ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Probability and Stochastic Processes for Physicists

دانلود کتاب احتمالات و فرآیندهای تصادفی برای فیزیکدانان

Probability and Stochastic Processes for Physicists

مشخصات کتاب

Probability and Stochastic Processes for Physicists

ویرایش: 1 
نویسندگان:   
سری: UNITEXT for Physics 
ISBN (شابک) : 9783030484071 
ناشر: Springer 
سال نشر: 2020 
تعداد صفحات: 372 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 6 مگابایت 

قیمت کتاب (تومان) : 78,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 12


در صورت تبدیل فایل کتاب Probability and Stochastic Processes for Physicists به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب احتمالات و فرآیندهای تصادفی برای فیزیکدانان نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب احتمالات و فرآیندهای تصادفی برای فیزیکدانان

این کتاب به دنبال پل زدن شکاف بین اصطلاحات رایج، مدل‌ها و حتی نمادهایی است که فیزیکدانان استفاده می‌کنند و آنهایی که ریاضیدانان در مورد احتمالات و فرآیندهای تصادفی استفاده می‌کنند. چهار فصل ابتدایی مفاهیم اساسی احتمال، از جمله فضاهای احتمال و معیارها، متغیرهای تصادفی، و قضایای حدی را توضیح می‌دهد. در اینجا، بیشتر تمرکز بر مدل ها و ایده ها است تا ابزارهای ریاضی. بحث از قضایای حدی به عنوان دروازه ای برای پوشش گسترده نظریه فرآیندهای تصادفی، از جمله، برای مثال، ایستایی و ارگودیسیته، فرآیندهای پواسون و وینر و مسیرهای آنها، سایر فرآیندهای مارکوف، فرآیندهای پرش- انتشار، حساب های تصادفی و تصادفی عمل می کند. معادلات دیفرانسیل. سپس تمام این ابزارهای مفهومی در یک نظریه دینامیکی حرکت براونی که رویکردهای انیشتین-اسمولوچوفسکی و اورنشتاین-اولنبک را مقایسه می‌کند، همگرا می‌شوند و مهم‌ترین ایده‌هایی را برجسته می‌کنند که در نهایت منجر به ارتباط بین معادله شرودینگر و فرآیندهای انتشار در امتداد خطوط مکانیک نلسون شد. . مجموعه‌ای از ضمیمه‌ها جزئیات و محاسبات خاص را پوشش می‌دهند و درمان‌های مختصری درباره موضوعات خاص تامل برانگیز ارائه می‌دهند. نیکولا کوفارو پترونی، فیزیکدان نظری و دانشیار احتمالات و آمار ریاضی در دانشگاه باری (ایتالیا) است. او نویسنده بیش از 80 مقاله در مجلات بین المللی و در موضوعات مختلف تحقیقاتی است: دینامیک و کنترل فرآیندهای تصادفی. مکانیک تصادفی؛ درهم تنیدگی حالات کوانتومی؛ مبانی مکانیک کوانتومی؛ فرآیندهای Lévy و کاربردها در سیستم های فیزیکی؛ شبیه سازی مالی کمی و مونت کارلو؛ قیمت گذاری گزینه با فرآیندهای پرش- انتشار؛ کنترل دینامیک پرتوهای ذرات باردار در شتاب دهنده ها. شبکه های عصبی و کاربردهای آنها و تشخیص و طبقه بندی سیگنال های صوتی. وی دروس مختلفی را در زمینه احتمالات و فیزیک نظری تدریس کرده است که از جمله آنها می توان به احتمال و آمار، اقتصاد فیزیک، روش های احتمالی در امور مالی و روش های ریاضی فیزیک اشاره کرد. او در حال حاضر روش‌های احتمالی فیزیک را برای مقطع کارشناسی ارشد در فیزیک تدریس می‌کند.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

