Martingales and Stochastic Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Yeh, J.

出品人:

页数:501

译者:

出版时间:

价格:$ 126.56

装帧:HRD

isbn号码:9789810224776

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• Martingales
• Stochastic Analysis
• Probability Theory
• Stochastic Processes
• Measure Theory
• Financial Mathematics
• Mathematical Finance
• Brownian Motion
• Stochastic Calculus
• Limit Theorems

随机过程的现代视角：从基础理论到前沿应用 本书全面深入地探讨了现代概率论和随机过程的核心概念、分析工具及其在诸多领域的广泛应用。它旨在为对随机现象建模、分析和预测感兴趣的读者提供一个坚实的理论基础和清晰的实践指导。本书的结构力求逻辑严密，内容覆盖面广，同时注重概念的直观阐释与数学推导的严谨性。 --- 第一部分：概率论的严谨基础与测度论视角 本书首先从概率论的公理化基础——勒贝格-斯蒂尔切斯测度论——出发，为后续随机过程的构建奠定严格的数学框架。 第一章：测度论基础与概率空间 集合论预备： 详细回顾$sigma$-代数、可测集、波雷尔集的概念及其性质。 测度的构造与性质： 引入$sigma$-有限测度、勒贝格测度，探讨测度的外延性。重点阐述了测度空间的定义，并将其与概率空间（样本空间、事件$sigma$-代数、概率测度）建立联系。 可测函数与积分： 定义依序收敛、占有零测集等概念。系统介绍勒贝格积分的定义、性质（如单调收敛定理、优控制收敛定理），并展示其在期望计算中的优越性。 第二章：随机变量、收敛性与矩 随机变量的测度论视角： 将随机变量视为将样本空间映射到实数集的满足特定条件的函数，探讨其分布函数和特征函数。 随机变量的收敛性： 区分依概收敛、依分布收敛、依概率收敛和$L^p$收敛，并分析它们之间的相互关系和等价条件。 大数定律： 从切比雪夫不等式出发，推导出柯尔莫果洛夫一大数定律（Kolmogorov’s Strong Law of Large Numbers），这是理解样本均值稳定性的基石。 中心极限定理（CLT）： 详细分析林德伯格-费勒中心极限定理（Lindeberg-Feller CLT）及其在各种独立同分布（i.i.d.）和非i.i.d.条件下的应用。 --- 第二部分：随机过程的核心结构与分析工具 本部分专注于随机过程的基本分类、核心特性及其分析方法，特别是连续时间过程和离散时间过程的比较与深入研究。 第三章：基础随机过程 随机过程的定义与分类： 按照时间参数集（离散/连续）和状态空间（离散/连续）对过程进行分类。 独立增量过程： 介绍其定义，并深入研究最基本的独立增量过程——维纳过程（Wiener Process，或布朗运动）。探讨布朗运动的路径性质（如二次变差、处处不可微性、遍历性）。 泊松过程： 详细分析匀速泊松过程的性质，包括到达间隔的指数分布、稀疏性、复合泊松过程的构造。 第四章：马尔可夫链（Markov Chains） 离散时间马尔可夫链（DTMC）： 定义一步转移概率矩阵、$n$步转移概率，并引入时间齐次性。 状态空间分析： 深入研究不可约性、常返性（Recurrence）与瞬时性（Transience）。推导并应用平稳分布（Stationary Distribution）的性质和计算方法。 连续时间马尔可夫链（CTMC）： 介绍生成元矩阵（Infinitesimal Generator Matrix）$Q$，并阐述科尔莫果洛夫前向与后向方程（Kolmogorov Forward and Backward Equations）在确定过程演化中的作用。 第五章：鞅论基础（Foundations of Theory on Uniform Integrability and Conditional Expectation） 本章将概率论的条件期望概念提升到更抽象的框架，为分析序列的收敛性提供动力。 条件期望的测度论定义： 基于$mathcal{F}$-可测函数，给出条件期望$E[X|mathcal{F}]$的严格定义，并探讨其投影性质。 测度变换与Radon-Nikodym定理： 介绍如何利用Radon-Nikodym导数处理测度之间的关系，这对于改变概率测度至关重要。 一致可积性（Uniform Integrability, UI）： 详细分析一致可积性与$L^1$收敛之间的关系，它是强收敛定理的关键假设。 --- 第三部分：高级分析与应用领域 本部分将前文建立的理论工具应用于更复杂和具有实际意义的模型中。 第六章：连续时间随机过程与伊藤积分（Stochastic Calculus） 本章是连接经典微积分与随机分析的桥梁，重点在于处理布朗运动驱动下的随机微分方程。 半鞅（Semimartingales）： 引入半鞅的概念，作为可以被布朗运动和复合泊松过程“驱动”的广义过程集合。 伊藤积分的构造： 解释为何传统黎曼-斯蒂尔切斯积分不适用于布朗运动，并严格构造伊藤积分（Itô Integral）作为一种特定的随机积分。 伊藤公式（Itô’s Formula）： 详细推导和应用伊藤公式，这是随机微积分的核心工具，用于计算随机变量函数的微分。 第七章：随机微分方程（Stochastic Differential Equations, SDEs） SDE的解的存在性与唯一性： 分析标准形式的SDE，讨论Lipschitz条件和线性SDEs的解析解法。 解的性质： 研究SDE解的连续性、平稳性以及其概率分布的演化（通过Fokker-Planck方程）。 几何布朗运动（Geometric Brownian Motion, GBM）： 重点讨论GBM模型，它是金融衍生品定价的基础。 第八章：随机过程在优化与控制中的应用 随机动态规划： 将随机控制理论与偏微分方程（PDEs）联系起来，引入Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程的概念。 最优停止问题（Optimal Stopping）： 利用可选停止定理（Optional Stopping Theorem）来分析何时执行某个操作能获得最大期望收益。 随机最大值问题： 探讨如何在随机扰动下进行最优决策，并给出实际应用案例，例如库存管理和资源分配。 --- 本书特色 本书的编写风格旨在平衡数学的严谨性与物理/工程的可理解性。每一概念的引入都伴随着直观的物理或统计意义解释。书中包含大量详尽的例题与习题，这些例题不仅是检验理解程度的工具，更展示了如何将抽象理论应用于解决实际问题，尤其是在金融工程、物理系统模拟和信息论等交叉学科中的应用潜力。本书适合高年级本科生、研究生以及需要深入了解随机分析工具的研究人员和工程师使用。

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