Geometrical Probability

Geometrical Probability pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Griffin
作者:Sir Maurice Kendall
出品人:
页数:125
译者:
出版时间:1963
价格:GBP 2.20
装帧:Paperback
isbn号码:9780852640227
丛书系列:
图书标签:
  • 数学
  • algebra
  • 几何概率
  • 概率论
  • 随机几何
  • 数学
  • 应用数学
  • 积分几何
  • 测度论
  • 随机过程
  • 统计学
  • 布丰问题
想要找书就要到 小哈图书下载中心
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

具体描述

概率几何的深度探索:非线性随机过程与高维空间中的测度理论 图书简介 本书旨在为高等数学、概率论、统计学及理论物理学的研究人员和高阶学生提供一个深入且全面的视角,探讨概率几何领域中一系列前沿且富有挑战性的主题。我们避开了传统概率论教材中常见的、基于简单几何模型(如圆周、平面或有限维欧氏空间)的初步讨论,而是聚焦于高维、非线性、以及拓扑结构更为复杂的随机过程和测度空间上的问题。全书结构严谨,论证深入,旨在构建一个坚实的理论框架,用以分析和解决现代科学研究中出现的复杂随机现象。 第一部分:高维随机变量与随机场的基础构造 本部分将我们带入无限维空间,探讨高维概率结构的构建与分析。 第一章:拓扑测度空间与随机变量的推广 我们首先回顾勒贝格-斯蒂尔切斯积分和概率测度的基本性质,然后迅速过渡到更抽象的空间。重点在于波雷尔 $sigma$-代数在拓扑空间(如完备可分度量空间)上的构造,以及与之相关的概率测度的推广。我们将详细讨论高斯测度在希尔伯特空间上的延拓,特别是关于Sazonov定理和Bochner测度的严格证明。读者将理解,在无限维空间中,连续随机变量的概念如何依赖于所选的拓扑结构,以及如何处理非可分空间中的随机变量的定义域问题。 第二章:随机场的高阶矩与集中不等式 本章关注随机场(Stochastic Fields)的分析,特别是非平稳、非马尔可夫的随机场。我们将深入研究谱密度理论在非欧几里得空间上的推广,引入正定核函数在随机场定义中的核心作用。一个关键的章节将用于推导和应用高维空间中的高斯链集中不等式(Concentration Inequalities for Gaussian Fields),例如Dudley’s Entropy Integral方法。我们将对比平稳随机场(Wong–Zakai 理论)与具有奇异特征的随机场(如分数布朗运动的更高阶推广)在集中度上的差异,并探讨其在信息论中的意义。 第二部分:几何概率的非线性演化与随机动力系统 本部分将概率论与微分几何、动力系统理论紧密结合,探讨随机性如何驱动非线性系统的演化。 第三章:随机流与李亚普诺夫指数的概率计算 我们从微分流形上的随机微分方程(SDEs)出发。本章的核心是理解随机流(Stochastic Flow)的迭代性质。我们将详细分析在具有负曲率空间(如双曲流形)上定义的随机微分方程的李亚普诺夫指数(Lyapunov Exponents)的期望值。这涉及到Oseledec乘性遍历定理的深入应用,并探讨在何种条件下,局部平均的李亚普诺夫指数可以精确地被全局平均所取代。我们还将考察退化随机微分方程在边界行为下的稳定性分析。 第四章:随机微分几何中的测度形变 本章专注于如何量化概率测度在流形上的形变。我们引入Finsler几何和类Riccati方程来描述概率密度函数(PDF)在作用于流形上的随机向量场时的演化。重点讨论Kolmogorov方程(或称Fokker-Planck方程)在弯曲时空中的形式,特别是当流形具有常平均曲率或负常曲率时,解的解析性质。一个重要的技术工具是Warping 变换在保持或改变测度体积元素方面的作用,这对于理解随机过程的路径积分至关重要。 第三部分:随机组合学与高维嵌入的极限行为 本部分探讨离散结构在连续空间中的极限,以及高维数据分析中固有的概率挑战。 第五章:随机图的几何嵌入与大偏差理论 我们不再局限于简单的随机图(如 $G(n, p)$),而是关注具有内在几何结构(如内在维度)的随机图,例如随机权重网络或随机分形网络。本章探讨如何将这些图以最小失真嵌入到欧氏空间或更一般的度量空间中。核心内容包括随机等距嵌入的极限定理,以及在嵌入过程中,如边缘长度或最短路径距离的随机波动如何服从大偏差原理(Large Deviation Principles)。我们将使用Concentration of Measure技术来证明在高维情况下,随机图的几何特性如何趋于稳定。 第六章:随机矩阵理论中的自由概率与非交换几何 超越传统的维纳过程和高斯模型,本章深入到自由概率论(Free Probability Theory)。我们探讨如何使用非交换随机变量的概念来分析大规模随机矩阵(如Wishart矩阵、随机哈密顿量)的谱分布。重点在于Mingo-Voiculescu伴随算子在计算矩阵特征值密度时的应用。我们将展示自由概率如何提供比经典概率论更精确的工具来处理高维随机矩阵的边缘谱密度和奇异值分布,尤其是在矩阵维度趋于无穷时,这些分布如何趋于Marchenko-Pastur 分布的非交换推广。 结论:面向应用的前沿课题 全书的最后部分将对前述理论进行总结,并展望其在量子信息论(高维张量积空间的概率表示)、气候模型的不确定性量化(涉及随机偏微分方程)以及高维数据流形学习中的潜在应用。本书要求读者具备扎实的实分析和泛函分析基础,以期能驾驭这些复杂而迷人的数学工具。

