URSS.ru - Издательская группа URSS. Научная и учебная литература
Об издательстве Интернет-магазин Контакты Оптовикам и библиотекам Вакансии Пишите нам
КНИГИ НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ


 
Вернуться в: Каталог  
Обложка Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей
Id: 117419
 

Курс теории вероятностей. Изд.4, перераб.

1965. 400 с. Твердый переплет. Букинист. Состояние: 4+. .
Обращаем Ваше внимание, что книги с пометкой "Предварительный заказ!" невозможно купить сразу. Если такие книги содержатся в Вашем заказе, их цена и стоимость доставки не учитываются в общей стоимости заказа. В течение 1-3 дней по электронной почте или СМС мы уточним наличие этих книг или отсутствие возможности их приобретения и сообщим окончательную стоимость заказа.

 Аннотация

Дается систематическое изложение основ теории вероятностей, проиллюстрированное большим числом подробно рассмотренных примеров, в том числе и прикладного содержания. Серьезное внимание уделено рассмотрению вопросов методологического характера.

Для студентов математических специальностей университетов и педагогических институтов.


 Введение

Цель настоящей книги состоит в изложении основ теории вероятностей -- математической науки, изучающей закономерности случайных явлений.

Возникновение теории вероятностей относится к середине XVII века и связано с именами Гюйгенса (1629--1695), Паскаля (1623--1662), Ферма (1601--1665) и Якоба Бернулли (1654--1705). В переписке Паскаля и Ферма, вызванной задачами, поставленными азартными игроками и не укладывающимися в рамки математики того времени, выкристаллизовывались постепенно такие важные понятия, как вероятность и математическое ожидание. При этом, конечно, нужно отдавать себе ясный отчет, что выдающиеся ученые, занимаясь задачами азартных игроков, предвидели и фундаментальную натурфилософскую роль науки, изучающей случайные явления. Они были убеждены в том, что на базе массовых случайных событий могут возникать четкие закономерности. И только состояние естествознания привело к тому, что азартные игры еще долго продолжали оставаться тем почти единственным конкретным материалом, на базе которого создавались понятия и методы теории вероятностей. Это обстоятельство накладывало отпечаток и на формально-математический аппарат, посредством которого решались возникавшие в теории вероятностей задачи: он сводился исключительно к элементарно арифметическим и комбинаторным методам. Последующее развитие теории вероятностей, а также широкое привлечение ее результатов и методов исследования в естествознание, и в первую очередь в физику, показали, что классические понятия и классические методы не потеряли своего значения и в настоящее время.

Серьезные требования со стороны естествознания и общественной практики (теория ошибок наблюдений, задачи теории стрельбы, проблемы статистики, в первую очередь статистики народонаселения) привели к необходимости дальнейшего развития теории вероятностей и привлечения более развитого аналитического аппарата. Особенно значительную роль в развитии аналитических методов теории вероятностей сыграли Муавр (1667--1754), Лаплас (1749--1827), Гаусс (1777--1855), Пуассон (1781--1840). С формально-аналитической стороны к этому же направлению примыкает работа творца неевклидовой геометрии Н.И.Лобачевского (1792--1856), посвященная теории ошибок при измерениях на сфере и выполненная с целью установления геометрической системы, господствующей во вселенной.

С половины XIX столетия и приблизительно до двадцатых годов нашего века развитие теории вероятностей связано в значительной мере с именами русских ученых -- П.Л.Чебышева (1821--1894), А.А.Маркова (1856--1922), А.М.Ляпунова (1857--1918). Этот успех русской науки был подготовлен деятельностью В.Я.Буняковского (1804--1889), широко культивировавшего в России исследования по применению теории вероятностей к статистике, в особенности к страховому делу и демографии. Им был написан первый в России курс теории вероятностей, оказавший большое влияние на развитие интереса к этой области науки. Основное непреходящее значение работ Чебышева, Маркова и Ляпунова в области теории вероятностей состоит в том, что ими было введено в качестве объекта систематического изучения и широко использовано понятие случайной величины. С результатами Чебышева относительно закона больших чисел, с "цепями Маркова" и с предельной теоремой Ляпунова мы познакомимся в соответствующих разделах настоящей книги.

