目录

  • 1 教学与教改文档
    • 1.1 课程简介及考核方法
    • 1.2 教学大纲
    • 1.3 教学方案
      • 1.3.1 教学计划与进度安排(最近一学期)
      • 1.3.2 课程网络教学实施方案(最近一学期)
    • 1.4 教学设计样例
    • 1.5 课程思政建设与教学内容安排
    • 1.6 教材与参考书(源于网络,仅用于本课程学习,请保护版权)
  • 2 课件(讲授部分)
    • 2.1 Chapter_1预备知识
    • 2.2 Chapter_2随机过程的基本概念和类型
    • 2.3 Chapter_3Poisson过程
    • 2.4 Chapter_4更新过程
    • 2.5 Chapter_5Markov链
    • 2.6 Chapter_10随机过程在保险精算中的应用
  • 3 课件(选学部分)
    • 3.1 Chapter_6鞅
    • 3.2 Chapter_7Brown运动
    • 3.3 Chapter_8随机积分
    • 3.4 Chapter_9随机过程在金融中的应用
    • 3.5 Chapter_11Markov链Monte Carlo方法
  • 4 课程教学视频
    • 4.1 预备知识-特征函数
    • 4.2 预备知识-条件期望
    • 4.3 随机过程的基本概念
    • 4.4 随机过程的数字特征与基本类型
    • 4.5 Markov与更新过程简介 Poisson过程等价定义
    • 4.6 Markov链定义与性质
    • 4.7 连续时间Markov链(课堂实录)
    • 4.8 更新过程简介(课堂实录)
  • 5 专题研讨+案例分析+延伸阅读(部分材料源于网络,仅用于本课程学习,请保护版权)
    • 5.1 风险模型与破产概率
    • 5.2 随机游走与复杂网络
    • 5.3 Markov链模型及应用
    • 5.4 指导研究生案例分析与专题研讨报告汇编
  • 6 数学建模
    • 6.1 2020中国研究生数学建模B题分析
    • 6.2 离散模型之综合评价方法
    • 6.3 离散模型之图与网络模型算法
    • 6.4 相关赛题(数据等附件网上自行下载)
      • 6.4.1 抗胰腺癌候选药物的优化建模-2021年中国研究生数学建模竞赛D题
      • 6.4.2 汽油辛烷值优化建模-2020年中国研究生数学建模竞赛B题
      • 6.4.3 全球变暖?-2019年第十六届中国研究生数学建模竞赛E题
      • 6.4.4 中小微企业的信贷决策-2020年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目
      • 6.4.5 A Wealth of Data-2020_MCM_Problem_C
  • 7 大小作业+论文写作指导+历年试卷
    • 7.1 应用随机过程第5版-课后习题与参考答案
      • 7.1.1 应用随机过程第5版-课后习题(1-5章、10章)
      • 7.1.2 应用随机过程第5版-课后习题答案(1-5章、10章)
    • 7.2 应用随机过程大作业(专题研讨或案例分析报告)
    • 7.3 论文写作指导
      • 7.3.1 研究生学位论文写作前的准备
      • 7.3.2 研究生学位论文写作规范
    • 7.4 历年考试试题
      • 7.4.1 2021-2022(1) - 研究生应用随机过程-期末考试
      • 7.4.2 2021-2022(1) - 研究生应用随机过程-期末考试参考答案
  • 8 视频学习资源(源于网络,仅用于本课程学习,请保护版权)
    • 8.1 随机过程(南开大学-郭军义)
      • 8.1.1 随机过程(1-5)
      • 8.1.2 随机过程(6-10)
      • 8.1.3 随机过程(11-15)
      • 8.1.4 随机过程(16-20)
      • 8.1.5 随机过程(21-25)
      • 8.1.6 随机过程(26-29)
    • 8.2 随机过程(西北工业大学-肖华勇)
      • 8.2.1 概率论预备知识
        • 8.2.1.1 概率空间
        • 8.2.1.2 随机变量
        • 8.2.1.3 随机向量的数学特征
        • 8.2.1.4 特征函数
        • 8.2.1.5 n维正态分布
        • 8.2.1.6 极限定理
        • 8.2.1.7 L^2空间
      • 8.2.2 随机过程的概念与几类重要的随机过程
        • 8.2.2.1 随机过程的基本概念
        • 8.2.2.2 几类重要的随机过程
        • 8.2.2.3 Wiener过程
        • 8.2.2.4 Poisson过程
        • 8.2.2.5 均方微积分
        • 8.2.2.6 均方随机微分方程
      • 8.2.3 Markov过程
        • 8.2.3.1 Markov过程的引入
        • 8.2.3.2 Markov链及其转移概率
        • 8.2.3.3 Markov链的状态分类
      • 8.2.4 平稳随机过程
        • 8.2.4.1 平稳过程及相关函数性质
        • 8.2.4.2 平稳过程的功率谱密度
      • 8.2.5 随机过程的模拟
      • 8.2.6 Markov过程的计算机模拟与应用案例
  • 9 中国概率学家与数学家
    • 9.1 中国概率学家介绍(网络链接)
    • 9.2 华罗庚与陈省身介绍(视频)
离散模型之图与网络模型算法