Розанов Ю.А. Марковские случайные поля

Ульяновск. УлГУ. 1995. 256 стр. Коллективная монография посвящена моделям и методам обработки случайных сигналов и полей. Представлены современные вероятностные модели сигналов с конечными энергетическими характеристиками, линейные случайные процессы и поля, новые кенетические уравнения для непрерывных немарковских процессов, описания и методы стохастического анализа случайных полей на многомерных сетках, модели и методы обработки разрывных сигна...

2 изд. Теория случайных процессов (СП) на *строгой* математической основе. Необходимо знания: теория вероятностей и теория меры. СП в широком смысле. Аксиоматика теории вероятностей. Случайные последовательности. Случайные функции. Линейные преобразрвания СП. Процессы с независимыми приращениями. Скачкообразные марковские процессы. Диффузионные процессы. Предельные теоремы для СП.

Барнаул: Издательство Алтайского государственного университета, 2009. - 96 с. Разделы: Основные понятия. Замечания о теории случайных процессов в широком смысле. Гауссовские случайные процессы. Процессы с независимыми приращениями. Марковские процессы. Цепи Маркова. Линейная теория случайных процессов. Спектральные представления. Процессы размножения и гибели. Непрерывность реализаций. Условные математические ожидания. Мартингалы. Интегралы Ито...

К., "Вища школа", 1983. - 227 с. Обзор математической теории: - случайные функции второго порядка - стационарные процессы второго порядка - интерполяция и прогноз - марковские переходные функции - применение теории полугрупп - строго марковские процессы - теория мартингалов

Понятие случайного процесса. Понятие марковского случайного процесса. Марковские процессы с дискретным временем. Марковские процессы с непрерывным временем. Процессы размножения и гибели.rn

МИЭМ Прикладная математика Специальность М 3 курс/ 5-6 семестры. Содержание: Основания теории случайных процессов. Случайные последовательности. Элементы общей теории случайных процессов. Точечные случайные процессы. Приложения теории точечных процессов. Марковские процессы в широком смысле. Стохастические интегралы. Стохастические уравнения. для чтения некоторых формул может понадобиться программа MathTypern

Учебное пособие. – Гродно: ГрГУ, 2004. – 326 с. 1. основные понятия теории вероятностей. 2. Основные понятия случайных процессов. 3. Процессы с конечными моментами второго порядка. Корреляционная теория. 4. Процессы с независимыми приращениями. Гауссовский и Винеровский случайные процессы. 5. Марковские случайные процессы. 6. Цепи Маркова с дискретным временем. 7. Цепи Маркова с непрерывным временем 8. Непрерывные марковские процессы. 9. Стохасти...

Содержание. Основы теории случайных процессов. Основные понятия теории вероятностей. Понятие случайного процесса. Примеры. Способы описания и статистические характеристики случайных процессов. Распределения вероятностей случайного процесса. Характеристические функции случайного процесса. Моментные функции случайного процесса. Связь моментных и характеристических функций случайного процесса. Кумулянтная функция и семиинварианты случайного процесса...

ВИНИТИ. 1989. 248 стр. Систематически излагается теория марковских процессов. основным направлениям предшествует рассмотрение ряда модельных примеров. Рассматриваются марковские процессы, траектории которых обладают определенными свойствами регулярности. особое внимание уделяется диффузионным процессам, их связям с диф. уравнениями в частных производных и стохастическими диф. уравнениями

М.: Наука, 1995 г. 256 с. Систематически излагается общий функциональный подход к изучению обобщенных стохастических дифференциальных уравнений в частных производных, описывающих многие важные теоретико - вероятностные модели с помощью обобщенных случайных функций. Изучаются граничные свойства обобщенных функций, дается характеризация всех возможных граничных условий для общего (линейного) дифференциального оператора, устанавливается разрешимость...