MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季-网易公开课

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 MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季

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【第1集】1. Introduction and Probability Review 1.介绍和概率审查

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 1. Introduction and Probability Review 1.介绍和概率审查

【第2集】2. More Review; The Bernoulli Process 2.更多审查;伯努利进程

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 2. More Review; The Bernoulli Process 2.更多审查;伯努利进程

【第3集】3. Law of Large Numbers, Convergence 3.大数定律，收敛

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 3. Law of Large Numbers, Convergence 3.大数定律，收敛

【第4集】4. Poisson (the Perfect Arrival Process) 4.泊松（完美的到达过程）

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 4. Poisson (the Perfect Arrival Process) 4.泊松（完美的到达过程）

【第5集】5. Poisson Combining and Splitting 5.泊松组合和分裂

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 5. Poisson Combining and Splitting 5.泊松组合和分裂

【第6集】6. From Poisson to Markov 6.从泊松到马尔可夫

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 6. From Poisson to Markov 6.从泊松到马尔可夫

【第7集】7. Finite-state Markov Chains; The Matrix Approach 7.有限状态马尔可夫链;矩阵的方法

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 7. Finite-state Markov Chains; The Matrix Approach 7.有限状态马尔可夫链;矩阵的方法

【第8集】8. Markov Eigenvalues and Eigenvectors 8.马尔可夫特征值和特征向量

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 8. Markov Eigenvalues and Eigenvectors 8.马尔可夫特征值和特征向量

【第9集】9. Markov Rewards and Dynamic Programming 9.马尔可夫奖励和动态编程

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 9. Markov Rewards and Dynamic Programming 9.马尔可夫奖励和动态编程

【第10集】10. Renewals and the Strong Law of Large Numbers 10.更新与强大的大数定律

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 10. Renewals and the Strong Law of Large Numbers 10.更新与强大的大数定律

【第11集】11. Renewals: Strong Law and Rewards 11.更新:强有力的法律与奖励

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 11. Renewals: Strong Law and Rewards 11.更新:强有力的法律与奖励

【第12集】12. Renewal Rewards, Stopping Trials, and Wald's Inequality 12.更新奖励，停止审判和瓦尔德不等式

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 12. Renewal Rewards, Stopping Trials, and Wald's Inequality 12.更新奖励，停止审判和瓦尔德不等式

【第13集】13. Little, M/G/1, Ensemble Averages 13.小M/G/1，集合平均

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 13. Little, M/G/1, Ensemble Averages 13.小M/G/1，集合平均

【第14集】14. Review 14.回顾

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 14. Review 14.回顾

【第15集】15. The Last Renewal 15.最后的更新

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 15. The Last Renewal 15.最后的更新

【第16集】16. Renewals and Countable-state Markov 16.延续和可数状态马尔可夫

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 16. Renewals and Countable-state Markov 16.延续和可数状态马尔可夫

【第17集】17. Countable-state Markov Chains 17.可数状态马尔可夫链

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 17. Countable-state Markov Chains 17.可数状态马尔可夫链

【第18集】18. Countable-state Markov Chains and Processes 18.可数状态马尔可夫链和流程

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 18. Countable-state Markov Chains and Processes 18.可数状态马尔可夫链和流程

【第19集】19. Countable-state Markov Processes 19.可数状态马尔可夫进程

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 19. Countable-state Markov Processes 19.可数状态马尔可夫进程

【第20集】20. Markov Processes and Random Walks 20.马尔可夫进程和随机游动

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 20. Markov Processes and Random Walks 20.马尔可夫进程和随机游动

【第21集】21. Hypothesis Testing and Random Walks 21.假设检验和随机散步

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 21. Hypothesis Testing and Random Walks 21.假设检验和随机散步

【第22集】22. Random Walks and Thresholds 22.随机游动和阈值

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 22. Random Walks and Thresholds 22.随机游动和阈值

【第23集】23. Martingales (Plain, Sub, and Super) 23. Martingales(Plain, Sub, and Super)

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 23. Martingales (Plain, Sub, and Super) 23. Martingales(Plain, Sub, and Super)

【第24集】24. Martingales: Stopping and Converging 24. Martingales：停止和融合

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 24. Martingales: Stopping and Converging 24. Martingales：停止和融合

【第25集】25. Putting It All Together 25.把它整合在一起

MIT 6.262 Discrete Stochastic Processes, Spring 2011麻省理工：离散型随机过程，2011年春季 - 25. Putting It All Together 25.把它整合在一起

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