Let Us Use White Noise

ยท
ยท World Scientific
เจˆ-เจ•เจฟเจคเจพเจฌ
232
เจชเฉฐเจจเฉ‡
เจฏเฉ‹เจ—
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‡

Why should we use white noise analysis? Well, one reason of course is that it fills that earlier gap in the tool kit. As Hida would put it, white noise provides us with a useful set of independent coordinates, parametrized by 'time'. And there is a feature which makes white noise analysis extremely user-friendly. Typically the physicist โ€” and not only he โ€” sits there with some heuristic ansatz, like e.g. the famous Feynman 'integral', wondering whether and how this might make sense mathematically. In many cases the characterization theorem of white noise analysis provides the user with a sweet and easy answer. Feynman's 'integral' can now be understood, the 'It's all in the vacuum' ansatz of Haag and Coester is now making sense via Dirichlet forms, and so on in many fields of application. There is mathematical finance, there have been applications in biology, and engineering, many more than we could collect in the present volume.Finally, there is one extra benefit: when we internalize the structures of Gaussian white noise analysis we will be ready to meet another close relative. We will enjoy the important similarities and differences which we encounter in the Poisson case, championed in particular by Y Kondratiev and his group. Let us look forward to a companion volume on the uses of Poisson white noise.The present volume is more than a collection of autonomous contributions. The introductory chapter on white noise analysis was made available to the other authors early on for reference and to facilitate conceptual and notational coherence in their work.

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