《概率论与随机过程》 - 台灣·大書城 - 欧智坚李刚 - 清华大学出版社

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『簡體書』概率论与随机过程

書城自編碼： 3820980
分類：簡體書→大陸圖書→教材→研究生/本科/专科教材
作者：欧智坚李刚
國際書號(ISBN)： 9787302615996
出版社：清华大学出版社
出版日期： 2022-11-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开釘裝：平装

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編輯推薦：

本书在“讲”的方面，将概率论与随机过程连贯讲授，思维逻辑具有一致性，可以使读者更好地理解随机过程的理论本质。在“练”的方面，精选了一批习题，帮助读者通过练习来提升对知识的理解与认识。

內容簡介：

本书介绍概率论与随机过程的基本概念、基本方法及其运用. 全书包括事件与概率、随机变量（一元与多元）及其分布、概率论极限理论、随机过程引言、二阶矩过程时域分析、宽平稳过程的谱分析、高斯过程、离散时间马尔可夫过程、泊松过程等内容. 全书共分为10章，含例题147道，习题223题及参考解答.

關於作者：

欧智坚，清华大学电子工程系副教授、博士生导师。1998年于上海交通大学电子工程系获得学士学位，2003年于清华大学电子工程系获得博士学位，博士毕业后留校任教至今。研究方向包括人工智能语音语言技术、概率图模型理论及应用等。任IEEE音频语音语言期刊（TASLP）副主编、Computer Speech & Language编委、IEEE语音语言技术委员会（SLTC）委员、IEEE言语技术（SLT）2021大会主席、中国计算机学会（CCF）杰出会员及语音对话与听觉专业组委员、中国声学学会（ASC）语言声学与听觉分会委员、全国人机语音通讯会议常设机构委员会委员等。主持完成多项国家自然科学基金、科技部、教y部等科研项目，发表论文近百篇，获省部级科技奖3项及多次国内外学术会议优秀论文奖。

李刚，清华大学长聘教授、博士生导师。国家杰出青年科学基金获得者、英国工程技术学会（IET）会士、教y部“长江学者奖励计划”青年学者、国家“万人计划”青年拔尖人才、英国皇家学会牛顿高级学者。2002年、2007年于清华大学电子工程系获得学士、博士学位，博士毕业后留校任教至今。出版专著2部，发表论文200余篇，授权发明专利30余项，主持国家重点研发计划项目、国家自然科学基金等科研项目，获教y部自然科学一等奖、中国青年科技奖、吴文俊人工智能科学技术创新奖一等奖。任IEEE Transactions on Signal Processing、IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing、IEEE Signal Processing Letters、雷达学报等期刊编委，IEEE信号处理协会传感器阵列与多通道技术委员会成员，中国电子学会数字信号处理专家委员会成员、雷达分会委员。研究方向包括雷达信号处理、遥感、信息融合、数字驱动医疗健康等领域。