Современное развитие теории вероятностей характеризуется всеобщим подъемом интереса к ней, а также расширением круга ее практических приложений. В этой напряженной научной работе советская школа теории вероятностей продолжает занимать выдающееся положение. Среди представителей первого поколения советских ученых прежде всего должны быть названы имена С.Н.Бернштейна (1880--1968), А.Н.Колмогорова (1903--1987) и А.Я.Хинчина (1894--1959). В процессе изложения мы будем вынуждены самим существом дела вводить читателя в курс преобразовавших лицо теории вероятностей идей и результатов. Так, уже в первой главе будем говорить о фундаментальных работах С.Н.Бернштейна, Р.Мизеса (1883--1953) и А.Н.Колмогорова по основаниям теории вероятностей. В двадцатых годах нашего столетия А.Я.Хинчин, А.Н.Колмогоров, Е.Е.Слуцкий (1880--1948) и П.Леви (1886--1971) установили тесную связь между теорией вероятностей и метрической теорией функций. Эта связь оказалась весьма плодотворной. На этом пути удалось найти окончательное решение классических задач, поставленных еще П.Л.Чебышевым, а также значительно расширить содержание теории вероятностей. Полностью к советскому периоду относится создание А.Н.Колмогоровым и А.Я.Хинчиным в тридцатых годах основ теории стохастических (вероятностных, случайных) процессов, которая теперь стала основным направлением исследований в теории вероятностей. Указанная теория служит прекрасным образцом того органического синтеза математического и естественнонаучного мышления, когда математик, овладев физическим существом узловой проблемы естествознания, находит для нее адекватный математический язык. Нам важно заметить, что решение классических задач теории вероятностей оказалось тесно связанным с теорией стохастических процессов. Элементы этой важной главы теории вероятностей будут изложены нами в главе десятой.

За последние десятилетия неизмеримо выросла роль, которую играет теория вероятностей в современном естествознании. После того как молекулярные представления о строении вещества получили всеобщее признание, стало неизбежным широкое использование теории вероятностей и в физике, и в химии. Заметим, что с точки зрения молекулярной физики каждое вещество состоит из огромного числа малых частиц, находящихся в непрерывном движении и в процессе этого движения воздействующих друг на друга. При этом о природе этих частиц, о существующем между ними взаимодействии, характере их движения и пр. известно мало. В основных чертах эти сведения исчерпываются тем, что частиц, из которых состоит вещество, очень много и что в однородном теле они близки по своим свойствам. Естественно, что при таких условиях обычные для физических теорий методы математических исследований становились бессильными. Так, например, аппарат дифференциальных уравнений не мог привести в указанной обстановке к серьезным результатам. Действительно, ни строение, ни законы взаимодействия между частицами вещества в достаточной мере не изучены, и при таких условиях применение аппарата дифференциальных уравнений должно носить элементы грубого произвола. Но даже если бы этой трудности не существовало, уже одно количество этих частиц представляет собой такую трудность в изучении их движения, которую преодолеть с помощью обычных уравнений механики нет возможности.

К тому же и методологически такой подход неудовлетворителен. Действительно, задача, которая здесь возникает, состоит не в изучении индивидуальных движений частиц, а в изучении тех закономерностей, которые возникают в совокупностях большого числа движущихся и взаимодействующих частиц. Закономерности же, возникающие вследствие участвующих в их возникновении ингредиентов, имеют свое собственное своеобразие и не сводятся к простому суммированию индивидуальных движений. Более того, эти закономерности в известных пределах оказываются не зависящими от индивидуальных особенностей участвующих в их порождении частиц. Конечно, для изучения этих новых закономерностей должны быть найдены и соответствующие новые математические методы исследования. Какие же требования должны быть в первую очередь предъявлены к этим методам? Понятно, что в первую очередь они должны учитывать то, что изучаемое явление носит массовый характер; таким образом, для этих методов наличие большого числа взаимодействующих частиц должно представлять не дополнительную трудность, а облегчать изучение возникающих закономерностей. Далее, недостаточность знаний о природе и строении частиц, а также о характере их взаимодействия не должна ограничивать эффективности их применения. Этим требованиям лучше всего удовлетворяют методы теории вероятностей.

Чтобы сказанное не было понято ошибочно, мы еще раз подчеркнем следующее обстоятельство. Говоря, что аппарат теории вероятностей лучше приспособлен для изучения молекулярных явлений, мы ни в коей мере не хотим сказать, что философские предпосылки использования теории вероятностей в естествознании лежат в "недостаточности знаний". Основной принцип состоит в том, что при изучении "массовых" явлений возникают своеобразные новые закономерности. При изучении явлений обусловленных действием большого числа молекул, учет свойств каждой молекулы не нужен. Действительно, при изучении явлений природы необходимо отвлекаться от учета несущественных подробностей. Рассмотрение же всех деталей, всех существующих связей, в том числе и несущественных для данного явления, приводит лишь к тому, что само явление затемняется и овладение им отодвигается ввиду такой искусственной усложненной обстановки.

