stochastic processes

随机过程（stochastic processes）是指一类随机变量的集合，这些随机变量的取值是随机的，并且随时间的推移而变化。随机过程可以用来描述许多自然现象和社会现象，如股票价格、天气变化、人口增长等。在数学和统计学中，随机过程是一个重要的研究领域，它涉及到概率论、随机分析、马尔可夫过程等多个分支学科。

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《Stochastic Processes》是Ross S. M.（谷士高）所著的一本关于随机过程的书籍。随机过程是指由离散或连续的状态组成的随机变量序列或随机函数序列，是概率论和统计学中重要的研究对象之一。 本书分为13章，主要涵盖了马尔可夫链、泊松过程、连续马尔可夫过程等基础的随机过程知识以及各种随机过程的性质和应用，特别是对蒙特卡罗模拟和随机过程模拟的应用进行了详细的介绍。 本书由于其通俗易懂，形式简洁，深入浅出，成为了学习随机过程的一本非常好的参考书。

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Robert G. Gallager是一位出色的电信工程学家和数学家，他在随机过程研究领域有着广泛的贡献。在他的经典著作《随机过程》（Stochastic Processes）中，他对随机过程的基本概念进行了详细的解释，并通过一系列有趣的例子来阐述这些概念的实际应用。

在这本书中，Gallager讨论了马尔可夫过程、泊松过程、随机游走等常见的随机过程，并详细讲解了随机过程的状态转移概率、平稳过程、随机过程中的关联等重要性质。此外，他也介绍了随机过程在信号处理、通信网络和控制系统等领域的应用，并概述了随机过程的最新研究成果。

Gallager的《随机过程》是一本经典的参考书籍，被广泛应用于各种数学、工程和物理领域的教学和研究工作中，成为随机过程学习领域的重要参考资料。