作者简介

目录信息

读后感

评分

评分

评分

评分

评分

用户评价

评分

《Geometrical Probability》这本书给我带来了前所未有的数学启迪。我一直认为概率论是关于数字和事件的学问,但这本书却向我展示了概率与几何图形之间深刻而美妙的联系。作者以一种极其生动和富于启发性的方式,将抽象的概率概念与直观的几何图形巧妙地结合起来。书中对“随机切点”在几何图形上的分布进行的研究,让我看到了概率在连续空间中的丰富应用。作者不仅仅是罗列公式,更是深入到每一个公式背后的几何直觉和逻辑推理,让我能够真正理解“为什么”是这样。我尤其喜欢书中关于“随机线段与给定几何形状的相交概率”的章节,它展示了如何利用几何学的工具来量化随机事件发生的可能性。作者的写作风格非常独特,他能够将复杂的数学原理用简单易懂的语言表达出来,同时又不失其严谨性。书中的图示也十分精美,它们不仅仅是装饰,更是对概念的直观解释,往往能够起到“画龙点睛”的作用。通过阅读这本书,我不仅学习到了新的数学知识,更重要的是,它培养了我用几何的思维方式去解决概率问题的能力。

评分

《Geometrical Probability》这本书给我带来的最大感受是,数学并非是孤立的符号和公式,而是可以与我们生活的世界紧密相连。作者以几何图形为载体,生动地阐述了概率的原理,这比我以往接触的任何概率论书籍都更加直观和富有启发性。我特别对书中关于“随机选择一个点在一个给定区域内的位置”的讨论印象深刻,作者通过巧妙的几何设计,将概率问题转化为简单的面积比计算,这种方法既严谨又富有想象力。书中对“随机线段的长度”和“随机角度”的概率分布的分析,也为我提供了理解这些随机变量的全新视角。作者的语言风格非常幽默且富于感染力,他能够用最简单的语言解释最复杂的概念,让读者在不知不觉中就领悟了数学的精髓。书中的插图也极其出色,它们不仅仅是为了美观,更是为了清晰地展示数学概念,常常能够起到事半功倍的效果。这本书让我认识到,几何学不仅是关于形状和空间的,它更是关于概率和随机性的语言。

评分

当我拿到《Geometrical Probability》这本书时,我对其内容充满了期待,而它并没有辜负我的期望。作者以一种令人惊叹的技巧,将概率论的抽象概念融入到了几何学的具象世界中,为我提供了一个全新的理解角度。书中对“随机线段的端点在圆上的分布”的深入探讨,以及由此引申出的各种概率计算,都让我对随机性有了更深刻的认识。作者的写作风格非常独特,他善于用生动的比喻和形象的描述来解释复杂的数学原理,使得原本可能枯燥乏味的概率理论变得引人入胜。我尤其欣赏书中关于“随机选择一个点在一个特定几何区域内”的章节,作者通过多种不同的几何图形作为例子,详细阐述了如何计算概率,并揭示了形状本身对概率分布的影响。这本书不仅是一本数学专著,更是一次思维的冒险,它鼓励我去探索数学世界中那些隐藏的联系和规律。

