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基础经典著作-测度与概率

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简介:
《基础经典著作-测度与概率》是一部深入浅出介绍测度论及概率论基本理论的重要教材,旨在帮助读者构建坚实的数学分析和随机过程基础。本书内容详实、条理清晰,适合高等院校相关专业师生及科研人员阅读参考。 测度论是Lebesgue积分的基础,而概率论则是所有随机过程的基础。这本书作为基础中的基础,堪称经典之作。

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    《基础经典著作-测度与概率》是一部深入浅出介绍测度论及概率论基本理论的重要教材,旨在帮助读者构建坚实的数学分析和随机过程基础。本书内容详实、条理清晰,适合高等院校相关专业师生及科研人员阅读参考。 测度论是Lebesgue积分的基础,而概率论则是所有随机过程的基础。这本书作为基础中的基础,堪称经典之作。
  • 论教程——钟开莱
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    《概率论教程》是国际知名数学家钟开莱的经典著作,本书深入浅出地讲解了概率论的基本原理和高级理论,内容精炼,逻辑严谨,是概率论领域的权威教材。 《概率论教程》是钟开莱撰写的一本经典书籍,在概率论领域享有盛誉。
  • [教程] 美国者Sheldon M. Ross
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    《概率论基础教程》由美国著名数学家Sheldon M. Ross编写,是一本深入浅出地介绍概率理论基础知识的经典教材。书中通过丰富的实例和习题帮助读者掌握概率论的核心概念与技巧。 概率论是研究自然界及人类社会中的随机现象数量规律的数学分支。本书通过大量实例讲述了概率论的基础知识,主要内容包括组合分析、概率论公理化、条件概率与独立性、离散型和连续型随机变量及其联合分布、期望性质以及极限定理等。书中还附有大量的练习题,分为习题、理论习题及自检习题三大类,并提供所有自检习题的解答。 本书适用于大专院校数学、统计学、工程及相关专业(包括计算科学、生物医学等领域)的学生阅读,同时也适合应用工作者参考。 概率论作为数学的一个分支,主要研究随机现象的数量规律。它不仅为其他领域提供了理论框架,在自然科学、工程技术以及人文社科等多个学科中都有广泛的应用价值。其历史可追溯到对机会游戏的分析,但随着理论的发展和深化,已成为解决实际问题的重要工具之一。经典的问题包括事件发生的可能性及其概率量化。 基础内容涵盖但不限于以下方面: 1. 组合分析:这是计算随机现象发生概率的基础方法。 2. 概率论公理化:由Kolmogorov在二十世纪三十年代提出,奠定了现代概率理论的严谨性与数学定义,并且使得该领域能与其他数学分支紧密结合。 3. 条件概率和独立事件的概念:条件概率探讨了一个或多个其他事件发生时某特定事件的概率;而独立性则描述了两个随机事件之间互不影响的关系。 4. 离散型及连续型随机变量的性质与分布特征,包括它们各自的期望值、方差等统计量。 5. 多个随机变量同时出现情况下其联合概率分布的研究。 6. 期望的基本特性及其在预测长期平均结果中的应用价值。 7. 极限定理:如大数定律和中心极限定理的理论解释。 《概率论基础教程》是Sheldon M. Ross编写的教材,自1976年首次出版以来经过多次修订与扩充。本书详细介绍了上述基本概念,并提供了丰富的实例来展示其应用价值,在学术界享有极高的声誉。通过学习此书内容,读者能够掌握概率理论的基础知识并了解如何将其应用于实际问题中。 在现代社会里,概率论的应用范围非常广泛,从风险评估到可靠性分析再到数据分析等领域都有所涉及。正如拉普拉斯所说:“概率论使我们得以将直观感受转化为精确计算。”正确理解和应用数学期望对于科学决策和统计推断至关重要。 《概率论基础教程》通过丰富的习题与解答帮助读者加深对理论知识的理解并提高解题技巧,适合高等院校相关专业的学生及需要使用这些工具解决问题的专业人士阅读。
  • 知识——汪嘉冈
