توضیحات
This textbook explores two distinct stochastic processes that evolve at random: weakly stationary processes and discrete parameter Markov processes. Building from simple examples, the authors focus on developing context and intuition before formalizing the theory of each topic. This inviting approach illuminates the key ideas and computations in the proofs, forming an ideal basis for further study.
After recapping the essentials from Fourier analysis, the book begins with an introduction to the spectral representation of a stationary process. Topics in ergodic theory follow, including Birkhoffs Ergodic Theorem and an introduction to dynamical systems. From here, the Markov property is assumed and the theory of discrete parameter Markov processes is explored on a general state space. Chapters cover a variety of topics, including birthdeath chains, hitting probabilities and absorption, the representation of Markov processes as iterates of random maps, and large deviation theory for Markov processes. A chapter on geometric rates of convergence to equilibrium includes a splitting condition that captures the recurrence structure of certain iterated maps in a novel way. A selection of special topics concludes the book, including applications of large deviation theory, the FKG inequalities, coupling methods, and the Kalman filter.
Featuring many short chapters and a modular design, this textbook offers an in-depth study of stationary and discrete-time Markov processes. Students and instructors alike will appreciate the accessible, example-driven approach and engaging exercises throughout. A single, graduate-level course in probability is assumed.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
این کتاب درسی به بررسی دو فرآیند تصادفی متمایز میپردازد که بهطور تصادفی تکامل مییابند: فرآیندهای ضعیف ثابت و فرآیندهای مارکوف پارامتر گسسته. نویسندگان با استفاده از مثالهای ساده، بر توسعه زمینه و شهود قبل از رسمیسازی نظریه هر موضوع تمرکز میکنند. این رویکرد دعوتکننده، ایدهها و محاسبات کلیدی در اثباتها را روشن میکند و پایهای ایدهآل برای مطالعه بیشتر تشکیل میدهد. پس از خلاصه کردن مطالب ضروری از تحلیل فوریه، کتاب با مقدمه ای بر نمایش طیفی یک فرآیند ثابت آغاز می شود. مباحثی در نظریه ارگودیک، از جمله قضیه ارگودیک بیرخوف و مقدمهای بر سیستمهای دینامیکی دنبال میشود. از اینجا، ویژگی مارکوف در نظر گرفته شده است و تئوری پارامترهای گسسته فرآیندهای مارکوف در یک فضای حالت کلی بررسی می شود. فصلها موضوعات مختلفی را شامل میشوند، از جمله زنجیرههای مرگ تولد، احتمالات و جذب، نمایش فرآیندهای مارکوف به عنوان تکرار نقشههای تصادفی، و نظریه انحراف بزرگ برای فرآیندهای مارکوف. فصلی در مورد نرخهای هندسی همگرایی به تعادل شامل یک شرط تقسیم است که ساختار عود برخی نقشههای تکرار شده را به روشی جدید نشان میدهد. مجموعه ای از موضوعات خاص، از جمله کاربردهای نظریه انحراف بزرگ، نابرابری های FKG، روش های جفت و فیلتر کالمن، کتاب را به پایان می رساند. \ این کتاب درسی با چندین فصل کوتاه و طراحی مدولار، مطالعه عمیقی از فرآیندهای مارکوف ثابت و گسسته ارائه می دهد. دانش آموزان و مربیان به طور یکسان از رویکرد در دسترس، نمونه محور و تمرینات جذاب در سراسر آن قدردانی خواهند کرد. یک دوره واحد در سطح تحصیلات تکمیلی در احتمال فرض شده است.
tag : دانلود کتاب فرآیندهای ثابت و پارامترهای گسسته فرآیندهای مارکوف , Download فرآیندهای ثابت و پارامترهای گسسته فرآیندهای مارکوف , دانلود فرآیندهای ثابت و پارامترهای گسسته فرآیندهای مارکوف , Download Stationary Processes and Discrete Parameter Markov Processes Book , فرآیندهای ثابت و پارامترهای گسسته فرآیندهای مارکوف دانلود , buy فرآیندهای ثابت و پارامترهای گسسته فرآیندهای مارکوف , خرید کتاب فرآیندهای ثابت و پارامترهای گسسته فرآیندهای مارکوف , دانلود کتاب Stationary Processes and Discrete Parameter Markov Processes , کتاب Stationary Processes and Discrete Parameter Markov Processes , دانلود Stationary Processes and Discrete Parameter Markov Processes , خرید Stationary Processes and Discrete Parameter Markov Processes , خرید کتاب Stationary Processes and Discrete Parameter Markov Processes ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.