Large Deviations (Fields Institute Monographs) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:American Mathematical Society

作者:Frank den Hollander

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2008-06-12

价格:USD 51.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780821844359

丛书系列:

图书标签:

• Large Deviations
• Probability
• Stochastic Processes
• Mathematical Physics
• Statistical Mechanics
• Asymptotic Analysis
• Fields Institute
• Monographs
• Applied Mathematics
• Randomness

概率的极限行为：一场深入理解随机性背后奥秘的探索之旅 本书并非一部关于特定书籍《Large Deviations (Fields Institute Monographs)》的评介，而是试图勾勒出一幅宏大而深刻的概率论分支——大偏差理论——的图景。它带领读者一同踏上一场智识的冒险，深入探究随机现象在极端情况下的行为规律，揭示那些罕见但至关重要的事件所蕴含的深刻数学结构与统计意义。 大偏差理论：超越平均的洞察 在日常生活中，我们常常关注概率的期望值，即事件平均而言会发生的频率。然而，许多现实世界中的关键问题，恰恰发生在这些平均值“遥不可及”的极端情境中。例如，金融市场中的“黑天鹅”事件，通信系统中的罕见错误，或者物理系统中粒子大规模的聚集，都属于大偏差的范畴。大偏差理论正是提供了一套严谨而强大的数学工具，用以量化这些极端事件发生的概率如何随着系统规模的增大而“指数级”地衰减。它不再满足于描述“通常”发生的事情，而是将目光投向了那些“几乎不可能”的事件，揭示其背后隐藏的概率律动。 核心概念与数学工具 本书将引导读者理解大偏差理论中的一系列核心概念。首先，切比雪夫不等式作为早期对概率偏差进行界定的工具，将作为起点，帮助读者体会对随机变量偏离均值进行概率约束的初步想法。在此基础上，我们将引入更精妙的工具，特别是大偏差原理（Large Deviation Principle, LDP）。LDP提供了一种精确的刻画，表明当样本量增大时，样本均值或统计量偏离其真实期望值的概率，会以一个与样本量呈指数关系的速度衰减，而衰减的指数函数由一个名为速率函数（Rate Function）的凸函数决定。这个速率函数扮演着至关重要的角色，它不仅量化了偏差的“代价”，更揭示了导致这些偏差的“路径”或“模式”。 为了建立LDP，书中将深入探讨一系列关键的数学工具。拉普拉斯变换（Laplace Transform）与指数边缘化（Exponential Tightening）将是推导和分析速率函数的重要手段。变分原理（Variational Principle）将提供一种计算速率函数的方法，将概率问题转化为一个优化问题。史克洛霍夫定理（Schrödinger-Heyde Theorem）和Cramer定理将是理解和应用LDP的基石，它们在不同条件下确立了大偏差原理的存在性。此外，熵（Entropy）和信息论（Information Theory）的概念也将贯穿其中，因为大偏差的速率函数往往与信息量的概念紧密相连，体现了“信息缺失”与“概率衰减”之间的深刻联系。 应用领域：从理论到实践的桥梁 大偏差理论的魅力不仅在于其数学上的优雅，更在于其广泛而深刻的应用。本书将通过多个经典的例子，展示这一理论在不同领域的强大威力： 统计力学与物理学： 在统计力学中，大偏差理论能够解释宏观热力学定律如何从微观粒子的随机运动中涌现。例如，分析气体内压力的大偏差，可以理解为何在宏观尺度上，压力保持稳定，而微观上粒子的位置和速度是随机变化的。它还可以用于研究相变、临界现象以及其他复杂物理系统的统计行为。 金融数学与风险管理： 在金融领域，大偏差理论是理解和量化极端市场事件（如金融危机）发生概率的关键。它为计算“在险价值”（Value at Risk, VaR）和“条件在险价值”（Conditional Value at Risk, CVaR）等风险度量提供了严谨的数学基础，帮助金融机构更好地评估和管理尾部风险。 通信与信息论： 在通信系统中，大偏差理论可以用来分析数据传输错误发生的概率，特别是在高噪声或低信噪比条件下。它有助于设计更鲁棒的编码和解码方案，提高通信系统的可靠性。在信息论中，它与信道容量、率失真函数的理论极限密切相关。 机器学习与人工智能： 在机器学习领域，大偏差理论可以帮助分析模型泛化能力的边界，理解过拟合和欠拟合现象的概率解释，以及评估算法在稀有数据情况下的表现。例如，它能用来分析分类器在异常数据上的错误率。 排队论与排队系统： 在排队系统中，大偏差理论可以分析长时间等待或系统崩溃等极端事件发生的概率，这对于优化资源分配、设计高效的服务系统至关重要。 理论的深度与广度 本书将从基础概念出发，逐步深入到更高级的主题。对于有限样本情况下的偏差界，我们将探讨Chernoff界和Hoeffding不等式，这些是不等式形式的大偏差界。随后，我们将进入更普遍的Banach空间和随机测度上的大偏差理论，这使得理论能够应用于更广泛的数学对象，如随机过程的路径。对于马尔可夫链（Markov Chains）和大偏差，我们将讨论Donsker-Varadhan定理，这是马尔可夫链大偏差理论中的一个里程碑。对于随机微分方程（Stochastic Differential Equations）和大偏差，我们将探讨Freidlin-Wentzell理论，它揭示了随机摄动在动态系统中的退化效应。 学习本书的收获 通过深入研读本书，读者将能够： 深刻理解随机性： 超越对平均值的认知，把握随机系统在极端条件下的内在规律。 掌握严谨的数学工具： 熟悉并能够应用大偏差理论的核心数学工具，如速率函数、变分原理等。 解决实际问题： 将抽象的概率理论应用于金融、物理、通信、机器学习等领域的实际问题，进行量化分析和风险评估。 提升分析能力： 培养对复杂随机现象进行建模、分析和预测的能力。 拓展研究视野： 为进一步探索概率论、统计学、运筹学等相关领域的更前沿问题打下坚实基础。 本书是一次对随机性深层本质的求索，一次对概率世界边缘地带的探索。它将为那些渴望理解“罕见”事件的数学逻辑，并将其应用于解决现实世界挑战的读者，提供一份不可或缺的智识指南。

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没做习题。。。虽然讲义的某几章说是抄这本的但是感觉不如讲义讲的清楚。而且觉得习题质量不怎么样。

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