SCI Библиотека

Автор монографии ставит своей целью изложить ряд важных результатов, полученных в теории гауссовских случайных процессов за последние 15-20 лет. Прежде всего это

1. представление случайных функций параметрическими семействами элементов конкретных гильбертовых пространств (модели корреляционных функций);
2. осцилляция траектории случайных функций с изложением теоремы Ито-Нисио об осцилляции гауссовских процессов;
3. изопериметричесхие теоремы для гауссовских мер, выпуклость гауссовских мер и, в частности, неравенство Эрхарда;
4. вероятности больших уклонений;
5. энтропийные характеристики гауссовских распределений

Изложен ряд классических и новейших результатов теории суммирования независимых случайных величин — одной из наиболее важных и интенсивно разрабатываемых областей теории вероятностей. Особое внимание уделено теоремам о сходимости к безгранично делимым распределениям, центральной предельной теореме и ее уточнениям, законам больших чисел и закону повторного логарифма. Наряду с предельными теоремами приведено много вероятностных неравенств для сумм произвольного числа независимых случайных величин. Рассчитана на научных работников, студентов и аспирантов, занимающихся теорией вероятностей и ее применениями.

В книге изучаются случайные поля, обладающие марковским свойством. В ней рассматриваются и некоторые общие вопросы теории вероятностей, знание которых необходимо при исследовании свойства марковости случайных полей. Книга рассчитана на научных работников, интересующихся теорией случайных функций и ее приложениями, а также на аспирантов и студентов старших курсов физико-математических отделений высших учебных заведении.

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 общих граничных задач, дается их точное и приближенное решение.
На этой основе находятся различные характеристики случайных полей, возникающих в предлагаемой общей теоретико — вероятностной модели, изучается их вероятностное поведение (например, устанавливается марковское свойство), рассматриваются различные задачи прогнозирования, задачи идентификации и оценки параметров самой модели по статистическим данным и др. От читателя предполагается знание основ функционального анализа и теории вероятностей.

За последние годы получила новое развитие теория стационарных случайных процессов. Многочисленные работы, посвященные линейному прогнозированию многомерных стационарных процессов, сделали эту часть теории близкой к ее окончательному завершению. Усиленное внимание привлекли к себе и различного рода эргодические свойства стационарных (в узком смысле) процессов, возникшие в связи с применимостью к таким процессам центральной предельной теоремы. Этим вопросам и посвящена данная книга.
Книга рассчитана на квалифицированного читателя математика, но основные содержащиеся в ней результаты должны быть понятны и читателю инженеру, интересующемуся приложениями теории стационарных процессов

Монография посвящена общей теории статистического вывода. Развитые в ней подходы позволяют с единой точки зрения рассмотреть основные понятия и законы математической статистики, методы построения оптимальных статистических оценок и т. п.
Книга рассчитана на лиц, занимающихся математической статистикой, теорией информации, теорией игр, а также приложениями теоретико-вероятностных и статистических методов. Отдельные разделы могут быть интересны для специалистов по теории меры, дифференциальной геометрии и нелинейному функциональному анализу.

Книга посвящена теории случайных процессов с независимыми приращениями — одному из важнейших разделов теории слу-чайных процессов. В книге впервые собраны многочисленные важные результаты, полученные при изучении случайных процессов с независимыми приращениями. Эти результаты ранее были разбросаны по различным статьям.
Книга представляет интерес как для специалистов по теории вероятностей, работающих в области случайных процессов, так и для лиц, изучающих теорию случайных процессов и занимающихся ее приложениями к различным областям науки.

В основу книги легли лекции, прочитанные авторами в Московском и Львовском университетах, а при ее окончательном редактировании очень большую помощь оказал Ю. В. Прохоров, которому принадлежит очень большое число существенных усовершенствований формулировок и доказательств.

В монографии дается систематическое изложение теории оптимальной нелинейной фильтрации как для случая дискретного, так и непрерывного времени. Значительное место уделено вопросам применений к задачам последовательного оценивания, к линейной фильтрации (фильтр Калмана-Бьюси), интерполяции и экстраполяции одних компонент случайных процессов по другим. Приводятся основные факты теории мартингалов, на которой существенно основано изложение. Книга рассчитана как на специалистов по теории вероятностей и математической статистике, так и на круг читателей, применяющих в своей деятельности вероятностно-статистические методы к таким задачам, как выделение сигналов, скрытых в шумах, различение статистических гипотез, оптимальное управление стохастическими объектами по неполным данным.

Книга содержит в основном весь материал программы по теории вероятностей и математической статистике. Большое внимание уделено статистическим методам обработки экспериментальных данных. В конце каждой главы помещены задачи с ответами.
Предназначается для студентов ВУЗов и лиц, использующих вероятностные и статистические методы при решении практических задач.