Neuware - Stochastic Processes: General Theory starts with the fundamental existence theorem of Kolmogorov, together with several of its extensions to stochastic processes. It treats the function theoretical aspects of processes and includes an extended account of martingales and their generalizations. Various compositions of (quasi- or semi-)martingales and their integrals are given. Here the Bochner boundedness principle plays a unifying role: a unique feature of the book. Applications to higher order stochastic differential equations and their special features are presented in detail. Stochastic processes in a manifold and multiparameter stochastic analysis are also discussed. Each of the seven chapters includes complements, exercises and extensive references: many avenues of research are suggested. The book is a completely revised and enlarged version of the author's Stochastic Processes and Integration (Noordhoff, 1979). The new title reflects the content and generality of the extensive amount of new material. Audience: Suitable as a text/reference for second year graduate classes and seminars. A knowledge of real analysis, including Lebesgue integration, is a prerequisite.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9780792337256

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Bibliografische Details

Titel

Stochastic Processes: General Theory

Verlag

Springer Us Okt 1995

Erscheinungsjahr

1995

Sprache

Englisch

ISBN-10

0792337255

ISBN-13

9780792337256

Einband

Buch

Zustand

Neu

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Inhaltsangabe

Stochastic Processes: General Theory starts with the fundamental existence theorem of Kolmogorov, together with several of its extensions to stochastic processes. It treats the function theoretical aspects of processes and includes an extended account of martingales and their generalizations. Various compositions of (quasi- or semi-)martingales and their integrals are given. Here the Bochner boundedness principle plays a unifying role: a unique feature of the book. Applications to higher order stochastic differential equations and their special features are presented in detail. Stochastic processes in a manifold and multiparameter stochastic analysis are also discussed. Each of the seven chapters includes complements, exercises and extensive references: many avenues of research are suggested.
The book is a completely revised and enlarged version of the author's Stochastic Processes and Integration (Noordhoff, 1979). The new title reflects the content and generality of the extensive amount of new material.
Audience: Suitable as a text/reference for second year graduate classes and seminars. A knowledge of real analysis, including Lebesgue integration, is a prerequisite.

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