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随机过程作业

定理、引理及推论部分

定理 5.1（Champan-Kolmogorov 方程，简称C-K 方程）对一切n,m ≥0,i,j ∈S 有（1） p ()

n m ij

+=()()

∑

∈S

k n kj

m ik p p ;

（2）

()

n n n p

p p p

p p

====-- 21....

定理5.2 每个Markov 链}{

,2,1,0:=n Y

都具有强的Markov 性；即，

对每个停时τ，给定直到时刻τ的过去，之后过程Y }

{

,1,0:==++n Y n t t

在}{∞

上的分布是P Y .

定理5.3 互通是一种等价关系，即满足：（1）自反性i ?i; （2）对称性i ?j,则j ?i ；（3）对称性i ?j ，j ?k,i ?k.

定理5.4 若状态i,j 同属一类，则d ()i =d ()j . 定理5.5 状态i 为常返状态当且仅当)

(n ii

n p ∑

∞

=0=∞；状态i 为非常返态时

)

(n ii

n p ∑

∞

-11，因而此时)

(.0lim

=∞

→n ii

n p

引理5.1 对任意状态i,j 及1≤n +∞,有

()

()()

∑

=-=

l l n jj l ij n ij

f 1

引理5.2 若i ?j 且i 为常返态，则f .1=ii

定理5.6 常返态是一个类性质.

定理5.7 任意Markov 链的状态空间S ，可惟一分解为有限个或可列个互不相交的子集D,C 1

之和，使得

（1）每一个C n

是常返状态组成的不可约闭集；

（2） C n

中的状态同类，或者全是正常返态，或者全是零常返态。

它们有相同的周期且f

,,1n ii

C j i ∈=

（3） D 由全体非常返态组成.自C n

中状态出发不能到D 达中状态.

定理5.8 周期为d 的不可约Markov 链，其状态空间S 可惟一地分解为d 个互不相交的子集之和，即 S=1

0-=d r S r , S

,φ=?s r

r ≠s,

且使得自S r

中任意状态出发，经1步转移必进入中（其中S

S 0

）.

定理5.9 若状态i 是周期为d 的常返状态，则

∞

→n lim

p (

)

当∞

时，

推论5.1 设i 为常返状态，则i 为零常返状态?

()

.0lim =∞

→n ii

n p

定理5.10 若j 为非常返状态或零常返状态，则对S i ∈?，

()

.0lim =∞

→n ii

n p

推论5.2 有限状态Markov 链，不可能全为非常返状态，也不可能有零常返状态，从而不可约的有限Markov 链是正常返的. 推论5.3 若Markov 链有一个零常返状态，则必有无限个零常返状态.

定理5.11 若j 为正常返状态且周期为d ，则对i ?及0≤r ≤d-1,有

()

.lim j

ii r nd ij

n d

r f p μ

=+∞

→

推论5.4 设不可约的、正常返的、周期为d 的Markov 链，其状态空间为S,则对任何状态i →j,i,j ,S ∈有

()

j n ij

n S j i d p 同属于子集与若其他

,,0lim ?

????=∞

→μ

引理5.3 设有非负数列{}n

a 的d 个子列{},1,2,1,0,-=+d s a

kd 如果对每

一个s,存在极限

∞

→+=n s s kd b a ,lim

则有

11lim

s d s k n

k n b d

a n

∑

-==∞

→=

定理5.12 对于任意状态i,j ,S ∈有

()

?????=∑

=∞

→.,,01lim

为正常返状态状态，

为非常返状态或零常返j f j p n

k ij

k n μ

推论5.5 如果{}n

X 是不可约的、常返的，Markov 链（即每个状态都

是常返的），则任意状态i,j ∈S,有

()

1lim

k ij

k n p n

∑

=∞

→

定理5.13 对于不可约非周期的Markov 链:

(1) 若它是遍历的，则()

()S j p n ij

n j

∈=∞

→0lim π

是不变分布且是惟一的

不变分布；

(2) 若状态都是顺过的或全为零常返的，则不变分布不存在.