评分

《Geometrical Probability》这本书着实是一次令人耳目一新的阅读体验。我一直对数学抱有浓厚的兴趣,但很少有书籍能像它这样,将两个看似独立的领域——几何与概率——如此完美地融合在一起。作者的叙述方式并非是那种生硬的教学式,而是更像一位知识渊博的向导,带领我们穿梭于几何的万千形态之中,揭示隐藏在其中的概率奥秘。书中对“随机曲线的长度”和“随机平面区域的面积”等概念的探讨,为我打开了新的思维维度。我一直以为概率主要应用于离散的事件,但这本书让我看到了概率在连续的几何空间中的巨大潜力。作者在解释“随机切割”这一概念时,用到了多种不同几何图形作为例子,从线段到平面,再到三维空间,每一种解释都力求清晰明了,并且辅以恰当的图示,极大地降低了理解的门槛。我特别欣赏书中关于“几何概率在统计推断中的应用”的章节,它展示了如何利用几何的直观性和概率的严谨性来解决实际的统计问题,这对于我理解某些高级统计模型非常有帮助。总的来说,这本书不仅是理论上的严谨,更在于它能够激发读者的求知欲和探索精神,是一本真正能够启迪思想的杰作。

评分

我最近有幸阅读了一本名为《Geometrical Probability》的书,可以说,它彻底颠覆了我对概率论的理解,也极大地拓展了我对几何学应用的认知。作者以一种极其巧妙的方式,将抽象的数学概念具象化,让原本可能令人望而生畏的概率问题变得生动有趣。书中对许多经典的几何概率问题进行了深入浅出的剖析,例如著名的“蒲丰投针问题”,作者不仅给出了严谨的数学推导,更通过生动的类比和详细的步骤,让即使是对微积分不太熟悉的读者也能领会其中的精妙之处。我特别欣赏书中对“随机选择”这一核心概念的探讨,作者从不同的几何空间出发,层层递进地展示了随机性在几何背景下的表现形式。他不仅仅是罗列公式和定理,而是深入到这些公式背后所蕴含的几何直觉和逻辑推理,让读者在理解数学的同时,也能感受到数学的魅力。书中的图示也十分精美且富含信息量,它们并非简单的插图,而是对概念的直观解释,常常能够起到“画龙点睛”的作用。我尤其喜欢书中关于“随机点在几何图形内分布”的章节,作者通过多种场景的模拟,展示了如何利用几何学的工具来分析概率分布的特性,这对于我理解一些实际应用场景,比如物理学中的粒子分布或者统计学中的空间分析,都有了全新的视角。总而言之,《Geometrical Probability》是一本既有深度又不失趣味的读物,它不仅能够提升读者的数学素养,更能激发读者对科学探索的热情,是一本值得反复品读的经典之作。

评分

在我看来,《Geometrical Probability》这本书的价值在于它提供了一种全新的视角来审视概率论。作者并没有将概率局限于传统的离散事件分析,而是将其巧妙地嵌入到几何学的广阔天地中。我一直对几何图形的内在属性及其可能带来的随机性感到好奇,而这本书恰好满足了我的这种好奇心。书中对“概率密度函数在几何空间中的表示”的解析,让我对概率的连续性有了更深刻的理解。作者通过大量的实例,从简单的二维平面到更复杂的空间,展示了如何利用几何的度量来定义和计算概率。我尤其对书中关于“随机点在多边形内分布”的讨论印象深刻,作者不仅给出了求解方法,还深入分析了不同多边形形状对概率分布的影响,这让我看到了几何形状本身蕴含的概率信息。此外,书中关于“随机线段的交点概率”的探讨,也为我理解某些随机过程的统计特性提供了重要的基础。这本书的语言风格既有学术的严谨,又不失文学的美感,读起来非常流畅。它不仅仅是一本数学专著,更是一次思想的旅行,让我得以从全新的角度去理解概率和几何的奥秘。

