Книга создана на основе лекций, прочитанных авторами в разные годы на механико-математическом ф-те МГУ им. М.В. Ломоносова. Материал значительно превышает рамки учебного курса, чтобы дать более глубокое представление о разнообразных разделах теории и ее применениях. Сложные доказательства вынесены в «Приложения». «Дополнения и упражнения» помогают в усвоении материала. Для профессорско-преподавательского состава, научных работников, аспирантов и студентов старших курсов университетов.

Материал учебного пособия посвящён теории динамического хаоса. Рассмотрены способы описания стохастических колебаний детерминированных динамических систем. Проведён анализ различных сценариев перехода к хаосу. Представлены наиболее простые с точки зрения изложения примеры хаотизации движений конкретных динамических систем. Учебное пособие для студентов, обучаемых согласно учебным планам подготовки магистров наук по направлениям 552500 "Радиотехника" и 553100 "Техническая физика", соответствует авторскому курсу "Введение в стохастическую динамику".

В книге дано систематическое изложение ряда важных разделов теории меры, случайных процессов, теории емкостей и выпуклых конусов, которые находят все новые и новые применения в теории вероятностей, математической экономике и теории оптимального управления. Показано, что общая теория потенциала и некоторые разделы теории случайных процессов на самом деле образуют единую теорию. Монография П.-А. Мейера стала одной из наиболее часто цитируемых книг по теории вероятностей и теории потенциала. Рассчитанная на специалистов, она, несомненно, будет интересна и математикам, применяющим в своей работе теоретико-вероятностные методы. Книга доступна аспирантам и студентам старших курсов университетов и пединститутов.

В книге излагается теория управляемых случайных процессов, которые широко используются в таких областях, как управление запасами, исследование операций, теория надежности, теория массового обслуживания и профилактическое обслуживание сложных технических систем. Ясное и простое изложение сочетается с достаточной математической строгостью приведенных результатов. Для понимания материала достаточно знания элементарной теории цепей Маркова и основ линейного программирования.

Хорошо известен связи между тремя областями математики: 1. Краевые ждачи теории функций комплексного переменно- 2. Сингулярные интегральные уравнения и уравнения Винера-Хопфа. 3. Случайные блуждавгя на полупрямой, прогноз случайных процессов. Теория в одномерном случае развивалась от основополагающих работ Ю.В.Сохоцкого, Д.Гильберта, И.Племельи, Т.Карлеман, Н.Винера и Э. Хопфа до завершающих исследований Н.Г.Крейна, Н.И.Мусхелиивили, И.Н.Векуа, Ф.Гахова, Бакстера и др. После почти столетнего развития сейчас эту теорию можно считать в основном завершенной, что и отражено в ряде фундаментальных монографий.

В первой части содержится обзор развитой на Западе методологии для выработки подходов к задаче управления портфелем финансовых инструментов, выбору критериев, генерированию сценариев для случайных величин, выбору алгоритмов решения получающихся задач стохастического динамического управления. Во второй части работы излагаются оригинальные результаты автора. Сформулирована двухкритериальная задача об управлении портфелем в динамике с целью максимизации ожидаемого дохода в конце процесса от вложенного капитала в начале и минимизации критерия допустимых потерь. Динамика портфеля записывается в переменных — количествах ценных бумаг в портфеле. Основные результаты относятся к динамической задаче при наличии неопределенных факторов в виде марковского процесса. В такой постановке для решения задачи по выбору одной из паретовских точек в пространстве двух критериев применим формализм динамического программирования. Удается установить принцип линейного разложения оптимального результата текущей оптимальной оценки конечного результата и как следствие установить оптимальность простых стратегий для задачи максимизации математического ожидания конечного результата. Предложены вычислительные процедуры прогонки, которые основываются на декомпозиции исходной задачи на случайный процесс и детерминированный.

Книга посвящена одному из наиболее актуальных вопросов в общей теории управления - проблемам оптимального управления с учетом случайных факторов. Теоретические вопросы излагаются в ней с приложениями к задачам о распределении ресурсов между различными отраслями производства и потреблением, оптимальных сроках замены оборудования, регулировании водоснабжения и др.

В брошюре рассказывается об идеях и способах предсказания значений случайных процессов. Рассматриваются простейшие алгоритмы прогнозирования, демонстрируются свойства прогнозирующих фильтров. Показаны основные свойства алгоритмов прогноза в сочетании с алгоритмами суммирования и циклического опроса. Рассматриваются технические устройства, в которых используется операция прогнозирования. Брошюра рассчитана на массового читателя.

Изложены математические методы описания и анализа нелинейных детерминированных и стохастических систем, а также алгоритмы синтеза оптимальных систем управления и наблюдения. В частности, впервые в учебной литературе приведены алгоритмы анализа стохастических систем с применением спектрального преобразования, синтеза оптимального управления при неполной информации и конечномерных фильтров оптимальной структуры. Предназначено для студентов и аспирантов инженерно-технических и авиационных специальностей вузов.

В книге изучаются вопросы суммирования стационарно связанных, в частности, независимых и одинаково распределённых случайных величин. Большинство излагаемых в книге методов распространяется и на случаи суммирования неодинаковых независимых или слабо зависимых слагаемых, но соответствующие результаты выглядят более громоздко и не столь законченно. Именно поэтому изложение ограничивается изучением лишь стационарно связанных величин. В книге, помимо теории суммирования, рассматриваются также некоторые вопросы аналитической структуры устойчивых законов, естественно связанные с теорией суммирования независимых одинаково распределённых величин.