定义部分

定义5.1（Markov 链）随机过程}{

,2,1,0,=n X n

称为Markov 链，若

它只取有限或可列个值E ,0

(我们已{} ,2,1,0来标记E ,0

,,1

并称

它们是过程的状态，{} ,2,1,0或者其子集为S ，成为过程的状态空间).对任意的n ≥0及状态i,j,i

,,,,110

-n i i

有

P }{n

n n n i X

i X

i X i X

j X

=====--+,.,|11

,1100

=P {

j X

n ==+|1

定义5.2 （转移概率）称上式中的条件概率=P {

j X

n ==+|1

为

Markov 链}{

,2,1,0,=n X

的一步转移概率，简称条件概率.

定义 5.3 （时齐Markov 链）当Markov 链的转移概率

P {

j X

n ==+|1

只与状态i,j 有关，而与n 无关时，称Markov

链是时齐的，并记p =

P {

j X

n ==+|1

(n 0≥);否则，就称之

为非时齐的.

定义5.4 （随机矩阵）若一个矩阵具有

（1） p

;,,0S j i ij

∈≥

（2） ∑

∈∈?=S

j ij S i p .,1

性质，则称此矩阵为随机矩阵. 定义 5.5 （n 步转移概率）称条件概率p =

P {

j X

n ==+|1

，

i,j 1,0,≥≥∈n m

为Markov 链的n 步转移概率，相应的称P (

)

()

()n ij n p =为

n 步转移概率矩阵. 定义5.6 令}{

,2,1,0:=n Y

是一个定义在概率空间()P Ω,,F 上的具有可

数状态空间的随机过程，()P Ω,,F 上的广义随机变量（即可以取值+∞）

称为一个停时，如果

（1） τ只取非负整数值（包含+∞）；

（2）对每个非负整数m ，事件()}{m ≤ωτω:完全由Y Y

Y ,1

确定.

定义5.7 称状态i 可达状态j (),,

S j i ∈若存在n 0≥使得()

,0 n ij

记为i ?

若同时有状态j ?i ，则称i 与j 互通，记为i ?j.

定义5.8 若Markov 链只存在一个类，就称它是不可约的.否则称为可约的.

定义5.9（周期性）若集合(

)}{0

,1: n ij

p n n ≥非空，则称它的最大公约数

d=d ()i 为状态i 的周期,若d ,1 称i 是周期的;若d=1,称i 是非周期的.并特别规定上述集合为空集时,称i 的周期为无穷大.

定义5.10 （常返性）对于任何状态i,j,以f ()n ij

记从i 出发经n 步后首次

到达j 的概率,则有

f (

),00=ij

f (

)

}{.1,|1,,2,1,,0≥=-=≠==n i

X n k j X j X P k n n ij

令f

()

n ij n ij

f ∑

∞

若f

,1=ij

称状态j 为常返状态.若f

1 ij

称j 为非常返状态

或瞬过状态.

定义5.11 对于常返态i,若,

+∞ i

则称i 为正常返态;若,+∞=i

则称i

为零常返状态.特别地，若i 为正常返且是非周期的，则称之为遍历状态.若i 是遍历状态，且f (),11=ii

则称i 为吸收状态.此时显然.1=i

定义5.12 对于Markov 链,概率分布}{S

j j

∈,π

称为不变的,若

ij i S

i j p ππ∑

∈=

可见若Markov 链的初始分布P {}j

p j X

==0

是不变分布,则

X i

的分布将是

P }}{}{?

=?====∑∑

∈∈S

k i ij S

i p p i X P i

X j X P j

.|0

这与X 0

的分布是相同的.依次递推,X

,3,2,1,0,=n n

将有相同的分布,这

也是称{}S i p i

∈,为不变分布的原因.

定义5.13 称Markov 链是遍历的，如果所有状态相通且均是周期为1的正常返状态，对于遍历的Markov 链，极限

()

j p j n ij

n ∈=∞

→,lim π

称为Markov 链的极限分布.

