《应用随机过程教程》教学资源（参考资料）与在算法和智能计算中的应用——第4章 更新现象及其理论
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《应用随机过程教程》教学资源（参考资料）与在算法和智能计算中的应用——第3章 随机过程的一般概念与独立增量过程
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《应用随机过程教程》教学资源（参考资料）与在算法和智能计算中的应用——第2章 随机样本生成法
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《应用随机过程教程》教学资源（参考资料）与在算法和智能计算中的应用——第1章 概率论精要回顾与补充
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《应用随机过程教程》教学资源（参考资料）与在算法和智能计算中的应用——符号说明
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在这一部分中,我们介绍若干常见的重要的随机变量弱相依 性的定义,建立各种混合序列的协方差的界,并讨论各个不同定义 间的关系,这些将给出于第一章中 在第二章中,我们给出混合序列部分和的某些矩的估计,它在 极限定理中扮演重要的角色,在许多定理的证明中常常是必不可 少的关键所在
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第二章随机过程的一般概念 2.1随机过程的基本概念和例子 定义2.1.1:设(,F,P)为概率空间,T是某参数集,若对每一个t∈T,(tw 是该概率空间上的随机变量,则称X(t,w)为随机过程(Stochastic Process 随机过程就是定义在同一概率空间上的一族随机变量
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第一章概率论基础知识 1.事件、概率和概率空间 1.1随机事件的运算和概率 1.2代数(城)和Bore集
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第八章 Gauss过程与 Brown运动 8.1多维正态分布 设X是n维随机变量,称X服从n维正态分布,如果它的特征函数为 (t)=exp{jtu-t},并记为~N(u,2)。易知,EX=u,Var(X)=如 果≠0,则的分布密度为f(x)=1exp2x-a)2-(x-)
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