评分

《Geometrical Probability》这本书是一次令人难忘的阅读体验,它将我带入了一个充满几何美感的概率世界。作者以一种极其精妙的方式,将抽象的概率概念与直观的几何图形巧妙地结合起来,为我展现了数学的另一番魅力。书中对“随机直线与给定几何图形相交”的概率分析,让我对随机事件的发生有了全新的理解。作者的写作风格既严谨又不失趣味,他能够将复杂的数学推导过程变得易于理解,并且充满了启发性。我尤其欣赏书中关于“随机点在三维几何体内的分布”的章节,它展示了如何利用体积来计算概率,这让我对高维空间中的随机性有了初步的认识。这本书的插图也十分精美,它们不仅仅是装饰,更是对数学概念的清晰阐释,常常能够帮助我更快地理解复杂的原理。总而言之,这是一本能够激发读者思考和探索欲望的优秀读物。

评分

通过阅读《Geometrical Probability》这本书,我深刻地体会到了几何学与概率论之间密不可分的关系。作者以一种极其富有创造性的方式,将概率的理论植根于几何的沃土之中,为我打开了一个全新的数学视野。书中对“随机线段的长度”和“随机角度”的概率分布的探讨,为我提供了理解这些随机变量的全新视角。作者的写作风格非常独特,他能够用最简单的语言解释最复杂的概念,同时又不失其严谨性。书中的图示也极其出色,它们不仅仅是为了美观,更是为了清晰地展示数学概念,常常能够起到事半功倍的效果。这本书让我认识到,几何学不仅是关于形状和空间的,它更是关于概率和随机性的语言。我非常赞赏书中对“几何概率在统计推断中的应用”的章节,它展示了如何利用几何的直观性和概率的严谨性来解决实际的统计问题。

评分

初次翻阅《Geometrical Probability》,我被它独特而引人入胜的视角深深吸引。这本书并非仅仅是枯燥的数学公式堆砌,而是将概率的理论深深植根于几何的土壤之中,展现了两者之间浑然天成的联系。作者在开篇就为我们描绘了一个充满随机性的几何世界,从简单的线段到复杂的曲面,每一个元素都可能成为概率演算的载体。书中对“随机选择”的定义和操作方式的解析,是我之前从未接触过的,它让我认识到,在几何空间中进行随机抽样,远比想象中更为复杂和有趣。我尤其对书中关于“圆形在正方形中随机放置”的讨论印象深刻,作者通过几何学的直观性,阐述了如何计算圆形中心落在正方形内部特定区域的概率,这一过程既严谨又富有启发性。更让我惊叹的是,作者并没有止步于理论的推导,而是着力于将这些抽象的概念与实际问题联系起来,例如在书中对“测量误差”的几何概率解释,这为理解和处理现实世界中的不确定性提供了全新的工具。书中的语言风格流畅而富有洞察力,作者善于用简洁的语言阐释复杂的概念,同时又不失严谨性。每一个章节都像是在探索一个未知的数学领域,充满了惊喜和发现。我从中不仅学习到了几何概率的理论知识,更重要的是,它教会了我如何用一种更具几何直觉的方式去思考概率问题。

评分

这本书《Geometrical Probability》无疑是一本令人惊艳的读物,它以一种独特的方式将几何的直观性与概率的严谨性相结合,为我打开了一个全新的数学视野。我一直对数学中看似独立的领域之间的联系感到好奇,而这本书正是这种联系的绝佳范例。作者在书中对“随机点在区域内的分布”进行了深入的探讨,并且展示了如何通过计算区域的面积或体积来确定概率。我尤其欣赏作者在处理“随机直线与几何图形相交”这一问题时的细腻和周到,他不仅给出了多种情况下的计算方法,还详细分析了不同几何形状对结果的影响,这让我对随机过程有了更深刻的理解。书中穿插的各种几何场景,从简单的直线到复杂的曲面,都为概率的讨论提供了丰富的素材。作者的写作风格充满激情和洞察力,他能够将晦涩的数学概念变得生动有趣,让读者在享受阅读乐趣的同时,也能获得深刻的数学知识。我特别喜欢书中关于“几何概率在实际应用中的案例分析”,这让我看到了数学理论的巨大价值。

评分

评分

评分

评分

评分

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度google,bing,sogou

© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有