应用随机过程学习总结

应用随机过程学习总结一、预备知识：概率论随机过程属于概率论的动态部分，即随机变量随时间不断发展变化的过程，它以概率论作为主要的基础知识。 1、概率空间方面，主要掌握sigma代数和可测空间，在随机过程中由总体样本空间所构成的集合族。符号解释： sup表示上确界， inf表示下确界。本帖隐藏的内容 2、数字特征、矩母函数与特征函数：随机变量完全由其概率分布来描述。其中由于概率分布较难确定，因此通常计算随机变量的数字特征来估算分布总体，而矩母函数和特征函数便用于随机变量的N阶矩计算，同时唯一的决定概率分布。 3、独立性和条件期望：独立随机变量和的分布通常由卷积来表示，对于同为分布函数的两个函数，卷积可以交换顺序，同时满足结合律和分配率。条件期望中，最重要的是理解并记忆E(X) = E[E(X|Y)] = intergral(E(X|Y=y))dFY(y)。二、随机过程基本概念和类型随机过程是概率空间上的一族随机变量。因为研究随机过程主要是研究其统计规律性，由Kolmogorov定理可知，随机过程的有限维分布族是随机过程概率特征的完整描述。同样，随机过程的有限维分布也通过某些数值特征来描述。 1、平稳过程，通常研究宽平稳过程：如果X(t1)和X(t2)的自协方差函数 r(t1,t2)=r(0,t-s)均成立，即随机过程X(t)的协方差函数r(t,s)只与时间差 t-s有关，r(t) = r(-t)记为宽平稳随机过程。因为一条随机序列仅仅是随机过程的一次观察，那么遍历性问题便是希望将随即过程的均值和自协方差从这一条样本路径中估计出来，因此宽平稳序列只需满足其均值遍历性原理和协方差遍历性原理即可。 2、独立增量过程：若X[Tn]– X[T(n-1)]对任意n均相互独立，则称X(t)是独立增量过程。若独立增量过程的特征函数具有可乘性，则其必为平稳增量过程。兼有独立增量和平稳增量的过程称为平稳独立增量过程，其均值函数一定是时间t的线性函数。

随机过程作业

第三章随机过程 A 简答题： 3-1 写出一维随机变量函数的均值、二维随机变量函数的联合概率密度（雅克比行列式）的定义式。 3-2 写出广义平稳（即宽平稳）随机过程的判断条件，写出各态历经随机过程的判断条件。 3-3 平稳随机过程的自相关函数有哪些性质功率谱密度有哪些性质自相关函数与功率谱密度之间有什么关系 3-4 高斯过程主要有哪些性质 3-5 随机过程通过线性系统时，输出与输入功率谱密度之间的关系如何 3-6 写出窄带随机过程的两种表达式。 3-7 窄带高斯过程的同相分量和正交分量的统计特性如何 3-8 窄带高斯过程的包络、正弦波加窄带高斯噪声的合成包络分别服从什么分布 3-9 写出高斯白噪声的功率谱密度和自相关函数的表达式，并分别解释“高斯”及“白”的含义。 3-10 写出带限高斯白噪声功率的计算式。 B 计算题：一、补充习题 3-1 设()()cos(2)c y t x t f t πθ=?+，其中()x t 与θ统计独立，()x t 为0均值的平稳随机过程，自相关函数与功率谱密度分别为：(),()x x R P τω。 ①若θ在（0，2π）均匀分布，求y()t 的均值，自相关函数和功率谱密度。 ②若θ为常数，求y()t 的均值，自相关函数和功率谱密度。 3-2 已知()n t 是均值为0的白噪声，其双边功率谱密度为：0 ()2 N P ω= 双，通过下图()a 所示的相干解调器。图中窄带滤波器（中心频率为c ω）和低通滤波器的传递函数1()H ω及2()H ω示于图()b ，图()c 。

试求：①图中()i n t （窄带噪声）、()p n t 及0()n t 的噪声功率谱。 ②给出0()n t 的噪声自相关函数及其噪声功率值。 3-3 设()i n t 为窄带高斯平稳随机过程，其均值为0，方差为2 n σ，信号[cos ()]c i A t n t ω+经过下图所示电路后输出为()y t ，()()()y t u t v t =+，其中()u t 是与cos c A t ω对应的函数，()v t 是与()i n t 对应的输出。假设()c n t 及()s n t 的带宽等于低通滤波器的通频带。求()u t 和()v t 的平均功率之比。