第1章概率论基本概念 1
1.1 随机事件 1
1.1.1 基本概念 1
1.1.2 集合论复习 2
1.1.3 样本空间 3
1.1.4 （随机）事件 4
1.2 古典概型 5
1.2.1 计数 6
1.2.2 方程的整数解的数目 7
1.2.3 等概完备事件组 8
1.3 概率的公理化定义 9
1.3.1 概率的比率定义（古典概型） 9
1.3.2 概率的频率定义 9
1.3.3 概率的公理化定义 10
1.4 概率的性质 12
1.4.1 基本性质 12
1.4.2 加法公式 14
1.4.3 概率的连续性 15
1.5 条件概率 17
1.5.1 条件概率的定义 17
1.5.2 乘法公式 19
1.5.3 全概率公式 21
1.5.4 贝叶斯公式（逆概率公式） 22
1.6 事件的独立性 25
1.6.1 两个事件的独立性 25
1.6.2 多个事件的独立性 25
1.6.3 条件独立性 26
1.6.4 试验的独立性 27
习题1 27
第2章一元随机变量 31
2.1 随机变量及其分布 31
2.2 常用离散分布 40
2.2.1 二项分布 40
2.2.2 泊松分布 42
2.2.3 几何分布 44
2.3 常用连续分布 46
2.3.1 均匀分布 46
2.3.2 指数分布 47
2.3.3 正态分布 49
2.4 随机变量的函数 53
2.4.1 离散随机变量函数的分布 53
2.4.2 连续随机变量函数的分布 54
2.5 随机变量的数字特征 58
2.5.1 数学期望 58
2.5.2 方差 60
2.5.3 其他数字特征 62
习题2 64
第3章多元随机变量 67
3.1 多元随机变量及其联合分布 67
3.1.1 离散型多元随机变量 71
3.1.2 连续型多元随机向量 73
3.2 边缘分布与独立性 77
3.2.1 边缘分布 78
3.2.2 随机变量间的独立性 81
3.3 随机向量的函数的分布 83
3.3.1 离散情形 84
3.3.2 连续情形 85
3.3.3 不可微变换的情形 89
3.3.4 变量变换法 91
3.3.5 随机变量的函数用于事件描述 95
3.4 多维随机变量的特征数 95
3.4.1 数学期望 95
3.4.2 协方差 101
3.4.3 相关系数 103
3.4.4 协方差阵 108
3.5 条件分布 109
3.5.1 一般定义 110
3.5.2 离散情形 111
3.5.3 连续情形 112
3.5.4 离散连续混合情形 117
3.5.5 条件分布与独立性 124
3.6 条件期望 125
3.6.1 条件期望的定义及性质 125
3.6.2 条件方差 132
3.6.3 条件期望与最佳预测 134
习题3 135
第4章概率论极限理论 142
4.1 随机变量序列的收敛性 142
4.2 特征函数 146
4.2.1 复随机变量 146
4.2.2 特征函数的定义 147
4.2.3 特征函数的性质 149
4.3 矩母函数 154
4.3.1 矩母函数的定义 154
4.3.2 矩母函数的性质 155
4.4 大数定律 155
4.4.1 (弱)大数律 155
4.4.2 强大数律 158
4.4.3 大数律和强大数律的广泛应用 162
4.5 中心极限定理 164
4.5.1 独立随机变量和 164
4.5.2 独立同分布下的中心极限定理 165
4.5.3 二项分布的正态近似 167
4.5.4 独立不同分布下的中心极限定理 168
习题4 171
第5章随机过程引言 172
5.1 随机过程的定义及分布 172
5.2 随机过程的数字特征 175
5.3 复随机过程、多个随机过程、向量随机过程 176
5.4 随机过程研究的概貌 177
习题5 178
第6章二阶矩过程时域分析 180
6.1 二阶矩过程概述 180
6.2 平稳过程 182
6.3 宽平稳过程的相关系数与相关时间 189
6.4 增量过程 190
6.5 二阶矩过程的连续、导数和积分 192
6.6 随机过程的遍历性 197
6.7 随机过程的线性展开 200
6.7.1 傅里叶级数 200
6.7.2 卡胡曼-洛伊夫展开 201
习题6 205
第7章宽平稳过程的谱分析 210
7.1 确定性信号频域分析的回顾 210
7.2 宽平稳过程的谱分析 211
7.3 宽平稳过程通过线性时不变系统 217
7.4 互谱密度 221
7.5 基带过程的采样定理 223
7.6 带通实过程的复表示 227
7.7 带通过程的采样定理 231
习题7 232
第8章高斯过程 235
8.1 高斯过程的定义 235
8.2 多元特征函数 236
8.3 多元高斯分布的性质 239
8.3.1 线性变换 239
8.3.2 边缘分布 240
8.3.3 独立性 241
8.3.4 高阶矩 242
8.3.5 条件分布 242
8.4 实高斯过程的若干性质 244
8.5 带通高斯过程 246
8.5.1 瑞利分布和莱斯分布 246
8.5.2 零均值带通高斯过程 248
8.5.3 随机相位正弦波信号叠加零均值带通高斯过程 249
8.6 基于高斯过程的回归分析 251
习题8 257
第9章离散时间马尔可夫过程 261
9.1 马尔可夫链的定义 261
9.2 马尔可夫链状态的分类 266
9.3 马尔可夫链状态的常返性 269
9.3.1 常返与非常返 269
9.3.2 正常返与零常返 272
9.4 马尔可夫链的极限行为 276
9.4.1 周期性 277
9.4.2 转移概率的极限 278
9.5 平稳分布 281
9.6 细致平衡方程及马尔可夫链蒙特卡罗方法 291
习题9 293
第10章泊松过程 296
10.1 泊松过程的定义 296
10.2 泊松过程的概率分布和数字特征 297
10.2.1 泊松过程的概率分布 297
10.2.2 泊松过程的数字特征 299
10.3 泊松过程与二项分布 300
10.4 泊松过程计数中的事件时间问题 301
10.4.1 等待时间的分布 301
10.4.2 事件间隔的分布 303
10.4.3 等待时间的条件分布 307
10.4.4 各客体事件发生时刻的条件分布 308
10.5 顺序统计量 309
10.6 非齐次泊松过程 310
10.7 复合泊松过程 313
10.8 随机参数泊松过程 316
10.9 过滤的泊松过程 318
习题10 319
索引 322
参考文献 326
习题参考解答 327

內容試閱：

概率论是研究自然界、人类社会及技术过程中随机现象的数量规律的一门数学，随机过程则从研究一个或多个随机变量（随机向量）上升到研究无穷多个变量.
本教材分为概率论篇和随机过程篇，同时配备一定数量的例题和习题，习题配有参考解答以有助于同学们学习. 概率论篇主要从电子信息领域的需求出发，介绍概率论的基础知识，包括基本概念、常用方法与技巧；随机过程篇作为概率论篇的延续，介绍随机过程及其在电子信息领域的应用. 本教材两个部分彼此衔接且互为补充，能够给学生提供较为完整、有强烈电子工程背景的随机数学概念体系，帮助其掌握必要的方法和技巧，使其具有应对带有随机特性的专业问题的基本能力. 这对于电子信息科学与技术及其相关专业的学习尤为重要. 正如信息论的奠基人香农（Claude Shannon）所言，没有随机性，信息就无从谈起.
我们在编写过程中参考了国内外已有的多部优秀教材（见本书的参考文献），注意吸收这些教材中好的讲法和具体例子. 在介绍理论知识的同时，注重结合应用问题来举例，并根据近年来电子信息及相关领域的发展趋势进行内容的吐故纳新. 在概率论篇，结合基本知识介绍了随机数生成、随机模拟（蒙特卡罗方法）、最小均方误差预测、二元通信、信号估计等，增加了对离散连续混合情形的多元随机变量及其分布的介绍. 在随机过程篇，增加介绍了近年来在机器学习领域得到越来越多研究与应用的部分知识，包括马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法，基于高斯过程的回归分析（GPR）等.
本教材的编著得到了清华大学本科教学改革项目的支持，诸多同仁和历届同学的鼓励，以及所在课题组的陆大老师、张颢老师、沈渊老师有益的讨论. 感谢家庭对我们全力的支持.
本书第6 章、第7 章、第10 章由李刚编写，其余各章由欧智坚编写. 由于水平有限，不当之处在所难免，恳请广大教师和学生提出宝贵意见，我们将做进一步改进.
欧智坚李刚
2022年9月

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