機率論(二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　口語化介紹機率定義與觀念，由易而難，由淺而深的導入完整機率理論，使讀者能事半功倍的掌控機率精髓。

　　蒐集的考題近韆題，範圍涵蓋包含數學、應數、統計、電機、電子、電信、通訊等類試題。為目前最完整的研究所機率參考書，可謂是機率寶典。

作者簡介

王鼎博士

學曆
清華大學 統計博士

經曆
大碩文化事業 統計學講師
大碩文化事業 機率論講師
大碩文化事業 數理統計講師
北部私立大學 財金係助理教授
中部私立大學 財金係助理教授

好的，這是一份關於其他圖書的詳細簡介，完全不涉及《機率論（二版）》的內容，力求內容充實、自然流暢。 --- 《宇宙的織錦：從量子糾纏到宏觀湧現》 內容簡介 本書並非一部傳統的物理學教科書，而是一次跨越尺度與維度的思想漫遊。它旨在探索宇宙中最基本構成之間的復雜聯係，以及這些聯係如何最終編織齣我們所觀察到的宏大而有序的現實圖景。作者以極其細膩的筆觸，引領讀者深入當代物理學和信息科學的前沿領域，探討的焦點集中在“湧現現象”（Emergence）——即簡單規則如何催生齣復雜行為的哲學與數學基礎。 第一部：微觀的低語——量子信息的基石 本書的開篇，深入解析瞭量子力學的核心概念，但視角側重於信息論的視角，而非純粹的數學推導。 量子態與信息度量： 我們首先探討瞭量子態本身作為一種信息的載體是如何運作的。不同於經典比特的確定性，量子比特（Qubit）的疊加態和糾纏態為信息處理帶來瞭革命性的潛力。作者詳細闡述瞭馮·諾依曼熵（Von Neumann Entropy）在衡量純態和混閤態信息不確定性上的獨特作用，並將其與信息論中的香農熵進行對比，揭示瞭量子世界在信息密度上的巨大飛躍。 糾纏的幾何學： 糾纏態是量子係統最反直覺的特徵之一。本書用直觀的語言和豐富的類比，解釋瞭貝爾不等式的物理意義，以及糾纏如何被視為一種非局域性的關聯資源。我們考察瞭諸如EPR對、GHZ態等經典糾纏態的構建與性質，並特彆關注瞭多體係統中的糾纏結構——例如，如何通過張量網絡（Tensor Networks）來描述復雜多體波函數的有效錶示，這對於模擬材料科學中的強關聯係統至關重要。 量子計算的藍圖與挑戰： 這一部分轉嚮實際應用的可能性。作者詳盡介紹瞭量子綫路模型、量子邏輯門的操作原理，並對比瞭不同容錯量子計算架構的優劣，如拓撲量子計算和基於超導電路的實現路徑。重點討論瞭量子退火（Quantum Annealing）與通用量子計算（Gate-based Quantum Computing）在解決特定優化問題上的區彆與互補性。 第二部：橋梁的構建——從微觀到介觀的過渡 如何從純粹的量子力學描述過渡到我們日常生活中的經典物理世界？這是本部分的核心議題。 退相乾機製的精細描繪： 退相乾（Decoherence）是連接量子與經典的橋梁。本書沒有停留在現象的描述，而是深入探討瞭環境誘導的量子態“泄漏”過程。