This book seeks to bridge the gap between the parlance, the models, and even the notations used by physicists and those used by mathematicians when it comes to the topic of probability and stochastic processes. The opening four chapters elucidate the basic concepts of probability, including probability spaces and measures, random variables, and limit theorems. Here, the focus is mainly on models and ideas rather than the mathematical tools. The discussion of limit theorems serves as a gateway to extensive coverage of the theory of stochastic processes, including, for example, stationarity and ergodicity, Poisson and Wiener processes and their trajectories, other Markov processes, jump-diffusion processes, stochastic calculus, and stochastic differential equations. All these conceptual tools then converge in a dynamical theory of Brownian motion that compares the Einstein–Smoluchowski and Ornstein–Uhlenbeck approaches, highlighting the most important ideas that finally led to a connection between the Schrödinger equation and diffusion processes along the lines of Nelson’s stochastic mechanics. A series of appendices cover particular details and calculations, and offer concise treatments of particular thought-provoking topics. Nicola Cufaro Petroni is a theoretical physicist and Associate Professor of Probability and Mathematical Statistics at the University of Bari (Italy). He is the author of over 80 publications in international journals and on various research topics: dynamics and control of stochastic processes; stochastic mechanics; entanglement of quantum states; foundations of quantum mechanics; Lévy processes and applications to physical systems; quantitative finance and Monte Carlo simulations; option pricing with jump-diffusion processes; control of the dynamics of charged particle beams in accelerators; neural networks and their applications; and recognition and classification of acoustic signals. He has taught a variety of courses in Probability and Theoretical Physics, including Probability and Statistics, Econophysics, Probabilistic Methods in Finance, and Mathematical Methods of Physics. He currently teaches Probabilistic Methods of Physics for the Master’s degree in Physics.



