本習(xí)題集是作者在長期積累的基礎(chǔ)上精心編寫而成的,共收集了1500余道習(xí)題(包括子題),它們與作者的《概率》(2004版)二卷本聯(lián)系緊密,并按照同樣的順序編排。
施利亞耶夫,俄羅斯科學(xué)院通訊院士。莫斯科大學(xué)功勛教授(2004),莫斯科大學(xué)力學(xué)一數(shù)學(xué)系概率論教研室主任(1996),俄羅斯科學(xué)院數(shù)學(xué)研究所隨機過程統(tǒng)計實驗室主任(自1986)。施利亞耶夫是現(xiàn)代概率論奠基人、前蘇聯(lián)科學(xué)院院士、著名數(shù)學(xué)家A.H.柯爾莫戈洛夫的學(xué)生。施利亞耶夫的科學(xué)活動,涉及概率論和數(shù)理統(tǒng)計及其各種不同領(lǐng)域。出版了18部書,其中7部專著,將近150篇學(xué)術(shù)論文。施利亞耶夫的社會科技、國際學(xué)術(shù)活動非;钴S,多次在國際學(xué)術(shù)會議上作過學(xué)術(shù)報告。參與過許多學(xué)術(shù)研討會的組織工作。曾兼職:國際伯努利學(xué)會主席(1989-1991)。國際金融數(shù)學(xué)學(xué)會主席(1998-1999)。俄羅斯保險統(tǒng)計員協(xié)會主席(1994-1998),大不列顛皇家統(tǒng)計學(xué)會榮譽成員(自1985)。1990年被選為歐洲科學(xué)院院士。
《俄羅斯數(shù)學(xué)教材選譯》序
序
第一章 初等概率論
1. 有限種結(jié)局試驗的概率模型
2. 某些經(jīng)典模型和分布
3. 條件概率:獨立性
4. 隨機變量及其特征
5. 伯努利概型I.大數(shù)定律
6. 伯努利概型II.極限定理(棣莫弗—拉普拉斯局部定理、泊松定理)
7. 伯努利概型中“成功”概率的估計
8. 關(guān)于分割的條件概率與條件數(shù)學(xué)期望
9. 隨機游動I.擲硬幣博弈的破產(chǎn)概率和平均持續(xù)時間
10. 隨機游動II.反射原理.反正弦定律
11. 鞅.鞅對隨機游動的某些應(yīng)用
12. 馬爾可夫鏈.遍歷性定理.強馬爾可夫性
第二章 概率論的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
1. 有無限種結(jié)局試驗的概率模型.柯爾莫戈洛夫公理化體系
2. 代數(shù)和σ-代數(shù).可測空間
3. 在可測空間上建立概率測度的方法
4. 隨機變量I
5. 隨機元
6. 勒貝格積分.數(shù)學(xué)期望
7. 關(guān)于σ-代數(shù)的條件概率和條件數(shù)學(xué)期望
8. 隨機變量II
9. 建立具有給定有限維分布的過程
10. 隨機變量序列收斂的各種形式
11. 具有有限二階矩的隨機變量的希爾伯特空間
12. 特征函數(shù)
13. 高斯系
第三章 概率測度的接近程度和收斂性.中心極限定理
1. 概率測度和分布的弱收斂
2. 概率分布族的相對緊性和稠密性
3. 極限定理證明的特征函數(shù)法
4. 獨立隨機變量之和的中心極限定理I.林德伯格條件
5. 獨立隨機變量之和的中心極限定理II.非經(jīng)典條件
6. 無限可分分布和穩(wěn)定分布
7. 弱收斂的“可度量性”
8. 關(guān)于測度的弱收斂與隨機元的幾乎處處收斂之間的聯(lián)系
9. 概率測度之間的變差距離.角谷一海林格距離和海林格積分.對測度的絕對連續(xù)性和奇異性的應(yīng)用
10. 概率測度的臨近性和完全漸近可區(qū)分性
11. 中心極限定理的收斂速度
12. 泊松定理的收斂速度
13. 數(shù)理統(tǒng)計的基本定理
第四章 獨立隨機變量之和與獨立隨機變量序列
1. 0-1律
2. 級數(shù)的收斂性
3. 強大數(shù)定律
4. 重對數(shù)定律
5. 強大數(shù)定律的收斂速度和大偏差概率
第五章 強(狹義)平穩(wěn)隨機序列與遍歷理論
1. 強(狹義)平穩(wěn)隨機序列.保測變換
2. 遍歷性與混合性
3. 遍歷性定理
第六章 弱(廣義)平穩(wěn)隨機序列.L2理論
1. 協(xié)方差函數(shù)的譜表示
2. 正交隨機測度與隨機積分
3. 弱(廣義)平穩(wěn)序列的譜表示
4. 協(xié)方差函數(shù)和譜密度的統(tǒng)計估計
5. 沃爾德分解
6. 外推、內(nèi)插和過濾
7. 卡爾曼-布西濾子及其推廣
第七章 構(gòu)成鞅的隨機變量序列
1. 鞅和相關(guān)概念的定義
2. 在時間變量為隨機時間時鞅性的不變性
3. 一些基本不等式
4. 半鞅和鞅收斂的基本定理
5. 半鞅和鞅的收斂集
6. 概率測度在帶濾子的可測空間上的絕對連續(xù)性和奇異性
7. 隨機游動越出曲線邊界的概率的漸近式
8. 相依隨機變量之和的中心極限定理
9. 伊藤公式的離散版本
10. 保險中破產(chǎn)概率的計算.鞅方法
11. 隨機金融數(shù)學(xué)的基本定理.無套利的鞅特征
12. 無套利模型中與“對沖”有關(guān)的核算
13. 最優(yōu)停止問題.鞅方法
第八章 形成馬爾可夫鏈的隨機變量序列
1. 定義和基本性質(zhì)
2. 推廣馬爾可夫性和強馬爾可夫性
3. 馬爾可夫鏈的極限、遍歷和平穩(wěn)概率分布問題
4. 馬爾可夫鏈的狀態(tài)按轉(zhuǎn)移概率矩陣的代數(shù)性質(zhì)分類
5. 馬爾可夫鏈的狀態(tài)按轉(zhuǎn)移概率矩陣的漸近性質(zhì)分類
6. 7.可數(shù)與有限馬爾可夫鏈的極限分布、遍歷分布和平穩(wěn)分布
8. 作為馬爾可夫鏈的簡單隨機游動
9. 馬爾可夫鏈的最優(yōu)停止問題
附錄 本書所用到的組合論與概率論中的基本符號與重要概念簡介
1. 組合論基礎(chǔ)
2. 概率結(jié)構(gòu)與概念
3. 概率論的解析工具與方法
4. (狹義)平穩(wěn)隨機序列
5. (廣義)平穩(wěn)隨機序列
6. 鞅
7. 馬爾可夫鏈
參考文獻
名詞索引