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概率論教程:英文版(第3版)簡介,目錄書摘

2020-03-13 09:03 來源:京東 作者:京東
概率論教程
概率論教程:英文版(第3版)
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內(nèi)容簡介:    隨機變量和分布函數(shù),測度論,數(shù)學期望,方差,各種收斂性,大數(shù)律, 中心極限定理,特征函數(shù),隨機游動, 馬氏性和鞅理論.本書內(nèi)容豐富,邏輯緊密,敘述嚴謹,不僅可以擴展讀者的視野,而且還將為其后續(xù)的學習和研究打下堅實基礎。此外,本書的習題較多, 都經(jīng)過細心的遴選, 從易到難, 便于讀者鞏固練習。本版補充了有關測度和積分方面的內(nèi)容,并增加了一些習題。<br>    本書是一本享譽世界的經(jīng)典概率論教材,令眾多讀者受益無窮,自出版以來,已被世界75%以上的大學的數(shù)萬名學生使用。本書內(nèi)容豐富,邏輯清晰,敘述嚴謹,不僅可以拓展讀者的視野,而且還將為其后續(xù)的學習和研究打下堅實基礎。此外,本書的習題較多, 都經(jīng)過細心的遴選, 從易到難, 便于讀者鞏固練習。本版補充了有關測度和積分方面的內(nèi)容,并增加了一些習題。
作者簡介:    Kai Lai Chung(鐘開萊,1917-2009)華裔數(shù)學家、概率學家。浙江杭州人。1917年生于上海。1936年考入清華大學物理系。1940年畢業(yè)于西南聯(lián)合大學數(shù)學系,之后任西南聯(lián)合大學數(shù)學系助教。1944年考取第六屆庚子賠款公費留美獎學金。1945年底赴美國留學。1947年獲普林斯頓大學博士學位。20世紀50年代任教于美國紐約州Syracuse大學,60年代以后任斯坦福大學數(shù)學系教授、系主任、名譽教授。鐘開萊著有十余部專著。為世界公認的20世紀后半葉“概率學界學術(shù)教父”。
目錄:Index<br>Preface to the third editioniii<br>Preface to the second editionv<br>Preface to the first editionvii<br>1 Distribution function<br>1.1 Monotone functionsl<br>1.2 Distribution functions<br>1.3 Absolutely continuous and singular distributions<br><br>2 Measure theory<br>2.1 Classes of sets<br>2.2 Probability measures and their distribution functions<br><br>3 Random variable. Expectation. Independence<br>3.1 General definitions<br>3.2 Properties of mathematical expectation<br>3.3 Independence<br><br>4 Convergence concepts<br>4.1 Various modes of convergence<br>4.2 Almost sure convergence; Borel-Cantelli lemma<br>4.3 Vague convergence<br>4.4 Continuation<br>4.5 Uniform integrability; convergence of moments<br><br>5 Law of large numbers. Random series<br>5.1 Simple limit theorems<br>5.2 Weak law of large numbers<br>5.3 Convergence of series<br>5.4 Strong law of large numbers<br>5.5 Applications<br>Bibliographical Note<br><br>6 Characteristic function<br>6.1 General properties; convolutions<br>6.2 Uniqueness and inversion<br>6.3 Convergence theorems<br>6.4 Simple applications<br>6.5 Representation theorems<br>6.6 Multidimensional case; Laplace transforms<br>Bibliographical Note<br><br>7 Central limit theorem and its ramifications<br>7.1 Liapounovs theorem<br>7.2 Lindeberg-FeUer theorem<br>7.3 Ramifications of the central limit theorem<br>7.4 Error estimation<br>7.5 Law of the iterated logarithm<br>7.6 Infinite divisibility<br>Bibliographical Note<br><br>8 Random walk<br>8.1 Zero-or-one laws<br>8.2 Basic notions<br>8.3 Recurrence<br>8.4 Fine structure<br>8.5 Continuation<br>Bibliographical Note<br><br>9 Conditioning. Markov property. Martingale<br>9.1 Basic properties of conditional expectation3 l<br>9.2 Conditional independence; Markov property<br>9.3 Basic properties of smartingales<br>9.4 Inequalities and convergence<br>9.5 Applications<br>Bibliographical Note<br><br>Supplement: Measure and Integral<br>1 Construction of measure<br>2 Characterization of extensions<br>3 Measures in R<br>4 Integral<br>5 Applications<br>General Bibliography
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