فهرست مطالب

Preface......Page 7
Contents......Page 9
Part I Probability......Page 14
1.1 Samples......Page 15
1.2 Events......Page 18
1.3 Probability......Page 23
1.4 Conditional Probability......Page 26
1.5 Independent Events......Page 29
Reference......Page 30
2.1.1 Finite and Countable Spaces......Page 31
2.1.2 Bernoulli Trials......Page 33
2.2.1 Cumulative Distribution Functions......Page 38
2.2.2 Discrete Distributions......Page 40
2.2.3 Absolutely Continuous Distributions: Density......Page 42
2.2.5 Mixtures......Page 46
2.3.1 Multivariate Distribution Functions......Page 48
2.3.2 Multivariate Densities......Page 50
2.3.3 Marginal Distributions......Page 52
2.3.4 Copulas......Page 55
2.4 Distributions on Rinfty and RT......Page 57
References......Page 60
3.1.1 Measurability......Page 61
3.1.2 Laws and Distributions......Page 63
3.1.3 Generating New rv\'s......Page 65
3.2.1 Random Elements......Page 67
3.2.2 Joint and Marginal Distributions and Densities......Page 69
3.2.3 Independence of rv\'s......Page 73
3.2.4 Decomposition of Binomial rv\'s......Page 75
3.3.1 Integration and Expectation......Page 78
3.3.2 Change of Variables......Page 81
3.3.3 Variance and Covariance......Page 87
3.4.1 Conditional Distributions......Page 93
3.4.2 Conditional Expectation......Page 96
3.4.3 Optimal Mean Square Estimation......Page 102
3.5.1 Functions of rv\'s......Page 104
3.5.2 Sums of Independent rv\'s......Page 107
References......Page 110
4.1 Convergence......Page 111
4.2.1 Definition and Properties......Page 114
4.2.2 Gaussian Laws......Page 120
4.2.3 Composition and Decomposition of Laws......Page 123
4.3 Laws of Large Numbers......Page 125
4.4 Gaussian Theorems......Page 129
4.5 Poisson Theorems......Page 131
4.6 Where the Classical Limit Theorems Fail......Page 136
References......Page 138
Part II Stochastic Processes......Page 139
5.1 Identification and Distribution......Page 140
5.2 Expectations and Correlations......Page 143
5.3 Convergence and Continuity......Page 144
5.4 Differentiation and Integration in ms......Page 145
5.5 Stationarity and Ergodicity......Page 148
5.6 Power Spectrum......Page 152
References......Page 154
6.1.1 Point Processes and Renewals......Page 155
6.1.2 Poisson Process......Page 160
6.1.3 Compensated Poisson Process......Page 167
6.1.4 Compound Poisson Process......Page 168
6.1.5 Shot Noise......Page 171
6.2.1 Random Walk......Page 174
6.2.2 Wiener Process......Page 175
6.2.3 Geometric Wiener Process......Page 181
6.3 White Noise......Page 183
6.4 Brownian Motion......Page 186
6.4.1 Einstein (1905)......Page 187
6.4.2 Langevin (1908)......Page 190
References......Page 191
7.1.1 Markov Property......Page 193
7.1.2 Chapman-Kolmogorov Equations......Page 197
7.1.3 Independent Increments Processes......Page 200
7.1.4 Stationarity and Homogeneity......Page 202
7.1.5 Distribution Ergodicity......Page 204
7.1.6 Lévy Processes......Page 207
7.1.7 Continuity and Jumps......Page 208
7.1.8 Poisson, Wiener and Cauchy Processes......Page 209
7.1.9 Ornstein-Uhlenbeck Processes......Page 214
7.1.10 Non Markovian, Gaussian Processes......Page 216
7.2 Jump-Diffusion Processes......Page 218
7.2.1 Forward Equations......Page 219
7.2.2 Backward Equations......Page 223
7.2.3 Main Classes of Jump-Diffusions......Page 225
7.2.4 Notable Jump-Diffusion Processes......Page 229
References......Page 233
8.1 Wienerian White Noise......Page 234
8.2 Stochastic Integration......Page 237
8.2.1 Wiener Integral......Page 238
8.2.2 Itō Integral......Page 240
8.3.1 Elementary Integration Rules......Page 242
8.3.2 Expectation and Covariance......Page 246
8.3.3 Stochastic Infinitesimals......Page 247
8.3.4 Differentiation Rules......Page 250
8.4.1 Stochastic Differentials and Itō Formula......Page 253
8.4.2 The SDE\'s and Their Solutions......Page 254
8.4.3 SDE\'s and Fokker-Planck Equations......Page 256
8.5 Notable SDE\'s......Page 257
8.5.2 SDE\'s with Time Dependent Coefficients......Page 258
8.5.3 SDE\'s with No Drift and x-Linear Diffusion......Page 260
8.5.4 SDE\'s with x-Linear Drift and Constant Diffusion......Page 263
References......Page 265
Part III Physical Modeling......Page 266
9.1 Free Brownian Particle......Page 267
9.2 Ornstein-Uhlenbeck Versus Einstein-Smoluchowski......Page 270
9.3 Ornstein-Uhlenbeck Markovianity......Page 272
9.4 Brownian Particle in a Force Field......Page 275
9.5 Boltzmann Distribution......Page 278
References......Page 282
10.1 Madelung Decomposition......Page 284
10.2 Retarded and Advanced Equations......Page 286
10.3.1 Forward and Backward Mean Derivatives......Page 291
10.3.2 Mean Velocities......Page 293
10.3.3 Mean Acceleration......Page 296
10.4 Dynamics of a Diffusion Process......Page 299
10.4.1 Time Reversal Invariance......Page 303
References......Page 306
Appendix A Consistency (Sect. 2.3.4摥映數爠eflinkcopule2.3.42)......Page 307
Appendix B Inequalities (Sect. 3.3.2摥映數爠eflinkcambvar3.3.23)......Page 315
Appendix C Bertrand\'s Paradox (Sect. 3.5.1摥映數爠eflinkfunzval3.5.13)......Page 318
Appendix D Lp Spaces of rv\'s (Sect. 4.1摥映數爠eflinkconvsucc4.14)......Page 322
Appendix E Moments and Cumulants (Sect. 4.2.1摥映數爠eflinkproprfc4.2.14)......Page 324
Appendix F Binomial Limit Theorems (Sect. 4.3摥映數爠eflinkteorgn4.34)......Page 327
Appendix G Non Uniform Point Processes (Sect. 6.1.1摥映數爠eflinkpuntirinnovi6.1.16)......Page 331
Appendix H Stochastic Calculus Paradoxes (Sect. 6.4.2摥映數爠eflinklangev6.4.26)......Page 333
Appendix I Pseudo-Markovian Processes (Sect. 7.1.2摥映數爠eflinkeqchk7.1.27)......Page 338
Appendix J Fractional Brownian Motion (Sect. 7.1.10摥映數爠eflinkgaussproc7.1.107)......Page 341
Appendix K Ornstein-Uhlenbeck Equations (Sect. 7.2.4摥映數爠eflinkeqparticolari7.2.47)......Page 343
Appendix L Stratonovich Integral (Sect. 8.2.2摥映數爠eflinkintito8.2.28)......Page 346
Appendix M Stochastic Bridges (Sect. 10.2摥映數爠eflinkadvret10.210)......Page 348
Appendix N Kinematics of Gaussian Diffusions (Sect. 10.3.1摥映數爠eflinkmeanderiv110.3.110)......Page 352
Appendix O Substantial Operators (Sect. 10.3.3摥映數爠eflinkstreams10.3.310)......Page 363
Appendix P Constant Diffusion Coefficients (Sect. 10.4摥映數爠eflinkschroed10.410)......Page 365
BookmarkTitle:......Page 367
Index......Page 368




نظرات کاربران