Насколько удачно произведена схематизация явлений, насколько удачно выбран математический аппарат для его изучения, мы можем судить по согласию теории с опытом, с практикой. Развитие естествознания, в частности физики, показывает, что аппарат теории вероятностей оказался весьма хорошо приспособленным к изучению многочисленных явлений природы.

Указанная связь теории вероятностей с потребностями современной физики лучше всего поясняет те причины, в силу которых в последние десятилетия теория вероятностей превратилась в одну из наиболее быстро развивающихся областей математики. Новые теоретические результаты открывают новые возможности для естественнонаучного использования метода теории вероятностей. Всестороннее изучение явлений природы толкает теорию вероятностей на разыскание новых закономерностей, порождаемых случаем. Теория вероятностей не отмежевывается от запросов других наук, а идет в ногу с общим развитием естествознания. Понятно, что сказанное не означает, что теория вероятностей является лишь вспомогательным средством для решения тех или иных практических задач. Наоборот, следует подчеркнуть, что за последние три десятилетия теория вероятностей превратилась в стройную математическую дисциплину с собственными проблемами и методами доказательств. В то же время выяснилось, что наиболее существенные проблемы теории вероятностей служат делу решения различных задач естествознания.

Мы определили в самом начале теорию вероятностей как науку, изучающую случайные явления. Отложив выяснение смысла понятия "случайное явление (событие)" до первой главы, мы сейчас ограничимся несколькими замечаниями. Если в обыденных представлениях, в житейской практике считается, что случайные события представляют собой нечто крайне редкое, идущее вразрез установившемуся порядку вещей, закономерному развитию событий, то в теории вероятностей мы откажемся от этих представлений. Случайные события, как они понимаются в теории вероятностей, обладают рядом характерных особенностей; в частности, все они происходят в массовых явлениях. Под массовыми явлениями мы понимаем такие, которые имеют место в совокупностях большого числа равноправных или почти равноправных объектов и определяются именно этим массовым характером явлений и лишь в незначительной мере зависят от природы составляющих объектов.

Теория вероятностей, подобно другим разделам математики, развилась из потребностей практики: в абстрактной форме она отражает закономерности, присущие случайным событиям массового характера. Эти закономерности играют исключительно важную роль в физике и в других областях естествознания, военном деле, разнообразнейших технических дисциплинах, экономике и т.д. В последнее время в связи с широким развитием предприятий, производящих массовую продукцию, результаты теории вероятностей используются не только для браковки уже изготовленной продукции, но, что важнее, для организации самого процесса производства (статистический контроль в производстве). Большое значение в этом круге идей имеет разработка статистических методов управления качеством продукции в процессе производства. Для всего инженерного дела серьезную роль приобрела теория надежности, широко использующая методы теории вероятностей. Здесь уместно заметить, что в свою очередь теория надежности выдвинула перед теорией вероятностей ряд новых теоретических вопросов. Связь теории вероятностей с практическими потребностями, как уже было отмечено, была основной причиной бурного развития ее в последние десятилетия. Многие ее разделы были развиты как раз в связи с ответами на запросы практиков. Здесь кстати вспомнить замечательные слова основателя нашей отечественной школы теории вероятностей П.Л.Чебышева: "Сближение теории с практикой дает самые благотворные результаты, и не одна только практика от этого выигрывает; сами науки развиваются под влиянием ее: она открывает им новые предметы для исследования или новые стороны в предметах давно известных... Если теория много выигрывает от новых приложений старой методы или от новых развитий ее, то она еще более приобретает открытием новых метод, и в этом случае наука находит себе верного руководителя в практике".