我們詳細分析瞭環境自由度（Environmental Degrees of Freedom）如何耦閤到係統，以及這種耦閤如何選擇性地抹去乾涉項，從而使得宏觀係統看起來遵循經典概率。作者展示瞭不同尺度的係統（如單個原子、分子簇、納米結構）在退相乾時間尺度上的量級差異，解釋瞭為什麼我們不會在日常生活中觀察到“薛定諤的貓”的疊加態。 統計物理學的微觀根源： 這一章追溯瞭熱力學第二定律的微觀基礎。通過迴顧玻爾茲曼的統計力學方法，我們理解瞭熵增並非宇宙的基本定律，而是對特定初態集閤的統計必然性。我們考察瞭漲落定理（Fluctuation Theorems），該理論在非平衡係統與遠離熱平衡態的微小尺度上，修正瞭熵增的絕對性，揭示瞭係統在時間反演下行為的深刻聯係。 湧現的數學框架： 湧現現象需要超越綫性的數學工具。本書介紹瞭復雜係統科學中的關鍵概念，包括非綫性動力學、混沌理論的基礎（如洛倫茲吸引子和分岔圖），以及對相變（Phase Transitions）的普適性描述。著重討論瞭重整化群（Renormalization Group, RG）方法，它揭示瞭在不同尺度下物理係統行為的普適性，解釋瞭為什麼盡管微觀粒子韆差萬彆，但宏觀臨界現象的指數卻驚人地相似。 第三部：宏觀的秩序——復雜性的自我組織 本書的後半部分將視野投嚮瞭生命、智能和宇宙結構這些高度復雜的係統中。 自組織臨界性與耗散結構： 我們探索瞭遠離平衡態的係統如何通過能量耗散來維持和發展結構。普裏戈金的耗散結構理論被引入，用以理解諸如貝納德對流、化學振蕩反應等現象。隨後，重點分析瞭自組織臨界性（Self-Organized Criticality, SOC），例如沙堆模型。SOC 揭示瞭一種係統在沒有外部調諧參數的情況下，自發演化到臨界狀態，從而産生冪律分布的雪崩事件的內在機製。 信息與生命： 作者將生命視為一種高度優化的信息處理和復製係統。我們審視瞭信息論在生物學中的應用，討論瞭遺傳信息（DNA）的編碼效率，以及生物係統如何利用負熵流來維持其低熵狀態。這部分內容探討瞭“生命的湧現”是否可以從物理學的基本原理中被完全推導齣來，還是需要引入新的、非綫性的組織原則。 宇宙尺度的結構形成： 最後，本書將目光投嚮宇宙學尺度。我們考察瞭早期宇宙的微小量子漲落如何通過引力作用，放大成為今天的星係團和宇宙網。通過對暗物質和暗能量的簡要介紹，我們討論瞭宇宙學中的大型結構形成是否也遵循瞭某種可識彆的湧現模式，以及宇宙學常數問題在物理學統一性探索中的地位。 結論：統一的敘事 全書最終匯聚於一個核心論點：宇宙的織錦是由底層的信息守恒定律和上層的非綫性動力學共同編織而成的。從量子比特到星係團，我們所見的秩序並非巧閤，而是遵循著一套深刻的、跨尺度的普適原則。本書邀請讀者以一種全新的、聯係的視角，重新審視我們所處的這個既精確又充滿意外的實在世界。 --- 適閤讀者： 本書適閤對基礎物理學有一定瞭解，並對信息論、復雜係統科學、非平衡態物理以及哲學交叉領域感興趣的讀者。它要求讀者具備一定的抽象思維能力，但力求通過詳盡的類比和曆史背景，使深奧的科學概念變得可觸及。

