Название: Введение в теорию вероятностей и математическую статистику для физиков Автор: Чеботарев А.М. Издательство: Московский физико-технический институт Год: 2008 Страниц: 249 Формат: pdf/djvu Размер: 15 мб
Теоретический материал иллюстрируется примерами численного решения задач с помощью системы аналитических вычислений Mathematica, освоение которых полезно для студентов и аспирантов, изучающих вероятностные методы в физике. Мы знакомим читателя с применениями критериев Пирсона, Стьюдента, Фишера, Колмогорова и Смирнова для проверки статистических гипотез и определения параметров методом наименьших квадратов. Во второй части курса рассматриваются эргодические свойства случайных процессов, методы моделирования случайных блужданий и броуновского движения, а также численные методы Монте-Карло. В первую очередь здесь излагаются способы получения и преобразования случайных величин и обсуждаются различные критерии качества датчиков псевдослучайных чисел. Целью курса является объединение теоретических и вычислительных возможностей теории вероятностей в компактной и связанной форме.
Вероятностные пространства и основные распределения. Аксиоматика Колмогорова. Случайные величины. Вероятностные аспекты квантовой теории. Тест некоммутативности: неравенство Белла.
Сходимость случайных величин и предельные теоремы. Закон больших чисел. Пуассоновский предел. Теорема Муавра–Лапласа. Предельные теоремы для экстремальных событий.
Теорема Бохнера–Хинчина и центральная предельная теорема. Алгебра характеристических функций. Теорема Бохнера–Хинчина и ее следствия. Центральная предельная теорема. Центральная предельная теорема в форме Ляпунова и Линдеберга. Безгранично делимые и устойчивые законы. Предельные теоремы для распределений с тяжелыми хвостами.
Проблема моментов и теорема Бернштейна. Свойство аналитичности характеристических функций. Теорема Бернштейна. Кривые Пирсона. Теорема Бернштейна и распределение Вигнера.
Статистическая обработка экспериментальных данных. Задачи математической статистики. Распределение Стьюдента. Интервальные оценки. Статистическая значимость и ошибки первого и второго рода. Гипотеза о средних значениях. Гипотеза о дисперсиях. Гипотеза об однородности.
Критерий Пирсона. Теорема Пирсона. Примеры. Гипотеза о независимости выборок.
Линейный метод наименьших квадратов. Геометрическое содержание метода наименьших квадратов. Псевдорешения и проекторы. Распределение коэффициентов МНК. Оценка порядка регрессии. Примеры аппроксимации экспериментальных данных.
Критерий Колмогорова. Теорема Гливенко–Кантелли. Распределение Колмогорова. ?2-критерии Крамера–фон Мизеса и Андерсона–Дарлинга. Фильтрация выбросов. Сравнение мощности критериев.
Метод максимального правдоподобия. Функция правдоподобия и ее свойства. Информация Фишера и неравенство Рао–Крамера. Оптимальные статистики.
Скачкообразные и диффузионные процессы. Пуассоновский процесс. Диффузионный предел случайных блужданий. Свойства траекторий винеровского процесса.
Метод Монте-Карло и алгоритм Метрополиса. Методы преобразования случайных величин. Стохастический метод решения уравнения Шредингера. Алгоритм Метрополиса в дискретном случае. Марковские цепи и эволюция с непрерывным временем. Алгоритм Хастингса для несимметричных цепей.
Внимание
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.
Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.