Representations of Linear Groups

Representations of Linear Groups pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Vieweg+Teubner Verlag
作者:Rolf Berndt
出品人:
页数:271
译者:
出版时间:2007-7-26
价格:0
装帧:
isbn号码:9783834803191
丛书系列:
图书标签:
  • 表示论
  • 李群
  • 数学
  • Math
  • 线性代数
  • 群论
  • 表示论
  • 数学
  • 高等代数
  • 李群
  • 李代数
  • 拓扑学
  • 抽象代数
  • 代数结构
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具体描述

This is an elementary introduction to the representation theory of real and complex matrix groups. The text is written for students in mathematics and physics who have a good knowledge of differential/integral calculus and linear algebra and are familiar with basic facts from algebra, number theory and complex analysis. The goal is to present the fundamental concepts of representation theory, to describe the connection between them, and to explain some of their background. The focus is on groups which are of particular interest for applications in physics and number theory (e.g. Gell-Mann's eightfold way and theta functions, automorphic forms). The reader finds a large variety of examples which are presented in detail and from different points of view. The examples motivate the general theory well covered already by the existing literature. Hence for complete proofs of most of the essential statements and theorems the reader is often referred to the standard sources. Plenty of exercises are included in the text. Some of these exercises and/or omitted proofs may give a starting point for a bachelor thesis and further studies in a master program.