第0 章 排列組閤
第1 章 機率概論
第2 章 隨機變數與機率分配
第3 章 隨機變數之期望值
第4 章 常見機率分配
第5 章 多元隨機變數及其分配
第6 章 不等式、極限分配與中央極限定理
第7 章 隨機過程

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當樸素，延續瞭前幾版的風格，沒有太多花哨的裝飾，這一點我很喜歡。我拿到的是精裝版，紙張的質感很好，拿在手裏沉甸甸的，有一種踏實的感覺。書頁的印刷清晰，排版也比較閤理，即便長時間閱讀也不會覺得眼睛疲勞。我當初選擇購買這本書，很大程度上是被它“二版”的字樣吸引，這意味著它在前一版的基礎上很可能進行瞭內容的更新和補充，對於我這種追求最新知識的學習者來說，這是非常重要的考量。雖然我還沒有深入閱讀，但僅僅翻看目錄和前言，就能感受到作者的嚴謹和對內容的深入打磨。前言部分通常會闡述作者編寫本書的初衷、目標讀者以及核心思想，我相信通過這部分內容的閱讀，我能對這本書的整體框架和側重點有一個初步的認識，從而更好地規劃自己的學習路徑。我特彆期待的是，二版在內容上是否對一些經典的概率論概念進行瞭更深入的探討，或者是否加入瞭一些最新的研究成果和應用案例，這些都將是衡量這本書價值的重要標準。這本書的份量也著實不輕，厚厚的幾百頁，預示著它包含瞭非常豐富的內容，我希望它能夠係統地、全麵地覆蓋概率論的核心知識體係，並且能夠循序漸進地引導我這個初學者一步步掌握這門學科。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對概率論一直心存畏懼，覺得它充滿瞭各種符號和公式，非常抽象難懂。但最近工作需要，我不得不硬著頭皮去學習。在同事的推薦下，我入手瞭這本《機率論(二版)》。拿到書後，我第一時間翻看瞭目錄，發現章節的劃分還挺細緻的。我特彆注意到它是否有“習題”部分，並且習題的難度如何。我個人的學習習慣是，在學習完一個章節後，一定要做大量的練習題來鞏固知識。如果這本書的習題設計得既有基礎的鞏固，也有拔高的拓展，並且有詳細的答案解析，那對我的幫助將是巨大的。我希望這本書能夠循序漸進地引導我，從最基本的概念開始，一步步建立起對概率論的理解。尤其希望書中對於一些關鍵定理的推導過程能夠詳細明瞭，即使我一開始看不懂，也能通過反復琢磨，慢慢領會其中的邏輯。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在關注一些關於人工智能和機器學習的書籍，發現概率論是理解很多算法的基礎，比如樸素貝葉斯分類器、隱馬爾可夫模型等等。於是，我決定重新拾起概率論。《機率論(二版)》這本書，我非常看重它的“二版”更新。我希望它能夠包含一些與現代機器學習領域相關的概率論概念，比如貝葉斯推斷、最大似然估計的更新理解，或者是一些關於隨機過程在深度學習中的應用。如果書中能提供一些與編程語言（如Python）結閤的例子，讓我能通過代碼來驗證一些概率論的結論，那將是我最期待的。我希望這本書能幫助我打通概率論與人工智能之間的壁壘，讓我能夠更深入地理解這些前沿技術。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我以前學過一些概率論的皮毛，但總覺得很多概念似是而非，不夠紮實。這次下定決心要係統地學習一下，於是選擇瞭這本《機率論(二版)》。在閱讀這本書之前，我特彆希望它能夠對我之前模糊的概念進行一次徹底的梳理和澄清。我希望書中對於“隨機事件”和“概率”的定義能夠非常清晰，並且能夠通過一些生動的例子來區分它們之間的關係。我尤其關注書中對於“獨立性”和“條件概率”的解釋，這兩個概念我一直覺得有些混淆。如果這本書能用一種非常直觀的方式來講解，並且提供一些讓我能立即理解的案例，那我就非常有信心能剋服這個難點瞭。我期待這本書能夠成為我重建概率論知識體係的堅實基石。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在準備考研的學生，概率論是我的必考科目之一，所以選擇一本靠譜的教材至關重要。拿到《機率論(二版)》後，我做的第一件事就是仔細對比瞭它的目錄和市麵上其他幾本主流的概率論教材。我發現這本書的章節安排邏輯性非常強，從基礎的隨機事件、概率基本性質，到隨機變量、概率分布，再到多維隨機變量、極限定理等等，層層遞進，非常符閤我們學習的規律。更重要的是，它在各個章節的開頭都清晰地列齣瞭本章的學習目標，這對於我這樣的目標導嚮型學習者來說，簡直是福音。我可以在開始閱讀每一章之前，先明確自己需要掌握哪些知識點，這樣在閱讀過程中就能更有針對性，也更容易檢驗自己的學習效果。我尤其關注瞭書中對於一些抽象概念的解釋方式，比如條件概率、期望、方差等，希望它能夠用通俗易懂的語言，結閤生動的例子來幫助我理解，而不是一味地堆砌公式和定理。我對這本書的期待很高，希望能通過它的學習，不僅能夠應對考試，更能真正理解概率論的精髓，為將來更深入的學習打下堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

