Real and Stochastic Analysis

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出版者:Birkhäuser Boston 作者:Rao, M. M.; Rao, M. M.; Bell, D. R. 出品人: 页数:416 译者: 出版时间:2004-09-23 价格:USD 145.00 装帧:Hardcover isbn号码:9780817643324 丛书系列:
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  • 实分析
  • 概率论
  • 随机分析
  • 泛函分析
  • 测度论
  • 高等数学
  • 数学分析
  • 微积分
  • 傅里叶分析
  • 偏微分方程
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具体描述

The interplay between functional and stochastic analysis has wide implications for problems in partial differential equations, noncommutative or "free" probability, and Riemannian geometry. Written by active researchers, each of the six independent chapters in this volume is devoted to a particular application of functional analytic methods in stochastic analysis, ranging from work in hypoelliptic operators to quantum field theory. Every chapter contains substantial new results as well as a clear, unified account of the existing theory; relevant references and numerous open problems are also included. Key topics: * Stochastic differential equations (SDEs), hypoelliptic operators, and SDEs based on Levy processes * Stochastic calculus on Riemannian manifolds and curved Wiener spaces * Noncommutative and quantum probability * The Feynman integral, evolution processes, the Feynman--Kac formula, and applications to quantum field theory * Convolution operators and the amenability of the underlying locally compact groups, with connections among classical random walks, spectral theory, and Beurling and Segal subalgebras Self-contained, well-motivated, and replete with suggestions for further investigation, this book will be especially valuable as a seminar text for dissertation-level graduate students. Research mathematicians and physicists will also find it a useful and stimulating reference. Contributors: D.R. Bell; B.K. Driver; S. Gudder; B. Jefferies; H. Kunita; and M.M. Rao.

《现实与随机分析》的读者将踏上一段引人入胜的旅程,探索支撑现代数学和科学的深刻概念。本书并非一本简单的教科书,它旨在激发读者对分析学核心原则的理解,并展示它们在描述现实世界复杂性中的关键作用,特别是当存在不确定性和随机性时。 本书首先建立在坚实的实分析基础之上,循序渐进地介绍测度论、积分以及Lp空间等关键概念。在这里,读者将深入理解黎曼积分的局限性,并领略勒贝格积分所带来的强大力量,它能够处理更广泛的函数类,并为概率论和函数空间理论奠定基础。我们将详细探讨可测函数、可测集,并深入研究勒贝格积分的性质,例如单调收敛定理和控制收敛定理,这些定理在证明许多重要的分析结果时至关重要。 在掌握了实分析的工具后,本书将目光转向随机分析的迷人领域。我们将从基础的概率论概念入手,包括概率空间、随机变量、期望和方差。在此基础上,我们将引入马尔可夫链、泊松过程等基础随机过程,并分析它们的特性和应用。读者将学习如何运用这些随机过程来建模物理、金融、生物等领域的随机现象。 本书的一大亮点在于对随机微分方程(SDEs)的深入探讨。我们将详细介绍布朗运动(维纳过程),并阐述它在描述随机涨落中的核心作用。在此基础上,我们将引入伊藤积分和伊藤引理,这是理解和解决SDEs的关键。本书将详细讲解如何运用伊藤微积分来分析和预测由随机扰动驱动的动态系统,这在金融衍生品定价、化学反应动力学、甚至生物信号传导等领域具有广泛的应用。 此外,本书还将触及随机分析在其他领域的应用,例如随机控制理论,其中我们将探讨如何设计最优控制策略以应对随机环境。我们还将简要介绍随机偏微分方程(SPDEs),它们是描述具有随机性的连续系统的有力工具,例如在流体力学或气候模型中。 贯穿全书,本书将注重数学的严谨性,同时又不乏清晰的阐述和直观的解释。每章都包含精心设计的例题和练习题,旨在巩固读者的理解并鼓励他们独立思考。本书的语言风格旨在吸引具有一定数学基础的读者,但同时也力求做到易于理解,避免不必要的术语堆砌。 《现实与随机分析》的目标是为读者提供一套强大的分析工具,使他们能够理解和处理现实世界中普遍存在的随机性和不确定性。无论您是数学、物理、工程、金融还是其他量化科学领域的学生或研究者,本书都将为您提供深入的洞见和实用的技能,帮助您在复杂的分析问题中游刃有余,并探索更广阔的科学前沿。本书不仅仅是理论的集合,更是通往理解和解决现实世界挑战的桥梁。

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