 Оглавление

Предисловие к седьмому изданию
Предисловие к шестому изданию
Из предисловия ко второму изданию
Из предисловия к первому изданию
Введение
1 Случайные события и их вероятности
 § 1. Интуитивные представления о случайных событиях
 § 2. Поле событий. Классическое определение вероятности
 § 3. Примеры
 § 4. Геометрические вероятности
 § 5. О статистической оценке неизвестной вероятности
 § 6. Аксиоматическое построение теории вероятностей
 § 7. Условная вероятность и простейшие основные формулы
 § 8. Примеры
 Упражнения
2 Последовательность независимых испытаний
 § 9. Вводные замечания
 § 10. Локальная предельная теорема
 § 11. Интегральная предельная теорема
 § 12.Применения интегральной теоремы Муавра--Ла пласа
 § 13. Теорема Пуассона
 § 14. Иллюстрация схемы независимых испытаний
 Упражнения
3 Цепи Маркова
 § 15. Определение цепи Маркова
 § 16. Матрица перехода
 § 17. Теорема о предельных вероятностях
 Упражнения
4 Случайные величины и функции распределения
 § 18. Основные свойства функций распределения
 § 19. Непрерывные и дискретные распределения
 § 20. Многомерные функции распределения
 § 21. Функции от случайных величин
 § 22. Интеграл Стилтьеса
 Упражнения
5 Числовые характеристики случайных величин
 § 23. Математическое ожидание
 § 24. Дисперсия
 § 25. Теоремы о математическом ожидании и дисперсии
 § 26. Моменты
 Упражнения
6 Закон больших чисел
 § 27. Массовые явления и закон больших чисел
 § 28. Закон больших чисел в форме Чебышева
 § 29. Необходимое и достаточное условие для закона больших чисел
 § 30. Усиленный закон больших чисел
 § 31. Теорема В. И. Гливенко
 Упражнения
7 Характеристические функции
 § 32. Определение и простейшие свойства характеристических функций
 § 33. Формула обращения и теорема единственности
 § 34. Теоремы Хелли
 § 35. Предельные теоремы для характеристических функций
 § 36. Положительно определенные функции
 § 37. Характеристические функции многомерных случайных величин
 § 38. Преобразование Лапласа--Стилтьеса
 Упражнения
8 Классическая предельная теорема
 § 39. Постановка задачи
 § 40. Теорема Линдеберга
 § 41. Локальная предельная теорема
 Упражнения
9 Теория безгранично делимых законов распределения
 § 42. Безгранично делимые законы и их основные свойства
 § 43. Каноническое представление безгранично делимых законов
 § 44. Предельная теорема для безгранично делимых законов
 § 45. Постановка задачи о предельных теоремах для сумм
 § 46. Предельные теоремы для сумм
 § 47. Условия сходимости к законам нормальному и Пуассона
 § 48. Суммирование независимых случайных величин в случайном числе
 Упражнения
10 Теория стохастических процессов
 § 49. Вводные замечания
 § 50. Процесс Пуассона
 § 51. Процессы гибели и размножения
 § 52. Условные функции распределения и формула Байеса
 § 53. Обобщенное уравнение Маркова
 § 54. Непрерывный случайный процесс. Уравнения Колмогорова
 § 55. Чисто разрывный процесс. Уравнения Колмогорова--Феллера
 § 56. Однородные случайные процессы с независимыми приращениями
 § 57. Понятие стационарного случайного процесса. Теорема Хинчина о корреляционной функции
 § 58. Понятие стохастического интеграла. Спектральное разложение стационарных процессов
 § 59. Эргодическая теорема Биркгофа--Хинчина
11 Элементы статистики
 § 60. Основные задачи математической статистики
 § 61. Классический метод определения параметров распределения
 § 62. Исчерпывающие статистики
 § 63. Доверительные границы и доверительные вероятности
 § 64. Проверка статистических гипотез
Дополнение 1. Определение математического ожидания в аксиоматике Колмогорова
Дополнение 2. Лемма Бореля--Кантелли и ее применение в усиленном законе больших чисел
Список литературы
Список изданий книги Б. В. Гнеденко "Курс теории вероятностей"
Алфавитный указатель

 Замеченные опечатки

С.45: начиная с первого абзаца следует читать:


 Об авторе

Гнеденко Борис Владимирович
Выдающийся ученый в области теории вероятностей и ее приложений. Мировую известность ему принесли исследования по теории суммирования независимых случайных величин, отраженные, в частности, в монографии «Предельные распределения для сумм независимых случайных величин» (1949, в соавт. с А. Н. Колмогоровым). Одним из первых среди отечественных ученых в середине 1930-х гг. начал развивать теорию массового обслуживания, притом в ее прикладном аспекте. Создал на Украине всемирно известную школу теории вероятностей и математической статистики, московскую школу теории массового обслуживания, оказал большое влияние на формирование теоретико-вероятностных школ во многих странах. Его «Курс теории вероятностей» признан одним из лучших учебников для студентов. С 1966 г. до конца своих дней бессменно руководил кафедрой теории вероятностей механико-математического факультета МГУ. Академик АН Украины (1948). Лауреат Государственной премии СССР (1979). Член Royal Statistical Society (Великобритания), почетный доктор Берлинского университета им. Гумбольдта и Афинского университета.
 
© URSS 2016.

Информация о Продавце