В работе кратко изложены такие темы, как элементы теории эвристических решений, принятие решений в распознавании образов, общие математические методы принятия решений, в основе которых лежит байесовский подход. Она написана на основе курса лекций, прочитанных автором студентам-кибернетикам Московского института радиотехники, электроники и автоматики (МИРЭА), и доступна широкому кругу читателей.
Книга отличается краткостью и прозрачностью изложения. Объяснения даются «человеческим языком» — лаконично и доходчиво. Значительное внимание уделяется мотивации результатов.
Помимо классических разделов теории вероятностей освещается ряд новых направлений: нелинейный закон больших чисел, асимптотическое агрегирование. Изложение сопровождается большим количеством примеров и парадоксов, способствующих рельефному восприятию материала.
В брошюре рассказывается об идеях и способах предсказания значений случайных процессов. Рассматриваются простейшие алгоритмы прогнозирования, демонстрируются свойства прогнозирующих фильтров.
Показаны основные свойства алгоритмов прогноза в сочетании с алгоритмами суммирования и циклического опроса. Рассматриваются технические устройства, в которых используется операция прогнозирования. Брошюра рассчитана на массового читателя.
Книга посвящена актуальной проблеме психологии — способности человека использовать накопленный индивидуальный опыт для вероятностного прогнозирования предстоящей ситуации в целях подготовки эффективных действий и оптимальной переработки информации.
Вопросы теории и истории вероятностного прогнозирования, а также результаты экспериментальных исследований и клинических наблюдений.
«Укрощение» случайности, то есть описание ее с помощью чисел и прогнозирование будущего — настоящий подвиг, плодами которого мы пользуемся уже довольно давно.
Например, сегодня мы можем с достаточной точностью определить, кто победит на выборах, еще до того, как они состоятся, или оценить, сколько времени будет работать энергосберегающая лампочка. И все же до полного покорения случайности — еще очень далеко. Случайность — одно из последних белых пятен на наших математических картах, которое вызывает немало тревог в обществе, жаждущем надежности и уверенности. Ведь мы живем не в идеальном мире, а в настоящем океане неопределенности.
Данная книга — своеобразный призыв изучить случайность и поразмышлять о ней. На этом пути читателей ждет немало задач, открытий и сюрпризов.
В книге дается систематическое изложение основ теории случайных процессов по специальностям: кибернетика, прикладная математика, автоматизированные системы управления и переработки информации, автоматизация технологических процессов, транспорт и т. п.
Она является логическим продолжением книги тех же авторов: «Теория вероятностей и ее инженерные приложения».
В книге дано систематическое изложение основ теории вероятностей под углом зрения их практических приложений по специальностям: кибернетика, прикладная математика, ЭВМ, автоматизированные системы управления, теория механизмов, радиотехника, теория надежности, транспорт, связь и т. д.
Несмотря на разнообразие областей, к которым относятся приложения, все они пронизаны единой методической основой.
Книга предназначена для первоначального изучения теории случайных процессов на строгой математической основе.
Предполагается, что читатель знаком с общим курсом теории вероятностей. Необходимые сведения из теории меры приведены без доказательств. В книге рассмотрены общие положения теории, включая аксиоматику теории вероятностей и основные классы случайных процессов. Первая глава посвящена более элементарному изложению теории.
Книга рассчитана на студентов и аспирантов университетов, а также на специалистов-нематематиков, желающих ознакомиться с основными математическими методами теории случайных процессов.
Второй том «Теории случайных процессов» посвящен в основном теории марковских процессов. Рассматриваются общие свойства марковских процессов, полугрупповая теория однородных марковских процессов, мультипликативные и аддитивные функционалы и важные частные классы процессов: скачкообразные, полумарковские, ветвящиеся процессы, процессы с независимыми приращениями и марковские процессы с дискретной компонентой. В работе имеется много материала, ранее в монографиях не излагавшегося.
Книга рассчитана на студентов и научных работников — занимающихся теорией вероятностей и ее применениями.
В третьем томе монографии излагается теория мартингалов, стохастических интегралов, стохастических дифференциальных уравнений. Особое внимание уделено связи между стохастическими дифференциальными уравнениями и процессами Маркова.
Рассматриваются предельные теоремы для стохастических дифференциальных уравнений и последовательностей серий случайных векторов.