《随机过程》

本书以独特的视角将随机过程理论与实际应用紧密结合，通过丰富的案例和直观的数学推导，帮助读者深入理解马尔可夫链、泊松过程等核心概念。内容编排循序渐进，既注重理论深度，又强调实践价值，适合数学、工程等领域的学习者建立扎实的知识体系。

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《概率论 》


简介：研究随机现象规律性的数学分支，通过数学模型量化不确定性。主要分析随机事件、概率分布及统计规律，应用于金融、工程、物理等领域。基础包括概率公理、条件概率与独立性，核心工具如期望、方差和极限定理。

亮点：兼具理论深度与应用广度，为机器学习、风险管理提供数学支撑。贝叶斯定理重塑推断逻辑，大数定律揭示宏观稳定性，蒙特卡罗方法解决复杂模拟问题，展现跨学科穿透力。

🏷标签：#数学 #统计学 #随机过程 #贝叶斯推理 #概率模型 #数据科学 #人工智能


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