| 摘要註: |
全書共分17章, 內容包括概率論精要回顧與補充, 隨機樣本生成法, 隨機過程的一般概念與獨立增量過程, 更新現象及其理論, 離散時間的Markov鏈, 連續時間的Markov鏈, 排隊過程簡介, Markov鏈MonteCarlo方法, 以圖像信息為背景的隨機場與迭代Markov系統以及Bayes統計方法, 隱Markov模型及其應用, Gauss繫二階矩過程與時間序列, 連續狀態的Markov過程, 鞅It積分與隨機微分方程, 金融證券未定權益的定價, 隨機過程在精算與風險模型中的應用, 與數據建模有關的幾個算法, 離散狀態的Markov控制與決策過程簡介, Possion隨機分析簡介與典型的點過程. |