Дается введение в квантовое стохастическое исчисление в симметричном пространстве Фока с точки зрения теории случайных процессов. Обсуждается квантовая формула Ито, применения к вероятностным представлениям решений дифференциальных уравнений, расширениям динамических полугрупп. Приведены новые алгебраические соотношения для хронологически упорядоченных экспонент, родственных стохастическим полугруппам в классической теории вероятностей.

Эта монография - первая из предлагаемой серии по теории вероятностей. Хотя название «Интегральная геометрия» может показаться несколько необычным в этом контексте, тем не менее, оно вполне подходит, ибо интегральная геометрия развилась из того, что раньше называлось «Геометрические вероятности». Возникшая, согласно легенде, из задачи Бюффона об игле, которая даже через два столетия не утратила своей красоты и привлекательности, геометрическая вероятность прошла через трудности, достигшие своей кульминации в парадоксах Бертрана и которые грозили еще неокрепшему предмету изгнанием из дома Математики.

Книга состоит из двух частей. В принадлежащей советскому автору Р. В. Амбарцумяну первой части стохастическая геометрия трактуется как дисциплина, тесно связанная с классической интегральной геометрией. Основную роль играет аппарат факторизации мер, детально разрабатываемый сначала для мер интегральной геометрии, а затем применяемый к исследованию случайных геометрических процессов. Вторая часть представляет собой перевод с немецкого книги Д. Штойяна и Й. Мекке (ГДР). Она имеет более прикладной характер. Изучаются модели точечных процессов, мозаик, случайных замкнутых множеств. Для специалистов по теории вероятностей, статистическому исследованию геометрических структур, распознаванию образов и т. д.

В книге последовательно изложена теория случайных операторов в гильбертовом пространстве. Введены понятия сильных и слабых случайных операторов, рассмотрены способы их задания, найдены условия сходимости случайных операторов, построена их спектральная теория, примененная затем к исследованию уравнений со случайными операторами (дифференциальными .и типа Фредгольма). Изучены операторнозначные мартингалы, с помощью которых построены стохастические интегралы и стохастические уравнения для операторнозначных функций. Построена общая теория линейных уравнений, на основании которой получено описание непрерывных стохастических полугрупп. Рассчитана на научных работников, занимающихся вопросами теории вероятностей, математического анализа, теоретической физики. Будет полезна специалистам-нематематикам, использующим в своих исследованиях теоретико-вероятностные методы, а также студентам старших курсов университетов соответствующих специальностей.

Книга написана известными американскими математиками и посвящена одному из важных современных направлений в теории вероятностей, недостаточно отраженному в литературе на русском языке. Авторы тяготеют к содержательным результатам, а не к максимальной обобщенности, рассматривают ряд примеров и приложений. В книге удачно сочетаются высокий научный уровень изложения и одновременно доступность для студенческой аудитории.

В монографии с помощью методов стохастического анализа рассматриваются случайные отображения в гильбертовом прострааотве, не являющиеся непрерывными с вероятностью 1. Проводится локализация расширенного стохастического интеграла и стохастической производной. Введено определение действия случайного отображения на случайные элементы. Изучается структура гауссовских случайных операторов. Приведены математичеокие модели, овязанные с квантовой физикой и описываемые уравнениями со случайными операторами. Последние решаются в некоторых случаях о помощью аппарата бесконечномерных дифференциальных уравнений в частных производных. Для специалистов в области теория случайных процессов в функционального анализа.

Книга посвящена одному из наиболее актуальных вопросов в общей теории управления - проблемам оптимального управления с учетом случайных факторов. Теоретические вопросы излагаются в ней с приложениями к задачам о распределении ресурсов между различными отраслями производства и потреблением, оптимальных сроках замены оборудования, регилировании водоснабжения и др.

Систематически излагается общий функциональный подход к изучению обобщенных стохастических дифференциальных уравнений в частных производных, описывающих многие важные теоретико-вероятностные модели с помощью обобщенных случайных функций. Изучаются граничные свойства обобщенных функций, дается характеризация всех возможных граничных условий для общего (линейного) дифференциального оператора, устанавливается разрешимость общих граничных задач, дается их точное и приближенное решение. На этой основе находятся различные характеристики случайных полей, возникающих в предлагаемой общей теоретико-вероятностной модели, изучается их вероятностное поведение (например, устанавливается марковское свойство), рассматриваются различные задачи прогнозирования, задачи идентификации и оценки параметров самой модели по статиетпческн.м данным и др. От читателя предполагается знание основ функционального анализа и теории вероятностей.

В книге изложены основные понятия теории марковских цепей. Наиболее существенная черта этой книги —развитие матричного метода исследования цепей, который является, по мнению автора, основным и наиболее сильным орудием разработки теории дискретных цепей Маркова.

Дается систематическое изложение современного состояния стохастического дифференциального исчисления, являющегося одним из мощных средств исследования случайных процессов. На основе этого исчисления авторы - известные японские ученые - дают исчерпывающее изложение теории стохастических дифференциальных уравнений с множеством применений к диффузионным процессам, уравнениям с частными производными, стохастической дифференциальной геометрии. Для специалистов в области теории вероятностей, теории случайных процессов и их приложений (теории оптимального управления, фильтрации и т. д.), анализа и современной геометрии, а также для преподавателей, студентов и аспирантов.