Problemas Aleatorios. Curso Resumido – Yu. A. Rozanov – 1ra Edición

Problemas Aleatorios. Curso Resumido

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Descripción

Síntesis rigurosa y clara de los fundamentos teóricos que sustentan el estudio de los procesos aleatorios, concebida como una introducción accesible pero precisa al análisis probabilístico moderno. Esta obra está dirigida a estudiantes avanzados, docentes e investigadores que buscan comprender los conceptos esenciales que rigen los fenómenos estocásticos en campos como la estadística, la física, la ingeniería, la economía y la teoría de la información.

Yu. A. Rozanov, destacado matemático de la escuela soviética, presenta los contenidos con un enfoque conciso pero profundo, centrado en la exposición lógica de las ideas clave que dan forma a la teoría de los procesos aleatorios. Se abordan temas como variables aleatorias, procesos estocásticos, funciones de distribución y densidad, correlación, espectros, procesos estacionarios y no estacionarios, cadenas de Markov y procesos gaussianos. Cada capítulo condensa lo esencial sin perder formalidad, haciendo especial énfasis en el desarrollo conceptual antes que en el formalismo técnico excesivo.

A través de ejemplos bien seleccionados, formulaciones claras y una estructura coherente, el lector puede construir una base sólida para estudios posteriores más avanzados o para la aplicación práctica en diversas disciplinas científicas y tecnológicas. Material valioso para cursos universitarios de probabilidad, teoría de la señal, análisis estadístico y modelado estocástico, así como para profesionales que requieren comprender los principios matemáticos detrás de la incertidumbre, la variabilidad y el comportamiento aleatorio en sistemas reales. Más que una simple recopilación de fórmulas, constituye una guía para pensar con precisión en contextos donde lo aleatorio no es una excepción, sino la regla.

Capítulo I Introducción A Los Conceptos Fundamentales De La Teoría De Probabilidades
§ 1. Espacio De Sucesos Elementales Y Probabilidad
§ 2. Independencia Y Probabilidad Condicional
§ 3. Magnitudes Aleatorias Y Distribución De Las Probabilidades. Independencia
§ 4. Esperanza Matemática De Una Magnitud Aleatoria
§ 5. Series Infinitas De Pruebas Independientes Y Ley De Los Grandes Números
Capítulo Ii Algunas Distribuciones De Probabilidades
§ 1. Elección Aleatoria Y Variación Aleatoria
§ 2. Distribuciones De Probabilidad En El Espacio Físico
§ 3. Distribuciones Discretas
§ 4. Distribución Normal De Probabilidades Y Distribuciones Ligadas A Ella
§ 5. Distribución De Probabilidades Y Funciones Características
Capítulo Iii Algunos Modelos De Procesos Aleatorios
§ 1. Algunas Definiciones Y Ejemplos
§ 2. Cadenas De Márkov. Clasificación De Los Estados. Distribuciones Estacionarias
§ 3. Ecuaciones De Márkov (Tiempo Continuo)
§ 4. Funciones Características De Las Funciones Generatrices
§ 5. Proceso De Nacimiento Y Muerte Y Fluctuaciones Aleatorias
§ 6. Procesos Con Trayectorias Continuas
§ 7. Procesos De Wiener Y Procesos Relacionados
§ 8. Evaluación De Hipótesis. Teoremas Del La Región Característica
Capítulo Iv Algunas Tareas De Pronosticación, Filtrado Y Regulación De Los Procesos Aleatorios
§ 1. Tarea General Sobre La Aproximación Óptima. Ejemplos
§ 2. Pronosticación Y Filtrado De Los Procesos Aleatorios Estacionarios
§ 3. Evaluación De Correlaciones Condicionales Y Algunas Tareas De Pronóstico

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