隨機過程及其應(yīng)用（第2版）

第1章 概率論基礎(chǔ)
1.1 概率空間
1.2 隨機變量及其分布
1.3 隨機變量的數(shù)字特征
1.4 隨機變量的特征函數(shù)
1.5 n維正態(tài)隨機變量
1.6 條件數(shù)學(xué)期望
1.7 隨機變量序列的收斂性
習(xí)題一
第2章 隨機過程的基本概念
2.1 隨機過程的定義
2.2 隨機過程的分類和舉例
2.3 隨機過程的有限維分布函數(shù)族
2.4 隨機過程的數(shù)字特征
2.5 兩個隨機過程的聯(lián)合分布和數(shù)字特征
2.6 復(fù)隨機過程
2.7 幾類重要的隨機過程
習(xí)題二
第3章 隨機分析
3.1 均方極限
3.2 均方連續(xù)
3.3 均方導(dǎo)數(shù)
3.4 均方積分
3.5 均方隨機微分方程
3.6 正態(tài)過程的隨機分析
3.7 Ito隨機積分與Ito隨機微分方程
習(xí)題三
第4章 平穩(wěn)過程
4.1 平穩(wěn)過程的概念
4.2 平穩(wěn)過程相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)
4.3 平穩(wěn)過程的各態(tài)歷經(jīng)性
4.4 平穩(wěn)過程的譜密度
4.5 平穩(wěn)過程的譜分解
4.6 線性系統(tǒng)中的平穩(wěn)過程
習(xí)題四
第5章 馬爾可夫過程
5.1 馬爾可夫過程的定義
5.2 馬爾可夫鏈的轉(zhuǎn)移概率與概率分布
5.3 齊次馬爾可夫鏈狀態(tài)的分類
5.4 轉(zhuǎn)移概率的穩(wěn)定性能
5.5 狀態(tài)離散參數(shù)連續(xù)的馬爾可夫過程
5.6 Kolmogorov方程
5.7 狀態(tài)分類與平穩(wěn)分布
習(xí)題五
第6章 排隊和服務(wù)系統(tǒng)
6.1 生滅過程
6.2 排隊與服務(wù)問題
6.3 排隊系統(tǒng)
習(xí)題六
第7章 更新過程
7.1 更新過程的定義
7.2 更新函數(shù)
7.3 更新方程與更新定理
7.4 剩余壽命和現(xiàn)時壽命
7.5 延遲更新過程
7.6 報酬過程與再生過程
習(xí)題七
第8章 時間序列分析
8.1 平穩(wěn)時間序列的線性模型
8.2 平穩(wěn)時間序列線性模型的性質(zhì)
8.3 自協(xié)方差函數(shù)、自相關(guān)函數(shù)、偏相關(guān)函數(shù)的矩估計及其性質(zhì)
8.4 模型的參數(shù)估計
8.5 平穩(wěn)時間序列的預(yù)報
8.6 直接預(yù)報法
8.7 Kalman濾波公式
習(xí)題八
第9章 鞅過程
9.1 鞅的定義
9.2 Doob停止定理
9.3 收斂定理與分解定理
9.4 連續(xù)時間鞅
9.5 兩指標(biāo)鞅的基本概念
習(xí)題九
第10章 隨機過程的若干應(yīng)用
10.1 遍歷轉(zhuǎn)換技術(shù)
10.2 循環(huán)平穩(wěn)過程
10.3 可靠性分析
10.4 市場預(yù)測問題
10.5 期權(quán)值界的確定
10.6 人口發(fā)展問題
10.7 平穩(wěn)過程的估計問題
習(xí)題十
參考文獻