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《高等概率论》从Kolmogorov公理化体系出发,主要讲授高等概率论的基础概念和基本方法,分概率论、随机过程和鞅论三部分内容.《高等概率论》共十章,具体包括绪论、概率空间与随机变量、分布与积分、条件数学期望、随机变量列的收敛、特征函数及其应用、随机过程基础、鞅论基础、可选时定理的应用、随机点过程等.《高等概率论》在内

本书根据编者多年的双语教学经验编写，介绍了概率论与数理统计的基本概念、原理、计算方法，以及实际应用。在编写过程中，吸取了国内外优秀教材的优点，注重理论与实践相结合，系统性强，图例丰富，突出统计思想，着力培养学生分析问题和解决实际问题的能力。本书主要内容包括概率与随机事件、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量

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本书所研究的内容主要分为四章：第一章，回顾了本书中所做工作的研究背景，并就其创新点做了总结归纳；第二章，针对高维独立性检验问题，提出了新的检验统计量，并研究了该统计量在原假设和局部备择假设下的理论性质，最后用数值模拟和实际数据分析来验证所提方法的有效性；第三章，针对高维相关性检验，提出了U统计量作为检验统计量，同时提出

本书是根据工学硕士研究生应用数理统计课程基本要求编写的。全书除了讲述数理统计的传统基础内容数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析外，还包括多元统计分析初步、随机过程简介。本书根据研究生教学的特点精心选材（除随机过程简介外），注重阐明统计思想，突出统计方法介绍，强调MATLAB在数理统计中的应用；并通

本书基于Backstepping方法，重点研究其在纯反馈受约束系统和非三角结构受约束系统中的推广，结合自适应控制理论、神经网络和模糊逻辑系统逼近理论、关联大系统分散控制理论、随机微分方程稳定性理论及约束控制理论，对几类受约束的非线性系统的控制问题进行了深入的研究。

本书分为6章，从一道可用邦费罗尼不等式解答的IMO试题谈起，详细阐述了概率与不等式、概率与组合问题、概率与求和、概率与积分等内容，论述了邦费罗尼不等式及其在概率论中的应用，充分体现出用概率论知识来解答其他数学问题的优越性. 本书适合大学数学系的学生、中学数学教师、参加数学竞赛的教练员和参赛选手以及数学爱好者参考使用.