Non-Gaussian Selfsimilar Stochastic Processes

ยท Springer Nature
เจˆ-เจ•เจฟเจคเจพเจฌ
101
เจชเฉฐเจจเฉ‡
เจฐเฉ‡เจŸเจฟเฉฐเจ—เจพเจ‚ เจ…เจคเฉ‡ เจธเจฎเฉ€เจ–เจฟเจ†เจตเจพเจ‚ เจฆเฉ€ เจชเฉเจธเจผเจŸเฉ€ เจจเจนเฉ€เจ‚ เจ•เฉ€เจคเฉ€ เจ—เจˆ เจนเฉˆ ย เจนเฉ‹เจฐ เจœเจพเจฃเฉ‹

เจ‡เจธ เจˆ-เจ•เจฟเจคเจพเจฌ เจฌเจพเจฐเฉ‡

This book offers an introduction to the field of stochastic analysis of Hermite processes. These selfsimilar stochastic processes with stationary increments live in a Wiener chaos and include the fractional Brownian motion, the only Gaussian process in this class.

Using the Wiener chaos theory and multiple stochastic integrals, the book covers the main properties of Hermite processes and their multiparameter counterparts, the Hermite sheets. It delves into the probability distribution of these stochastic processes and their sample paths, while also presenting the basics of stochastic integration theory with respect to Hermite processes and sheets.

The book goes beyond theory and provides a thorough analysis of physical models driven by Hermite noise, including the Hermite Ornstein-Uhlenbeck process and the solution to the stochastic heat equation driven by such a random perturbation. Moreover, it explores up-to-date topics central to current research in statistical inference for Hermite-driven models.

เจฒเฉ‡เจ–เจ• เจฌเจพเจฐเฉ‡

Ciprian Tudor is Full Professor at the University of Lille, France. He graduated from the University of Bucharest and earned his PhD degree in probability from Universitรฉ de La Rochelle in 2002. Following his doctorate, he held positions at the Universitรฉ Pierre et Marie Curie (Paris 6) and at the Universitรฉ de Panthรฉon-Sorbonne (Paris 1), where he obtained his Habilitation in 2006. With a research focus on stochastic processes, particularly Malliavin calculus, self-similar processes, and their applications to statistics, he has authored three monographs and more than 150 scientific publications in well-regarded journals.

เจ‡เจธ เจˆ-เจ•เจฟเจคเจพเจฌ เจจเฉ‚เฉฐ เจฐเฉ‡เจŸ เจ•เจฐเฉ‹

เจ†เจชเจฃเฉ‡ เจตเจฟเจšเจพเจฐ เจฆเฉฑเจธเฉ‹

เจชเฉœเฉเจนเจจ เจธเฉฐเจฌเฉฐเจงเฉ€ เจœเจพเจฃเจ•เจพเจฐเฉ€

เจธเจฎเจพเจฐเจŸเจซเจผเฉ‹เจจ เจ…เจคเฉ‡ เจŸเฉˆเจฌเจฒเฉˆเฉฑเจŸ
Google Play Books เจเจช เจจเฉ‚เฉฐ Android เจ…เจคเฉ‡ iPad/iPhone เจฒเจˆ เจธเจฅเจพเจชเจค เจ•เจฐเฉ‹เฅค เจ‡เจน เจคเฉเจนเจพเจกเฉ‡ เจ–เจพเจคเฉ‡ เจจเจพเจฒ เจธเจตเฉˆเจšเจฒเจฟเจค เจคเฉŒเจฐ 'เจคเฉ‡ เจธเจฟเฉฐเจ• เจ•เจฐเจฆเฉ€ เจนเฉˆ เจ…เจคเฉ‡ เจคเฉเจนเจพเจจเฉ‚เฉฐ เจ•เจฟเจคเฉ‹เจ‚ เจตเฉ€ เจ†เจจเจฒเจพเจˆเจจ เจœเจพเจ‚ เจ†เจซเจผเจฒเจพเจˆเจจ เจชเฉœเฉเจนเจจ เจฆเจฟเฉฐเจฆเฉ€ เจนเฉˆเฅค
เจฒเฉˆเจชเจŸเจพเจช เจ…เจคเฉ‡ เจ•เฉฐเจชเจฟเจŠเจŸเจฐ
เจคเฉเจธเฉ€เจ‚ เจ†เจชเจฃเฉ‡ เจ•เฉฐเจชเจฟเจŠเจŸเจฐ เจฆเจพ เจตเฉˆเฉฑเจฌ เจฌเฉเจฐเจพเจŠเจœเจผเจฐ เจตเจฐเจคเจฆเฉ‡ เจนเฉ‹เจ Google Play 'เจคเฉ‡ เจ–เจฐเฉ€เจฆเฉ€เจ†เจ‚ เจ—เจˆเจ†เจ‚ เจ†เจกเฉ€เจ“-เจ•เจฟเจคเจพเจฌเจพเจ‚ เจธเฉเจฃ เจธเจ•เจฆเฉ‡ เจนเฉ‹เฅค
eReaders เจ…เจคเฉ‡ เจนเฉ‹เจฐ เจกเฉ€เจตเจพเจˆเจธเจพเจ‚
e-ink เจกเฉ€เจตเจพเจˆเจธเจพเจ‚ 'เจคเฉ‡ เจชเฉœเฉเจนเจจ เจฒเจˆ เจœเจฟเจตเฉ‡เจ‚ Kobo eReaders, เจคเฉเจนเจพเจจเฉ‚เฉฐ เฉžเจพเจˆเจฒ เจกเจพเจŠเจจเจฒเฉ‹เจก เจ•เจฐเจจ เจ…เจคเฉ‡ เจ‡เจธเจจเฉ‚เฉฐ เจ†เจชเจฃเฉ‡ เจกเฉ€เจตเจพเจˆเจธ 'เจคเฉ‡ เจŸเฉเจฐเจพเจ‚เจธเจซเจฐ เจ•เจฐเจจ เจฆเฉ€ เจฒเฉ‹เฉœ เจนเฉ‹เจตเฉ‡เจ—เฉ€เฅค เจธเจฎเจฐเจฅเจฟเจค eReaders 'เจคเฉ‡ เฉžเจพเจˆเจฒเจพเจ‚ เจŸเฉเจฐเจพเจ‚เจธเจซเจฐ เจ•เจฐเจจ เจฒเจˆ เจตเฉ‡เจฐเจตเฉ‡ เจธเจนเจฟเจค เจฎเจฆเจฆ เจ•เฉ‡เจ‚เจฆเจฐ เจนเจฟเจฆเจพเจ‡เจคเจพเจ‚ เจฆเฉ€ เจชเจพเจฒเจฃเจพ เจ•เจฐเฉ‹เฅค