词条 | 概率论教程 |
释义 | 图书信息书名:概率论教程 出版社: 机械工业出版社; 第1版 (2010年4月1日) 外文书名: a course in probability theory 丛书名: 经典原版书库 平装: 419页 正文语种: 英语 开本: 32 isbn: 9787111302896, 7111302893 条形码: 9787111302896 商品尺寸: 21.4 x 14.8 x 2.2 cm 商品重量: 458 g 品牌: 机械工业出版社 内容简介《概率论教程:英文版(第3版)》是一本享誉世界的经典概率论教材,令众多读者受益无穷。自出版以来。已被世界75%以上的大学的数万名学生使用。《概率论教程:英文版(第3版)》内容丰富,逻辑清晰,叙述严谨。不仅可以拓展读者的视野。而且还将为其后续的学习和研究打下坚实基础。此外,《概率论教程:英文版(第3版)》的习题较多,都经过细心的遴选,从易到难,便于读者巩固练习。本版补充了有关测度和积分方面的内容,并增加了一些习题。 作者简介KaiLaiChung(钟开莱,1917-2009)华裔数学家、概率学家。浙江杭州人。1917年生于上海。1936年考入清华大学物理系。1940年毕业于西南联合大学数学系,之后任西南联合大学数学系助教。1944年考取第六届庚子赔款公费留美奖学金。1945年底赴美国留学。1947年获普林斯顿大学博士学位。20世纪50年代任教于美国纽约州Syracuse大学,60年代以后任斯坦福大学数学系教授、系主任、名誉教授。钟开莱著有十余部专著。为世界公认的20世纪后半叶“概率学界学术教父”。 目录Index Preface to the third editioniii Preface to the second editionv Preface to the first editionvii 1 Distribution function 1.1 Monotone functionsl 1.2 Distribution functions 1.3 Absolutely continuous and singular distributions 2 Measure theory 2.1 Classes of sets 2.2 Probability measures and their distribution functions 3 Random variable. Expectation. Independence 3.1 General definitions 3.2 Properties of mathematical expectation 3.3 Independence 4 Convergence concepts 4.1 Various modes of convergence 4.2 Almost sure convergence; Borel-Cantelli lemma 4.3 Vague convergence 4.4 Continuation 4.5 Uniform integrability; convergence of moments 5 Law of large numbers. Random series 5.1 Simple limit theorems 5.2 Weak law of large numbers 5.3 Convergence of series 5.4 Strong law of large numbers 5.5 Applications Bibliographical Note 6 Characteristic function 6.1 General properties; convolutions 6.2 Uniqueness and inversion 6.3 Convergence theorems 6.4 Simple applications 6.5 Representation theorems 6.6 Multidimensional case; Laplace transforms Bibliographical Note 7 Central limit theorem and its ramifications 7.1 Liapounov's theorem 7.2 Lindeberg-FeUer theorem 7.3 Ramifications of the central limit theorem 7.4 Error estimation 7.5 Law of the iterated logarithm 7.6 Infinite divisibility Bibliographical Note 8 Random walk 8.1 Zero-or-one laws 8.2 Basic notions 8.3 Recurrence 8.4 Fine structure 8.5 Continuation Bibliographical Note 9 Conditioning. Markov property. Martingale 9.1 Basic properties of conditional expectation3 l 9.2 Conditional independence; Markov property 9.3 Basic properties of smartingales 9.4 Inequalities and convergence 9.5 Applications Bibliographical Note Supplement: Measure and Integral 1 Construction of measure 2 Characterization of extensions 3 Measures in R 4 Integral 5 Applications General Bibliography |
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