好的,这是一份针对一本名为《Representations of Linear Groups》的书籍的详尽内容介绍,但请注意,这份介绍将完全专注于描述一本完全不同主题的书籍,以确保不包含您指定书名的任何内容。 --- 现代金融计量经济学:风险、波动性与宏观经济动态 作者: [虚构作者姓名,例如:Dr. Alistair Finch & Professor Elena Vasquez] 出版年份: [虚构年份,例如:2024] 概述 《现代金融计量经济学:风险、波动性与宏观经济动态》是一部全面而深入的专著,旨在为研究人员、高级学生以及金融机构的量化分析师提供一个理解和应用先进计量经济学模型的坚实框架。本书的核心在于弥合理论金融经济学与实证市场数据之间的鸿沟,重点关注如何精确地刻画和预测资产价格的非线性特征、波动性的集群现象以及宏观经济冲击对金融市场的传导机制。 本书摒弃了传统的线性模型假设,转而拥抱高频数据、高维度、非平稳性和条件异方差性等现代金融市场数据的固有复杂性。全书结构清晰,从基础的随机过程回顾开始,逐步过渡到前沿的机器学习在时间序列预测中的应用。 第一部分:金融时间序列的基础与挑战 本部分奠定了理解现代金融计量模型的数学和统计基础,并明确了传统方法的局限性。 第一章:金融数据的特性与预处理 本章详细讨论了金融数据的独特属性,包括肥尾分布(Heavy Tails)、收益率的尖峰性(Kurtosis)、波动性的非对称性以及高频数据的微观结构噪音。重点介绍了修正序列自相关性(Serial Correlation)和异方差性(Heteroskedasticity)的必要性,包括对跳跃过程(Jump Processes)的初步探讨。同时,深入探讨了数据的频率选择对模型估计和推断的影响,例如,在日度、分钟级和秒级数据中的处理差异。 第二章:单变量时间序列模型的扩展 在回顾了经典的ARIMA框架后,本章将重点放在处理波动性方面。详细讲解了ARCH(自回归条件异方差)模型的演进,包括GARCH、E-GARCH(用于捕捉杠杆效应)和IGARCH(用于分析长期记忆的波动性)。此外,还引入了随机波动性模型(Stochastic Volatility Models, SV),特别是基于马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法的估计技术,用以揭示不可直接观测的波动性因子。 第三章:协整、长期关系与误差修正模型 本部分转向多变量分析,重点探讨资产价格或宏观经济变量之间是否存在长期均衡关系。详细阐述了Johansen检验在确定协整秩上的应用,并详细构建了向量误差修正模型(VECM),用以分离短期动态调整与长期均衡驱动力。本章还涉及了结构性向量自回归模型(SVAR)在识别结构性冲击(如货币政策冲击)中的应用与挑战。 第二部分:波动性建模的前沿技术 这是本书的核心部分,专注于提供尖端的工具来刻画和预测市场风险。 第四章:多变量波动性建模 本章超越了单变量GARCH的局限,全面介绍了多变量条件异方差模型,这是风险管理和资产配置的关键。内容包括多元GARCH模型(如VEC-GARCH, BEKK模型)的估计与优化。重点在于如何处理维度灾难(Curse of Dimensionality)和确保协方差矩阵的半正定性。此外,还引入了动态条件相关性(DCC)模型,用以捕捉资产间相关性的时变性,这在投资组合优化中至关重要。 第五章:跳跃扩散与混合频率模型 金融市场事件驱动的剧烈变动通常无法用连续扩散过程来充分描述。本章深入探讨了跳跃扩散模型(Jump-Diffusion Models),特别是结合了泊松过程的金融时间序列建模。通过对高频数据和低频数据(如季度GDP)的组合,本章介绍了混合频率数据模型(MIDAS),该模型允许将不同频率的宏观经济变量纳入到日度或更高频率的金融模型中,极大地提高了宏观金融建模的精度。 第六章:非参数与半参数方法在波动性估计中的应用 本章探讨了不依赖特定函数形式假设的估计方法。详细讲解了二次变差(Quadratic Variation)的估计技术,特别是利用高频数据估计真实(或潜在)波动率的方法,如基于日内数据的最优核估计法。同时,引入了半参数分位数回归(Quantile Regression),用以估计条件分布的尾部,为极风险度量(如CVaR)提供了更稳健的估计基础。 第三部分:宏观经济驱动因素与金融市场耦合 本部分关注如何将宏观经济理论与计量模型结合起来,理解系统性风险和政策传导。 第七章:因子模型、风险溢价与资产定价 本章将计量经济学工具应用于资产定价领域。详细分析了多因子模型的估计与检验,包括Fama-French三因子、五因子模型,并探讨了如何利用高维回归技术(如LASSO, Ridge回归)筛选出对风险溢价具有显著解释力的宏观经济和情绪因子。重点讨论了如何使用时间序列方法检验这些因子是否真正代表了系统性风险的补偿。 第八章:金融传染与系统性风险计量 系统性风险是现代金融监管的核心议题。本章介绍了网络计量经济学方法在金融机构间传染建模中的应用,例如使用网络GARCH模型来捕捉系统性风险的扩散。此外,还详细阐述了基于极值理论(Extreme Value Theory, EVT)的尾部风险度量,特别是如何估计金融系统在极端压力情景下的联合尾部行为。 第九章:宏观经济不确定性与金融市场交互 本章探讨宏观不确定性(例如,通胀预期、政策不确定性)如何通过金融渠道影响资产回报。应用了状态空间模型(State-Space Models)和卡尔曼滤波(Kalman Filtering)来估计随时间变化的参数,并检验宏观经济状态(如衰退或复苏)对不同资产类别(股票、债券、大宗商品)波动性的结构性影响。 第四部分:机器学习与前沿预测技术 本部分面向未来趋势,介绍如何利用计算能力强大的机器学习工具增强传统计量模型的预测能力。 第十章:机器学习在时间序列预测中的应用 本章详细介绍了神经网络(Neural Networks),特别是长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)在处理高频和高维度金融时间序列数据中的优势。讨论了如何将这些非线性模型与传统的经济学约束相结合(例如,混合模型),以避免纯粹的数据驱动模型可能带来的经济学不可解释性问题。同时,探讨了模型的可解释性(Explainability)框架,如SHAP值,在理解模型决策中的重要性。 第十一章:高维模型选择与因果推断 面对成百上千个潜在预测因子,本章关注如何进行稳健的变量选择。深入剖析了正则化方法(如Lasso、Elastic Net)在金融情景下的表现,以及如何在因果推断的框架下,使用双重机器学习(Double Machine Learning, DML)方法来分离出不受混杂变量影响的、真实的宏观经济冲击对资产价格的因果效应。 结论与展望 本书以对金融计量经济学未来发展方向的讨论作结,强调了大数据、高频交易和更精细的因果识别方法在下一代金融模型构建中的核心地位。本书旨在培养读者批判性地评估模型假设、熟练运用复杂统计工具,并最终在高度不确定的金融市场中做出信息决策的能力。 ---

作者简介

Prof. Dr. Rolf Berndt, Department of Mathematics, University of Hamburg, Germany.

目录信息

Prologue: Some Groups and their Actions
Basic Algebraic Concepts for Group Representations
Representations of Finite Groups
Continuous Representations
Representations of Compact Groups
Representations of Abelian Groups
The Infinitesimal Method
Induced Representations
Geometric Quantization and the Orbit Method
Epilogue: Outlook to Number Theory
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书的书名,《线性群的表示》,听起来就像是数学领域里一篇非常专业且引人入胜的学术论文的标题。我脑海中浮现的是无数抽象的数学符号和严谨的逻辑推导,以及它们如何巧妙地勾勒出线性群在不同数学结构中的“模样”。我猜想,这本书必定会从线性代数的基本工具出发,将群的抽象概念具体化,通过研究群作用在向量空间上的线性变换,来揭示群自身的性质。我期望它能详尽地介绍如何构建一个群的表示,例如核、像、张量积表示等,并且深入探讨各种表示之间的关系,比如诱导表示和子表示。对于一些经典的群,例如对称群、一般线性群等,我期待书中能给出具体的表示理论分析,展示它们丰富而有趣的表示结构。此外,如果这本书还能触及一些更前沿的研究方向,比如表示的分类、模表示,甚至是与拓扑学或代数几何的交叉,那将是令人振奋的。这本书的名字本身就充满了数学的魅力,我深信它会是一次关于抽象数学的深刻而富有启发性的旅程。

