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    Robert Liptser 隨機(jī)過程講義 [推廣有獎(jiǎng)]

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    Lecture Notes for the course Stochastic Processes


    CONTENT
    01. Random variable and random process. Classes of random processes
    (Overview).
    02. Convergence with probability one and in probability. Other types of
    convergence. Ergodic theorem.
    03. Orthogonal projection. Conditional expectation in the wide sense.
    04. Wiener filter.
    05. Kalman filter.
    06. Kalman filter implementation for linear algebraic equations. Karhunen
    Loeve decomposition.
    07. Independence. The conditional expectation.
    08. Non linear filtering.
    09. Gaussian random sequences.
    10. Wiener process. Gaussian white noise.
    11. Poisson process. Poisson white noise. Telegraphic signal.
    12. Stochastic Itˆo integral.
    二維碼

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    wesker1999 發(fā)表于 2009-9-2 01:48:21 |只看作者 |壇友微信交流群
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    藤椅
    hylpy1 在職認(rèn)證  發(fā)表于 2015-7-30 22:50:47 |只看作者 |壇友微信交流群
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