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    《概率论基础知识》是由汪嘉冈编著的一本深入浅出介绍概率论基本概念和理论的专业书籍,适合初学者及需要巩固基础的读者。 《现代概率论基础》一书以测度论为工具系统地论述了概率论的基本概念(如事件、随机变量、概率、期望值等),并介绍了独立随机变量序列、条件期望以及鞅序列等方面的主要结果,从而为读者深入学习现代概率论、随机过程和数理统计提供了必要的基础知识。此书可作为大学生及研究生的教材或教学参考书,并适合相关专业的学生、教师与研究工作者阅读。 本书由汪嘉冈编写,是一本系统性介绍概率论基本概念、方法及其高级主题的教材,特别强调使用测度论作为工具。书中涵盖了随机变量、概率和期望值等核心概念,同时探讨了独立随机变量序列、条件期望及鞅序列等内容。由于其在现代科学技术中的重要地位,概率论广泛应用于物理学、工程学、生物学、经济学与金融学等多个领域。 学习概率论首先需要掌握“事件”和“随机变量”的基本概念。“事件”是指可能发生的客观现象,“随机变量”则是将样本空间的每一个结果映射到实数线上的一种函数。而概率衡量的是事件发生可能性大小,是事件的一个度量标准。 期望(或数学期望)是对随机变量取值平均预测的核心指标,在给定的概率分布下,它描述了随机变量可能取得各种值的结果。它是概率论中的一个核心概念,用于描述随机现象的平均行为。 独立性在概率论中是一个至关重要的概念。如果两个事件的发生互不影响,则称这两个事件是独立的;而多个相互独立的随机变量序列对于研究复杂系统具有重要意义。 条件期望是指基于已知信息对随机变量进行预测的方法,在处理不完全信息时非常有用。鞅序列则是描述随机过程的一种模型,其中每个元素的期望值受到先前元素的影响或限制。该概念在金融数学和数理统计等领域有广泛应用价值。 测度论是现代概率论的重要基石之一,它为概率理论提供了一个严格的数学框架,并通过可测空间、可测函数与可测集等基础定义使许多传统概率概念得以严格表述。 书中第一章介绍了包括集合及其运算在内的基本概念。这些内容构成了学习现代概率论的基础知识,如集合的定义和性质以及并集、交集、补集及差集的基本操作;同时还包括了对域(满足某些封闭性的特定类型集类)的理解与应用等更复杂的结构系统。 掌握上述基础概念有助于深入研究马尔可夫链、布朗运动及其他统计推断方法,为读者进一步探索概率论在不同学科中的广泛应用奠定坚实的基础。
  • FPGA VHDL
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    《FPGA VHDL经典著作》是一本深入浅出地介绍如何使用VHDL语言进行FPGA设计的经典教材,适用于初学者及进阶读者。 《FPGA_VHDL 快速工程实践入门与提高》是由北航出版社出版的一本书籍,作者是杨恒和卢飞成编著的。这本书结合了基础理论知识和实际操作经验,非常适合初学者学习。我愿意与大家分享这本好书。
  • C++合集
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    《C++经典著作合集》汇集了编程领域内最具影响力的C++相关书籍,为程序员提供了从基础到高级全面的学习资源。 C++经典书籍推荐:《Effective C++》、《More Effective C++》、《Effective Modern C++》、《Effective STL》、《Exceptional C++》、《More Exceptional C++》以及《C++并发编程实战》。
  • MIT的教材
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    这是一本由麻省理工学院编写的概率论领域权威教材,内容全面深入,涵盖基础理论与高级主题,广泛应用于教学和研究。 MIT的经典概率论教材文字清晰,并配有详细的书签目录,非常适合热爱数学的读者。
  • Goldstein的力学
    优质
    《Goldstein的经典力学》是物理学领域内一本经典的教科书,系统地阐述了经典力学的基本原理和方法,深入浅出地探讨了从牛顿定律到哈密顿形式的各种理论体系。 Goldstein的《经典力学》是世界级的物理学教材,学习力学必备。
  • 数理统计的课件
    优质
    该经典课件全面覆盖概率论与数理统计的核心内容,包括随机变量、概率分布、假设检验等主题,适合初学者及进阶学习者使用。 这是我们使用的《概率论与数理统计》的超级经典课件。我本来对这门课程没什么兴趣,但他的课件做得实在太好了,让我不得不继续看下去。而且这样好的资源确实值得分享给更多的人。
  • 非线性:分形混沌
    优质
    《经典非线性著作:分形与混沌》一书深入浅出地探讨了非线性科学中的两个核心概念——分形几何和混沌理论,揭示自然界复杂现象背后的简单法则。 混沌与分形的经典作品,作者是谁并不重要,因为这类书籍本来就很少见,有这本书已经很不错了。