随机过程作业和答案第三章

第三章马尔科夫过程 1、将一颗筛子扔多次。记X n 为第n 次扔正面出现的点数，问{X(n) , n=1,2,3,···}是马尔科夫链吗？如果是，试写出一步转移概率矩阵。又记Y n 为前n 次扔出正面出现点数的总和，问{Y(n) , n=1,2,3,···}是马尔科夫链吗？如果是，试写出一步转移概率矩阵。解：1)由已知可得，每次扔筛子正面出现的点数与以前的状态无关。故X(n)是马尔科夫链。 E={1,2,3,4,5,6} ,其一步转移概率为: P ij = P ij =P{X(n+1)=j ∣X(n)=i }=1/6 (i=1,2,…,6,j=1,2,…,6) ∴转移矩阵为 2)由已知可得，每前n 次扔正面出现点数的总和是相互独立的。即每次n 次扔正面出现点数的总和与以前状态无关，故Y(n)为马尔科夫链。其一步转移概率为其中 2、一个质点在直线上做随机游动，一步向右的概率为p , (0

随机过程上机实验报告讲解.pdf

2015-2016第一学期随机过程第二次上机实验报告实验目的：通过随机过程上机实验，熟悉Monte Carlo计算机随机模拟方法，熟悉Matlab的运行环境，了解随机模拟的原理，熟悉随机过程的编码规律即各种随机过程的实现方法，加深对随机过程的理解。上机内容：（1）模拟随机游走。（2）模拟Brown运动的样本轨道。（3）模拟Markov过程。实验步骤：（1）给出随机游走的样本轨道模拟结果，并附带模拟程序。 ①一维情形 %一维简单随机游走 %“从0开始，向前跳一步的概率为p，向后跳一步的概率为1－p” n=50; p=0.5; y=[0 cumsum(2.*(rand(1,n-1)<=p)-1)]; % n步。 plot([0:n-1],y); %画出折线图如下。

%一维随机步长的随机游动 %选取任一零均值的分布为步长, 比如，均匀分布。n=50; x=rand(1,n)-1/2; y=[0 (cumsum(x)-1)]; plot([0:n],y);

②二维情形 %在(u, v)坐标平面上画出点(u(k), v(k)), k=1:n, 其中(u(k))和(v(k)) 是一维随机游动。例 %子程序是用四种不同颜色画了同一随机游动的四条轨道。 n=100000; colorstr=['b' 'r' 'g' 'y']; for k=1:4 z=2.*(rand(2,n)<0.5)-1; x=[zeros(1,2); cumsum(z')]; col=colorstr(k); plot(x(:,1),x(:,2),col);

hold on end grid ③%三维随机游走ranwalk3d p=0.5; n=10000; colorstr=['b' 'r' 'g' 'y']; for k=1:4 z=2.*(rand(3,n)<=p)-1; x=[zeros(1,3); cumsum(z')]; col=colorstr(k); plot3(x(:,1),x(:,2),x(:,3),col);

随机过程习题答案A

随机过程习题解答（一）第一讲作业： 1、设随机向量的两个分量相互独立，且均服从标准正态分布。（a）分别写出随机变量和的分布密度（b）试问：与是否独立？说明理由。解：（a）（b）由于：因此是服从正态分布的二维随机向量，其协方差矩阵为：因此与独立。 2、设和为独立的随机变量，期望和方差分别为和。（a）试求和的相关系数；（b）与能否不相关？能否有严格线性函数关系？若能，试分别写出条件。解：（a）利用的独立性，由计算有：（b）当的时候，和线性相关，即 3、设是一个实的均值为零，二阶矩存在的随机过程，其相关函数为，且是一个周期为T的函数，即，试求方差函数。解：由定义，有： 4、考察两个谐波随机信号和，其中：

式中和为正的常数；是内均匀分布的随机变量，是标准正态分布的随机变量。（a）求的均值、方差和相关函数；（b）若与独立，求与Y的互相关函数。解：（a）（b）第二讲作业： P33/2．解：其中为整数，为脉宽从而有一维分布密度： P33/3．解：由周期性及三角关系，有：反函数，因此有一维分布： P35/4. 解：(1) 其中由题意可知，的联合概率密度为：

利用变换：，及雅克比行列式：我们有的联合分布密度为：因此有：且V和相互独立独立。（2）典型样本函数是一条正弦曲线。（3）给定一时刻，由于独立、服从正态分布，因此也服从正态分布，且所以。（4）由于：所以因此当时，当时，由（1）中的结论，有： P36/7．证明： (1) (2) 由协方差函数的定义，有：

