Cantitate/Preț
Produs

Measure Theory and Probability: The Wadsworth & Brooks/Cole Mathematics Series

Autor Malcolm Adams, Victor Guillemin
en Limba Engleză Hardback – 26 ian 1996

Acest manual de nivel avansat, publicat de birkhäuser în cadrul seriei The Wadsworth & Brooks/Cole Mathematics Series, reprezintă o resursă fundamentală pentru studiul analizei matematice riguroase. Suntem de părere că lucrarea reușește să sintetizeze concepte complexe într-o manieră accesibilă, fiind structurată în trei piloni principali: Teoria Măsurii, Integrarea și Analiza Fourier. Această organizare logică permite o progresie naturală de la definițiile de bază ale măsurabilității către aplicații complexe în spații funcționale.

Comparativ cu titluri precum Measure, Integration and a Primer on Probability Theory de Stefano Gentili, care pune un accent deosebit pe contextul istoric al descoperirilor matematice, volumul semnat de Malcolm Adams și Victor Guillemin se concentrează pe o abordare pragmatică și tehnică. Extinde cadrul teoretic prin includerea unor exerciții numeroase, dotate cu indicații de rezolvare, ceea ce îl face extrem de util pentru studiul individual în comparație cu alte texte care omit pașii intermediari. În contextul operei autorului, observăm că Malcolm Adams păstrează rigoarea din Linear Algebra, dar o adaptează aici nevoilor specifice cercetării în probabilități și statistică.

Prezența anexelor despre spațiile metrice și a secțiunilor despre submulțimi nemăsurabile oferă contextul necesar pentru a înțelege limitările teoriei clasice. Textul nu se limitează la prezentarea teoremelor, ci construiește o bază solidă pentru profesioniștii care utilizează măsura Lebesgue și integralele în modelări statistice avansate. Stilul este precis, eliminând ambiguitățile și oferind o structură clară, potrivită pentru un curriculum universitar de nivel masteral sau doctoral.

Citește tot Restrânge

Din seria The Wadsworth & Brooks/Cole Mathematics Series

Preț: 45802 lei

Preț vechi: 53885 lei
-15%

Puncte Express: 687

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 01-15 iunie


Specificații

ISBN-13: 9780817638849
ISBN-10: 0817638849
Pagini: 228
Ilustrații: XVI, 206 p.
Dimensiuni: 160 x 241 x 18 mm
Greutate: 0.51 kg
Ediția:1996
Editura: birkhäuser
Colecția The Wadsworth & Brooks/Cole Mathematics Series
Seria The Wadsworth & Brooks/Cole Mathematics Series

Locul publicării:Boston, MA, United States

Public țintă

Research

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte cercetătorilor și studenților la matematică sau statistică ce au nevoie de o bază riguroasă în teoria măsurii. Spre deosebire de manualele pur teoretice, acesta oferă numeroase exerciții cu soluții, facilitând tranziția de la conceptele abstracte la aplicații practice în analiza Fourier și probabilități. Este un instrument de lucru esențial pentru înțelegerea integrării moderne.


Cuprins

1 Measure Theory.- 2 Integration.- 3 Fourier Analysis.- Appendix A Metric Spaces.- Appendix C A Non-Measurable Subset of the Interval (0, 1].- References.

Recenzii

"…the text is user friendly to the topics it considers and should be very accessible…Instructors and students of statistical measure theoretic courses will appreciate the numerous informative exercises; helpful hints or solution outlines are given with many of the problems. All in all, the text should make a useful reference for professionals and students."—The Journal of the American Statistical Association

Textul de pe ultima copertă

Measure theory and integration are presented to undergraduates from the perspective of probability theory. The first chapter shows why measure theory is needed for the formulation of problems in probability, and explains why one would have been forced to invent Lebesgue theory (had it not already existed) to contend with the paradoxes of large numbers. The measure-theoretic approach then leads to interesting applications and a range of topics that include the construction of the Lebesgue measure on R [superscript n] (metric space approach), the Borel-Cantelli lemmas, straight measure theory (the Lebesgue integral). Chapter 3 expands on abstract Fourier analysis, Fourier series and the Fourier integral, which have some beautiful probabilistic applications: Polya's theorem on random walks, Kac's proof of the Szegö theorem and the central limit theorem. In this concise text, quite a few applications to probability are packed into the exercises.
"…the text is user friendly to the topics it considers and should be very accessible…Instructors and students of statistical measure theoretic courses will appreciate the numerous informative exercises; helpful hints or solution outlines are given with many of the problems. All in all, the text should make a useful reference for professionals and students."—The Journal of the American Statistical Association