我是一個對數學理論充滿熱情的研究生，目前的研究方嚮涉及到一些統計建模和數據分析。概率論是理解這些領域的基礎，因此我一直在尋找一本既有深度又不失嚴謹性的教材。《機率論(二版)》這個書名，給我一種非常專業的感覺。我尤其關注書中是否對一些高級的概率論概念，例如馬爾可夫鏈、泊鬆過程、或者大數定律的各種形式，有深入的闡述。這些內容對於我目前的學習和研究至關重要。同時，我也會留意書中是否引用瞭最新的研究文獻，或者是否有對經典理論進行新的詮釋。我希望這本書不僅僅是一本教科書，更能成為我學術探索過程中的一個重要參考。我期待它能夠提供一些啓發性的思考，甚至能夠引導我發現新的研究問題。

评分☆☆☆☆☆

作為一名從事金融風險管理工作的從業者，概率論是我日常工作中不可或缺的工具。我需要理解各種風險模型背後的數學原理，而這些都離不開概率論的基礎。我手中的這本《機率論(二版)》，我非常期待它能在理論的嚴謹性之外，提供更貼近實際應用的案例。例如，在計算 VaR（風險價值）時，如何運用概率分布來估計潛在損失；在進行期權定價時，如何理解布萊剋-斯科爾斯模型中的隨機性假設。如果書中能包含一些實際的金融場景分析，或者提供一些用於模擬的僞代碼，那對我來說將是極大的幫助。我希望這本書能幫助我將抽象的數學理論與我所處的行業緊密聯係起來，從而提升我的專業技能。

评分☆☆☆☆☆

在我看來，一本優秀的數學教材，不僅要內容紮實，更要能夠激發讀者的學習興趣。我拿到這本《機率論(二版)》，從書的裝幀來看，就透著一股嚴謹的氣息。我更關心的是，這本書是否能做到“寓教於樂”。我希望在講解一些概念的時候，作者能夠穿插一些曆史故事，比如概率論早期的一些著名問題，或者是一些有趣的數學悖論。這些小故事往往能讓原本枯燥的理論變得生動起來，也能幫助我更好地理解概念的起源和發展。我特彆期待書中是否有對一些著名概率論悖論的詳細分析，比如“生日問題”或者“濛提霍爾問題”，我希望能通過這本書瞭解它們背後的數學原理，以及它們如何顛覆人們的直覺。

评分☆☆☆☆☆

我是一名對數學充滿好奇心的中學生，正在為將來可能進行的數學競賽做準備。概率論是我正在涉獵的一個新領域，感覺裏麵有很多有趣的數學思想。《機率論(二版)》這本書，雖然名字聽起來有些專業，但我希望它能以一種更友好的方式來呈現。我期待書中能有豐富的圖示和大量的解題技巧，能夠幫助我理解那些復雜的公式和定理。我特彆喜歡那些“小貼士”或者“思考題”的設計，它們往往能幫助我跳齣固有的思維模式，從不同的角度去看待問題。我希望通過學習這本書，不僅能掌握概率論的基本知識，還能培養自己解決數學問題的能力，甚至能激發我對更深入的數學探索的興趣。

评分☆☆☆☆☆

作為一名業餘的統計愛好者，我一直對概率論這個領域充滿瞭好奇。雖然我並非科班齣身，但工作之餘我喜歡閱讀一些相關的書籍，來拓展自己的知識視野。《機率論(二版)》這本書，我是在一個知名的讀書社區裏偶然看到的推薦。評價中提到瞭這本書的嚴謹性和係統性，這正是我所看重的。我之前也接觸過一些概率論的入門讀物，但總覺得它們要麼過於淺顯，要麼就是跳躍性太強，讓我難以深入理解。我希望這本“二版”能夠提供一個更全麵、更深入的學習體驗。我對手繪的插圖和圖示特彆有好感，因為它們能夠直觀地展示一些復雜的概念，比如概率分布的形狀，或者隨機變量的取值範圍。如果書中包含這方麵的內容，那將大大提升我的閱讀體驗。我還在期待它是否能提供一些實際的應用案例，比如在金融、保險、或者數據分析領域，如何運用概率論的知識來解決實際問題，這對我來說是非常有吸引力的。