P37/10. 解：（1）当i =j 时；否则令，则有第三讲作业： P111/7．解：（1）是齐次马氏链。经过次交换后，甲袋中白球数仅仅与次交换后的状态有关，和之前的状态和交换次数无关。（2）由题意，我们有一步转移矩阵： P111/8．解：（1）由马氏链的马氏性，我们有：（2）由齐次马氏链的性质，有：（2）

随机过程报告——马尔可夫链

马尔可夫链马尔可夫链是一种特殊的随机过程，最初由A.A .M arkov 所研究。它的直观背景如下:设有一随机运动的系统E (例如运动着的质点等)，它可能处的状态记为 ,....E ,...,E ,E n 10总共有可数个或者有穷个。这系统只可能在时刻t=1,2,…n,…上改变它的状态。随着∑的运动进程，定义一列随机变量Xn,n=0,1, 2, ?其中Xn=k ，如在t=n 时，∑位于Ek 。定义1.1 设有随机过程}{T n X n ∈，，若对任意的整数T n ∈和任意的 ,,...,110I i i i n ∈+条件概率满足 }i {},...,i X i {1n 100 01n 1n n n n n n i X X P i X X P ======++++ 则称}{T n X n ∈，为马尔可夫链，简称为马氏链。实际中常常碰到具有下列性质的运动系统∑。如果己知它在t=n 时的状态，则关于它在n 时以前所处的状态的补充知识，对预言∑在n 时以后所处的状态，不起任何作用。或者说，在己知的“现在”的条件下， “将来”与“过去”是无关的。这种性质，就是直观意义上的“马尔可夫性”，或者称为“无后效性”。假设马尔可夫过程}{T n X n ∈，的参数集T 是离散时间集合，即T={0,1,2,…},其相应Xn 可能取值的全体组成的状态空间是离散状态空间I={1,2,..}。定义1.2 条件概率 }{P 1)(i X j X p n n n ij ===+ 称为马尔可夫链}{T n X n ∈，在时刻n 的一步转移矩阵，其中i ，j ∈I ，简称为转移概率。一般地，转移概率)(P n ij 不仅与状态i,j 有关，而且与时刻n 有关。当)(P n ij 不依赖于时刻n 时，表示马尔可夫链具有平稳转移概率。若对任意的i ，j ∈I ，马尔可夫

随机过程习题和答案

一、1.1设二维随机变量(,)的联合概率密度函数为：试求:在时,求。解：当时，＝＝ 1.2 设离散型随机变量X服从几何分布：试求的特征函数，并以此求其期望与方差。解：

所以： 2.1 袋中红球，每隔单位时间从袋中有一个白球，两个任取一球后放回，对每对应随机变量一个确定的t ?????=时取得白球如果对时取得红球如果对t e t t t X t 3)( .维分布函数族试求这个随机过程的一 2.2 设随机过程，其中是常数，与是相互独立的随机变量，服从区间上的均匀分布，服从瑞利分布，其概率密度为试证明为宽平稳过程。解：（1）

与无关（2），所以（3）只与时间间隔有关，所以为宽平稳过程。 2.3是随机变量，且，其中设随机过程U t U t X 2cos )(=求：，.5)(5)(==U D U E .321）方差函数）协方差函数；（）均值函数；（（ 2.4是其中，设有两个随机过程U Ut t Y Ut t X ,)()(32==.5)(=U D 随机变量，且数。试求它们的互协方差函 2.5，试求随机过程是两个随机变量设B At t X B A 3)(,,+=的均值),(+∞-∞=∈T t 相互独若函数和自相关函数B A ,.),()(),2,0(~),4,1(~,21t t R t m U B N A X X 及则且立

