程）。重点讨论了泊松过程，作为最基础的连续时间纯跳过程，并分析了其与指数分布的内在联系。章节末尾，我们将CTMC的稳态分布分析与DTMC进行对比，揭示连续时间下平衡态的物理意义。 第五章 泊松过程及其变体 泊松过程是描述随机事件发生的重要工具。本章深入研究标准泊松过程的性质，包括独立增量性、平稳增量性和路径的右连续性。随后，探讨了复合泊松过程和非齐次泊松过程，这些变体在描述实际事件序列（如保险索赔、粒子计数）中起着关键作用。对间隔时间的分析（指数分布）与纯跳过程的内在联系进行了详尽的论证。 第二部分：线性过程与平稳性分析 第六章 平稳过程与遍历性 平稳性是随机过程分析中实现统计推断的关键假设。本章详细区分了严平稳（SPS）和宽平稳（WSS）过程。重点分析了自相关函数和功率谱密度之间的关系（维纳-辛钦定理），这是信号处理和时间序列分析的基石。深入探讨了遍历性，阐明了时间平均与系综平均之间的一致性条件，为从实际观测数据估计过程参数提供了理论依据。 第七章 线性随机系统与卡尔曼滤波的理论基础 本章引入线性随机系统的概念，通常以线性常微分方程（LTI系统）加上噪声输入的形式表示。重点讨论了由高斯白噪声驱动的线性系统的响应，特别是线性随机微分方程的解的性质。为后续的预测和滤波问题做铺垫，介绍了自回归（AR）和移动平均（MA）过程的严格定义，并探讨了它们的平稳性条件。 第三部分：随机分析与现代工具 第八章 鞅论基础 鞅论是现代概率论和随机分析的基石，对于理解随机过程的公平性、最优停止时间以及随机控制至关重要。本章系统介绍鞅、次鞅和超鞅的定义及其基本性质，包括上鞅收敛定理。通过这些工具，我们能更严格地处理停时随机变量、Doob分解以及Doob-Meyer分解，为处理更复杂的金融数学和信息论问题打下基础。 第九章 布朗运动的深入研究 布朗运动（维纳过程）不仅是连续时间随机过程的典范，也是随机微积分的基础。本章深入探讨布朗运动的路径性质，包括处处不可微性、二次变分、首次击中时间分布（勒贝格测度下的分布）。随后，引入伊藤积分的概念，解释如何定义和计算随机积分，这是处理随机微分方程（SDE）的必要工具。 第十章 随机微分方程（SDE）导论 随机微分方程是描述受随机扰动影响的动态系统的强大框架。本章在第九章伊藤积分的基础上，引入一维和多维SDE的一般形式。重点分析了SDE解的存在性和唯一性定理。通过介绍伊藤引理（SDE中的链式法则），展示了如何利用此工具推导随机过程的演化方程。对欧拉-丸山法等数值解法进行了初步介绍。 第十一章 随机过程的应用案例 本章将理论应用于实际。我们将简要回顾并深入讨论随机过程在以下领域的应用： 1. 金融建模： 介绍布莱克-斯科尔斯模型中随机波动率的意义，以及几何布朗运动作为股票价格模型的应用。 2. 物理与化学： 讨论随机过程在扩散现象、涨落与耗散理论中的作用。 3. 通信与控制： 探讨如何利用马尔可夫链和高斯过程模型化信道噪声和系统状态估计问题。 总结 本书通过对经典理论的扎实讲解和对现代分析工具的逐步引入，旨在培养读者运用随机过程思维解决复杂实际问题的能力。强调理论的严谨性与应用的广阔性相结合，为读者在相关领域的深入研究奠定坚实的基础。

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