书目

应用随机过程：概率模型导论（英文版·第12版）

内容简介

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。第12版几乎各章都有新的内容，也新增了例子和习题，其中的变化是增加了讲解耦合方法的第12章，讲述了这种方法在分析随机系统时的作用。还值得一提的是，第5章介绍了一种可以适用于平稳和非平稳泊松过程的获取结果的新方法。本书配有上百道习题，其中带星号的习题还提供了解答。

作者简介

谢尔登·M.罗斯（SheldonM.Ross）国际知名概率与统计学家，南加州大学工业与系统工程系的教授。1968年博士毕业于斯坦福大学统计系，曾在加州大学伯克利分校任教多年。他是国际数理统计协会会士、运筹学与管理学研究协会（INFORMS）会士、美国洪堡资深科学家奖获得者。罗斯教授著述颇丰，他的多本畅销数学和统计教材均产生了世界性的影响，如《概率论基础教程》《随机过程》《统计模拟》等。

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