本书是在1986 年版《随机过程及其应用》的基础上修改而成的，总结了二十多年来多位教师在清华大学电子工程系讲授“随机过程”课程的教学经验，以及历届学生对课程教学的反馈与建议，是集体智慧的结晶。 本书的内容大体可以分为三个部分：Gauss过程和Poisson过程作为最基本最典型的随机过程，分别给予了独立章节进行讨论；二阶矩过程对于理解电子系统中的随机信号及其特性是本质的，书中分别从时域、频域以及统计处理三个方面进行了分析；Markov过程近年来在电子信息领域的重要性正日益显现，书中对离散状态Markov过程（Markov链）分离散时间和连续时间两部分进行了讨论。考虑到多数读者对确定性函数的分析方法较为熟悉，因此本书尽可能强调随机分析与确定性分析的平行性。同时，本书对研究随机变量的基本工具，例如条件期望、特征函数和母函数等，给予了充分重视，尽量使用它们进...(展开全部)

《随机过程及其应用》着重讨论了随机过程的基本研究方法，论述了应用广泛的几种基本随机过程，并对其在控制和电子技术中的应用作了相应的介绍。全书共分7章。第1章提出随机过程的两类基本分析方法。第2章、第3章是采用第一类分析方法研究马尔可夫过程和马尔可夫链，对马尔可夫过程着重研究的是参数连续状态离散的马尔可夫过程，对泊松过程作了较详细的讨论，并引出了排队问题。第4章采用第二类分析方法研究二阶矩过程、平稳过程，并着重讨论了随机分析。第5章研究谱分析和线性系统，先用相关函数方法研究初始状态为零的条件下线性系统的响应，然后进一步讨论非零初始情况下线性系统的响应。第6章讨论正态过程。第7章为估值理论，它是随机过程应用的一个方面，也是为学习下一门课程“信号的统计检测和估值”作准备。为了配合理论的学习，在各章后面配有一定数量的习题。 本书可供理工科大学有关专业的教师、研...(展开全部)

随机分析学是概率论的一个重要分支，它诞生于20世纪40年代，创始人K.Ito获得1987年Wolf数学奖。随机分析主要研究伊藤积分，随机微分方程，随机偏微积分，倒向随机微分方程，等等。在过去的20几年，作为一种工具，众多领域对随机积分方法的需求激增，尤其是金融数学领域对其需求尤为明显。 随机性模型是指含有随机成分的模型。与确定性模型不同,可以很好地用解释众多例子：在赌场里赌大小，如果有人认为三次连开大第四次必然开小，那么此人所用的既是确定性模型。但是常识告诉我们第四次的结果并不一定与之前的结果相关联。在19世纪科学界深深地被黑天鹅效应和卡尔•波普尔的批判理性主义所影响。所以现代自然科学都以统计与归纳法作为理论基础。大体说统计学是试用确定性模型与随机性模型作比较的一门学科。 Fima C Klebaner的这部作品是随机分析方面的名著之一。以主题广泛丰...(展开全部)

本书是一部经典的随机过程著作，叙述深入浅出、涉及面广。主要内容有随机变量、条件期望、马尔可夫链、指数分布、泊松过程、平稳过程、更新理论及排队论等，也包括了随机过程在物理、生物、运筹、网络、遗传、经济、保险、金融及可靠性中的应用。特别是有关随机模拟的内容，给随机系统运行的模拟计算提供了有力的工具。最新版还增加了不带左跳的随机徘徊和生灭排队模型等内容。本书约有700道习题，其中带星号的习题还提供了解答。

本书是一部经典的随机过程著作, 叙述深入浅出、涉及面广。 主要内容有随机变量、条件期望、马尔可夫链、指数分布、泊松过程、平稳过程、更新理论及排队论等，也包括了随机过程在物理、生物、运筹、网络、遗传、经济、保险、金融及可靠性中的应用。 特别是有关随机模拟的内容, 给随机系统运行的模拟计算提供了有力的工具。最新版还增加了不带左跳的随机徘徊和生灭排队模型等内容。本书约有700道习题, 其中带星号的习题还提供了解答。 本书可作为概率论与数理统计、计算机科学、保险学、物理学、社会科学、生命科学、管理科学与工程学等专业随机过程基础课教材。

本书实例丰富，涉及多学科各种概率模型。主要内容有随机变量、条件概率及条件期望、离散及连续马尔科夫链、指数分布、泊松过程、布朗运动及平稳过程、更新理论及排队论等，最后介绍了随机模拟。本书写得极其生动和直观，并附有大量的不同领域的习题和实用的例子。　　本书可作为概率论与统计，计算机科学、保险学、物理学和社会科学、生命科学、管理科学与工程学专业随机过程基础课教材。

本书是一部经典的随机过程著作，叙述深入浅出、涉及面广。主要内容有随机变量、条件期望、马尔可夫链、指数分布、泊松过程、平稳过程、更新理论及排队论等，也包括了随机过程在物理、生物、运筹、网络、遗传、经济、保险、金融及可靠性中的应用。特别是有关随机模拟的内容，给随机系统运行的模拟计算提供了有力的工具。最新版还增加了不带左跳的随机徘徊和生灭排队模型等内容。本书约有700道习题，其中带星号的习题还提供了解答。

★加州伯克利分校、哥伦比亚大学等名校教材 ★北美精算师考试指定参考书 ★概率论与随机过程经典著作，50年长销不衰 ★直观通俗的写作风格，持续升级的前沿主题 ★包含海量习题和详尽解答，适合自学 【图书简介】 本书是概率模型和应用随机过程领域的一部经典著作。在详细介绍了随机变量、条件概率和期望等概率论基础知识之后，它全面涵盖了马尔可夫链、泊松过程、更新过程、排队模型、布朗运动等随机过程，以及其在工程学、物理学、生物学、运筹学、计算机科学、金融学、保险学、管理学和社会科学中的广泛应用。此外，本书还讨论了随机模拟的技术和这一版新增的耦合方法，它们为分析随机系统的运行提供了有力的工具。这一版还增加了更新理论、排队理论的相关内容，以及泊松过程的一个全新推导。本书大约有700道习题，并为带星号的习题给出了解答。

本书是一部经典的随机过程著作, 叙述深入浅出、涉及面广。 主要内容有随机变量、条件期望、马尔可夫链、指数分布、泊松过程、平稳过程、更新理论及排队论等，也包括了随机过程在物理、生物、运筹、网络、遗传、经济、保险、金融及可靠性中的应用。 特别是有关随机模拟的内容, 给随机系统运行的模拟计算提供了有力的工具。最新版还增加了不带左跳的随机徘徊和生灭排队模型等内容。本书约有700道习题, 其中带星号的习题还提供了解答。 本书可作为概率论与数理统计、计算机科学、保险学、物理学、社会科学、生命科学、管理科学与工程学等专业随机过程基础课教材。

《应用随机过程》由北京大学出版社出版。