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随机算法
本书是斯坦福-剑桥项目(Stanford-Cambridge ProSram)之一。. 对于许多应用,随机算法是最简单可行的,或者是最快的,或者两者兼得。本书由该领域两位著名专家写成,给出了随机算法设计和分析的基本概念,适用于接近研究生开始阶段的水平。.. 本书的第一部分介绍了概率论的基本工具,以及在算法应用中经常使用的概率分析。为了说明每个工具的作用,在具体设置给出了一些算法示例。本书的第二部分为算法的应用,共包括七章,每一章集中在随机算法应用的一个重要领域,如数据结构、几何算法、图算法、数论、计数、并行算法及在线算法等。对于每个领域中的算法,做了全面并且具有代表性的选择。 尽管本书基本按照教材写成,也可作为一本有价值的参考书供专业人员和研究者使用。 -
概率与位势(第Ⅰ卷)
《概率与位势(第1卷):可测空间》内容简介:C.德拉歇利和P-A.梅耶的五卷本巨著《概率与位势》是随机分析领域中的经典著作。《概率与位势(第1卷):可测空间》为《概率与位势》的第1卷。前两章包含了完整的积分理论及概率论工作者所需要的该理论的各种变体;第Ⅲ章介绍了解析集和Choquet容度的理论;第IV章介绍了随机过程理论。《概率与位势(第1卷):可测空间》可作为概率及随机分析等相关专业本科生、研究生的教学参考书,也可供概率、金融等领域的科研工作者参考。 -
概率论基本概念
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Probability Essentials
This introduction to Probability Theory can be used, at the beginning graduate level, for a one-semester course on Probability Theory or for self-direction without benefit of a formal course; the measure theory needed is developed in the text. It will also be useful for students and teachers in related areas such as Finance Theory (Economics), Electrical Engineering, and Operations Research. The text covers the essentials in a directed and lean way with 28 short chapters. Assuming of readers only an undergraduate background in mathematics, it brings them from a starting knowledge of the subject to a knowledge of the basics of Martingale Theory. After learning Probability Theory from this text, the interested student will be ready to continue with the study of more advanced topics, such as Brownian Motion and Ito Calculus, or Statistical Inference. The second edition contains some additions to the text and to the references and some parts are completely rewritten. -
概率论与数理统计
本书是在1979年3月出版的《概率论与数理统计(工程数学)》第一版的基础上修订而成的,内容包括概率论、数理统计、随机过程三部分,每章附有习题,可以作为高等工业学校本科的教材使用,也可作为高等工业学校本科的教材使用,也可供工程技术人员参考。 -
实分析和概率论
《实分析和概率论(原书第2版)》清晰地讲解了现代概率论以及概率测度与度量空间之间的相互关系。《实分析和概率论(原书第2版)》分两部分,第一部分介绍了实分析的内容,包括基础集合论、一般拓扑、测度、积分、巴拿赫空间及希尔伯特空间上的函数分析、凸集和函数以及拓扑空间上的测度,第二部分介绍了基于测度论卜的概率论,包括大数定律、遍历定理、中心极限定理、条件期望、鞅收敛另外,随机过程一章介绍了布朗运动以及布朗桥。