为多少？ 3.1一队学生顺次等候体检。设每人体检所需的时间服从均值为2分钟的指数分布并且与其他人所需时间相互独立，则1小时内平均有多少学生接受过体检？在这1小时内最多有40名学生接受过体检的概率是多少（设学生非常多，医生不会空闲）解：令()N t 表示(0,)t 时间内的体检人数，则()N t 为参数为30的poisson 过程。以小时为单位。则((1))30E N =。 40 30 (30)((1)40)!k k P N e k -=≤=∑。 3.2在某公共汽车起点站有两路公共汽车。乘客乘坐1,2路公共汽车的强度分别为1λ，2λ，当1路公共汽车有1N 人乘坐后出发；2路公共汽车在有2N 人乘坐后出发。设在0时刻两路公共汽车同时开始等候乘客到来，求（1）1路公共汽车比2路公共汽车早出发的概率表达式；（2）当1N =2N ，1λ=2λ时，计算上述概率。解：法一：（1）乘坐1、2路汽车所到来的人数分别为参数为1λ、2λ的poisson 过程，令它们为1()N t 、2()N t 。1 N T 表示1()N t =1N 的发生时刻，2 N T 表示2()N t =2N 的发生时刻。 1 11 1111111()exp()(1)! N N N T f t t t N λλ-= -- 2 22 1222222()exp()(1)! N N N T f t t t N λλ-= --

随机过程报告——马尔可夫链.doc

马尔可夫链马尔可夫链是一种特殊的随机过程，最初由 A.A .M arkov 所研究。它的直观背景如下 : 设有一随机运动的系统 E ( 例如运动着的质点等 ) ，它可能处的状态记为E 0 , E1 ,..., E n ,.... 总共有可数个或者有穷个。这系统只可能在时刻t=1,2, n, 上改变它的状态。随着的运动进程，定义一列随机变量 Xn,n=0,1, 2, ?其中Xn=k，如在 t=n 时，位于 Ek。定义 1.1 设有随机过程 X n， n T ，若对任意的整数 n T 和任意的 i 0 , i1 ,...i n 1 I , 条件概率满足 { i n 1 X i ,..., X n i n }{ i n 1 X n i n } P X n 1 0 P X n 1 则称 X n， n T为马尔可夫链，简称为马氏链。实际中常常碰到具有下列性质的运动系统。如果己知它在t=n 时的状态，则关于它在 n时以前所处的状态的补充知识，对预言在 n时以后所处的状态，不起任何作用。或者说，在己知的“现在”的条件下，“将来”与“过去”是无关的。这种性质，就是直观意义上的“马尔可夫性”，或者称为“无后效性” 。假设马尔可夫过程 X n， n T 的参数集T是离散时间集合，即T={0,1,2, }, 其相应 Xn可能取值的全体组成的状态空间是离散状态空间I={1,2,..}。定义 1.2 条件概率 P( n) { j X n i } ij p X n 1 称为马尔可夫链X n， n T 在时刻n的一步转移矩阵，其中i，j I ，简称为转移概率。一般地，转移概率 P ij( n )不仅与状态 i,j 有关，而且与时刻 n有关。当 P ij( n)不依赖于时刻 n时，表示马尔可夫链具有平稳转移概率。若对任意的 i ，j I，马尔可夫

随机过程作业

第三章随机过程作业 1.设A、B是独立同分布的随机变量，求随机过程的均值函数、自相关函数和协方差函数。 2.设是独立增量过程，且，方差函数为。记随机过程，、为常数，。（1）证明是独立增量随机过程；（2）求的方差函数和协方差函数。 3.设随机过程，其中是相互独立的随机变量且均值为0、方差为1，求的协方差函数。 4.设U是随机变量，随机过程. (1) 是严平稳过程吗为什么 (2) 如果，证明：的自相关函数是常数。 5.设随机过程,其中U与V独立同分布。 (1) 是平稳过程吗为什么 (2) 是严平稳过程吗为什么 6.设随机变量的分布密度为, 令, 试求的一维概率分布密度及。

7.若从t = 0开始每隔1/2分钟查阅某手机所接收的短信息 , 令试求：的一维分布函数 8.设随机过程, 其中是相互独立的随机变量 , 且, 试求的均值与协方差函数 . 9.设其中为常数 , 随机变量 , 令 , 试求 :和。 10.设有随机过程，并设x是一实数，定义另一个随机过程试证的均值和自相关函数分别为随机过程的一维和二维分布函数。11.设有随机过程,，其中为均匀分布于间的随机变量，即试证：（1）自相关函数（2）协相关函数 12.质点在直线上作随机游动，即在时质点可以在轴上往右或往左作一个单位距离的随机游动。若往右移动一个单位距离的概率为，往左移动一个单位距离的概率为，即

