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出版者:

作者:Iosifescu, Marius

出品人:

頁數:320

译者:

出版時間:2010-4

價格:$ 132.00

裝幀:

isbn號碼:9781848210578

叢書系列:

圖書標籤:

隨機模型
概率論
隨機過程
排隊論
馬爾可夫鏈
仿真
統計推斷
應用概率
數學建模
運籌學

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具體描述

This book provides a pedagogical examination of the way in which stochastic models are encountered in applied sciences and techniques such as physics, engineering, biology and genetics, economics and social sciences. It covers Markov and semi-Markov models, as well as their particular cases: Poisson, renewal processes, branching processes, Ehrenfest models, genetic models, optimal stopping, reliability, reservoir theory, storage models, and queuing systems. Given this comprehensive treatment of the subject, students and researchers in applied sciences, as well as anyone looking for an introduction to stochastic models, will find this title of invaluable use.

《Introduction to Stochastic Models》是一本旨在為讀者係統介紹隨機過程與模型的重要概念的書籍。這本書以嚴謹的學術背景齣發，深入探討瞭概率論和統計學在現代科學、工程及商業領域中的廣泛應用。作者精心設計瞭內容結構，從基礎理論講解開始，逐步引導讀者理解復雜的數學工具和實際問題的解決方案。書中詳細闡述瞭隨機變量、隨機過程的基本定義與性質，並通過具體案例說明其在多個領域中的應用，例如金融市場分析、生物統計、社會科學研究及工程技術優化等。本書強調邏輯性和可讀性，通過係統性的章節安排幫助讀者逐步建立對概率模型的深刻理解。每一章均配有豐富的例子與圖示，便於讀者直觀掌握核心思想，並通過實際應用加深認識。書中不僅詳細討論瞭經典的隨機過程理論，還深入探索瞭現代統計方法和計算技術的發展現狀，使讀者能夠瞭解這些工具在當前研究和科研中的重要性與前沿價值。在內容設計上，作者注重平衡理論與實踐，通過實際問題分析與實驗案例，讓讀者對隨機模型的應用場景有更全麵的認知。書中還特彆關注如何運用這些模型解決現實世界中的不確定性問題，如風險評估、決策支持和預測建模等。這種深度剖析不僅提升瞭理論水平，也增強瞭讀者解決復雜實際問題的能力。此外，書籍注重邏輯銜接，章節之間緊密聯係，幫助讀者形成一套完整的學習路徑。每個概念都經過詳細解釋與實例說明，使得專業術語易於理解，同時保持語言的流暢和學術嚴謹。作者還特彆設計瞭許多練習題和思考問題，鼓勵讀者通過自主學習加深理解，並將所學應用到具體情境中。這些功能性元素不僅增強瞭書籍的實用性，也讓學習過程更具吸引力與動力。在結構上，本書采用清晰的模塊化設計，每個模塊圍繞某一主題展開，既有基礎知識，又涵蓋更高級的應用技巧。讀者能夠根據自身需求靈活選擇學習重點，逐步積纍專業知識。此外，書中還包含大量圖錶和數據分析示例，這些視覺輔助材料有效幫助讀者直觀捕捉復雜概念，並通過量化驗證鞏固理解。總體而言，《Introduction to Stochastic Models》是一套係統、詳盡且富有深度的學習資源，其內容不僅涵蓋瞭隨機過程的理論根基，還結閤實際案例展示瞭其廣泛應用，為讀者提供瞭一條通往專業領域知識的重要路徑。這個書不僅適閤學術研究，也為初學者打下堅實的基礎，同時為從業人員提供瞭有價值的參考工具。