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Autor(en): 
  • Leszek Gawarecki
  • Vidyadhar S. Mandrekar
  • Stochastic Analysis for Gaussian Random Processes and Fields: With Applications 
     

    (Buch)
    Dieser Artikel gilt, aufgrund seiner Grösse, beim Versand als 3 Artikel!


    Übersicht
     
    Lieferstatus:   Vorankündigung
    Veröffentlichung:  ANGEKÜNDIGT  
    Genre:  Schulbücher 
    ISBN:  9781498707817 
    EAN-Code: 
    9781498707817 
    Verlag:  Taylor and Francis 
    Einband:  Gebunden  
    Sprache:  English  
    Dimensionen:  H 235 mm / B 156 mm / D  
    Gewicht:  431 gr 
    Seiten:  201 
    Illustration:  Farb., s/w. Abb. 
    Bewertung: Keine Bewertung vor Veröffentlichung möglich.
    Inhalt:
    Stochastic Analysis for Gaussian Random Processes and Fields: With Applications presents Hilbert space methods to study deep analytic properties connecting probabilistic notions. In particular, it studies Gaussian random fields using reproducing kernel Hilbert spaces (RKHSs).

    The book begins with preliminary results on covariance and associated RKHS before introducing the Gaussian process and Gaussian random fields. The authors use chaos expansion to define the Skorokhod integral, which generalizes the Itô integral. They show how the Skorokhod integral is a dual operator of Skorokhod differentiation and the divergence operator of Malliavin. The authors also present Gaussian processes indexed by real numbers and obtain a Kallianpur-Striebel Bayes' formula for the filtering problem. After discussing the problem of equivalence and singularity of Gaussian random fields (including a generalization of the Girsanov theorem), the book concludes with the Markov property of Gaussian random fields indexed by measures and generalized Gaussian random fields indexed by Schwartz space. The Markov property for generalized random fields is connected to the Markov process generated by a Dirichlet form.

      



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