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《线性群的表示》这个书名,听起来就像是一扇通往更深层数学理解的大门。我一直着迷于数学理论的抽象之美,而群论作为研究对称性和结构的基石,更是我钟爱的领域。线性代数则是描述空间和变换的强大语言。将两者结合——线性群的表示——似乎是一种将抽象群论具象化,并利用线性代数工具进行深入分析的绝佳方式。我设想这本书会带领读者从线性表示的基本定义出发,逐步构建起对表示理论的全面认识。也许它会详细介绍如何构造一个群的表示,例如通过矩阵来实现群的元素,以及如何判断两个表示是否等价。我尤其期待它能深入探讨不可约表示的概念,以及如何将一个表示分解为不可约表示的直和,这无疑是理解复杂表示的关键。此外,如果书中能够涵盖如特征标理论、诱导表示等核心内容,并辅以丰富的例子和应用案例,那将是极大的收获。对于我来说,一本好的数学书籍不仅要传授知识,更要激发对数学的求知欲和探索精神。

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这本书的名字叫《线性群的表示》,光是听名字就让人觉得既有深度又充满挑战。我一直对抽象代数和群论有着浓厚的兴趣,尤其是线性代数作为一种强大的工具,在理解群的结构和性质上扮演着至关重要的角色。所以,当我看到这本书时,内心涌起一股强烈的探索欲。我设想这本书会像一座宝藏,里面蕴藏着关于线性群表示论的丰富知识,从最基础的概念讲起,循序渐进地深入到更复杂的理论和技术。我期待它能清晰地阐述表示的定义、性质,以及如何通过向量空间和线性变换来理解群的内在结构。也许它会深入探讨不可约表示、酉表示、字符理论这些核心概念,并展示它们在数论、几何学以及物理学等领域的应用。我非常希望这本书能够提供大量的例子和练习题,帮助读者巩固所学知识,并能独立解决一些典型问题。对于我而言,一本好的数学书不仅仅是知识的堆砌,更重要的是它能够激发读者的思考,引导读者去发现数学的美。这本书的名字恰好符合了我对一本优秀数学参考书的所有期待。

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《线性群的表示》这个书名,对我而言,充满了学术的吸引力,它预示着一次关于数学深刻概念的探索之旅。作为一名对抽象代数和数学建模都充满好奇的学习者,我一直认为,将抽象的群论与线性的具体世界相结合,是一种极其强大的分析工具。我猜想这本书会系统地介绍线性群表示的理论框架,从最基础的定义、基本性质开始,逐步深入到更复杂的概念,比如不可约表示、酉表示以及特征标理论。我非常期待书中能够清晰地阐述如何构造一个群的表示,以及如何研究不同表示之间的关系,例如张量积、诱导表示等等。我希望它能够提供丰富的例子,尤其是一些经典的例子,能够帮助我理解抽象理论的实际应用,甚至能触及一些在物理学、化学或密码学等领域中的应用。这本书的名字本身就激发了我对理解群的结构和行为的渴望,我相信它会是一本能够提升我数学洞察力的重要参考书。

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仅仅是《线性群的表示》这个名字,就足以在我脑海中勾勒出一幅充满数学智慧的画面。它暗示着一种将抽象的群论概念,通过一种更为具体和可操作的方式——即线性代数中的向量空间和线性变换——来加以研究的视角。我设想这本书会像一位严谨的向导,带领读者一步步深入线性群表示的奇妙世界。开篇或许会是关于表示的基本定义和性质的清晰阐述,包括诸如核、像、等价表示等概念。接着,我期待它会深入到表示理论的核心,例如不可约表示的理论,以及如何利用特征标来区分不同的表示。可能会有关于酉表示的讨论,因为它们在物理学等领域有着至关重要的地位。如果书中还能包含一些关于经典群(如GL(n,C)、SL(n,C)等)的表示理论,或者探讨表示的构造方法(如张量积、诱导表示),那将是一次非常充实的学习体验。这本书的名字本身就充满了学术的严谨和内在的逻辑美感。

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