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Reseña del editor:
Markov processes are among the most important stochastic processes for both theory and applications. This book develops the general theory of these processes, and applies this theory to various special examples. The initial chapter is devoted to the most important classical example - one dimensional Brownian motion. This, together with a chapter on continuous time Markov chains, provides the motivation for the general setup based on semigroups and generators. Chapters on stochastic calculus and probabilistic potential theory give an introduction to some of the key areas of application of Brownian motion and its relatives. A chapter on interacting particle systems treats a more recently developed class of Markov processes that have as their origin problems in physics and biology. This is a textbook for a graduate course that can follow one that covers basic probabilistic limit theorems and discrete time processes.
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- EditorialAmerican Mathematical Society
- Año de publicación2010
- ISBN 10 0821849492
- ISBN 13 9780821849491
- EncuadernaciónTapa dura
- Número de páginas271
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Continuous Time Markov Processes: An Introduction (Graduate Studies in Mathematics, 113)
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