，且各次游动是相互统计独立的。经过n 次游动，质点所处的位置为。（1）的均值；（2）求的相关函数和自协方差函数和。 13.设，其中服从上的均匀分布。试证 : 是宽平稳序列。 14.设其中服从上的均匀分布. 试证 :既不是宽平稳也不是严平稳过程 . 15.设随机过程和都不是平稳的，且其中和是均值为零的相互独立的平稳过程，它们有相同的相关函数，求证是平稳过程。 16.设是均值为零的平稳随机过程。试证 : 仍是一平稳随机过程 , 其中为复常数，为整数。 17.若平稳过程满足条件，则称是周期为的平稳过程。试证是周期为的平稳过程的充分必要条件是其自相关函数必为周期等于的周期函数。

随机过程知识点汇总

第一章随机过程的基本概念与基本类型一．随机变量及其分布 1．随机变量，分布函数离散型随机变量的概率分布用分布列分布函数连续型随机变量的概率分布用概率密度分布函数 2．n维随机变量其联合分布函数离散型联合分布列连续型联合概率密度３．随机变量的数字特征数学期望：离散型随机变量连续型随机变量方差：反映随机变量取值的离散程度协方差（两个随机变量）：相关系数（两个随机变量）：若，则称不相关。独立不相关４．特征函数离散连续重要性质：，，，５．常见随机变量的分布列或概率密度、期望、方差０－１分布二项分布泊松分布均匀分布略正态分布指数分布６．Ｎ维正态随机变量的联合概率密度，，正定协方差阵二．随机过程的基本概念１．随机过程的一般定义设是概率空间，是给定的参数集，若对每个，都有一个随机变量与之对应，则称随机变量族是上的随机过程。简记为。含义：随机过程是随机现象的变化过程，用一族随机变量才能刻画出这种随机现象的全部统计规律性。另一方面，它是某种随机实验的结果，而实验出现的样本函数是随机的。当固定时，是随机变量。当固定时，时普通函数，称为随机过程的一个样本函数或轨道。分类：根据参数集和状态空间是否可列，分四类。也可以根据之间的概率关系分类，如独立增量过程，马尔可夫过程，平稳过程等。２．随机过程的分布律和数字特征用有限维分布函数族来刻划随机过程的统计规律性。随机过程的一维分布，二维分布，…，维分布的全体称为有限维分布函数族。随机过程的有限维分布函数族是随机过程概率特征的完整描述。在实际中，要知道随机过程的全部有限维分布函数族是不可能的，因此用某些统计特征来取代。（１）均值函数表示随机过程在时刻的平均值。（２）方差函数表示随机过程在时刻对均值的偏离程度。（３）协方差函数且有（４）相关函数(3)和(4)表示随机过程在时刻，时的线性相关程度。

随机过程作业

南昌航空大学硕士研究生2009 / 2010学年第一学期考试卷 1. 求随机相位正弦波()cos()X t a t ωθ=+，(,)t ∈-∞+∞，的均值函数，方差函数和自相关函数。其中θ是在（-л，л）内均匀分布的随机变量 2.()X t 是泊松过程，求出泊松过程的均值函数(),X m t 方差函数()X D t ，相关函数(,)X R s t 协方差函数(,)X B s t . 3.设顾客到达商场的速率为2人/分钟，求: (i)在10分钟内顾客达到数的均值； (ii) 在10分钟内顾客达到数的方差； (iii)在10分钟内至少一个顾客达到的概率； (iv)在10分钟内到达顾客不超过3人的概率。(12分)

4.利用重复抛掷硬币的实验定义一个随机过程cos ,(){ 2,, t X t t π=出现正面，出现正面， (,)t ∈-∞+∞ 求:(i)()X t 的一维分布函数1(,),(,1);2F x F x (ii)()X t 的二维分布函数121(,,1);2F x x (iii)()X t 的均值函数(),(1),X X m t m 方差函数(),(1)X X D t D .(16分) 5.设移民到某地区的居民户数是一泊松过程，平均每周有2户定居，如果每户的人口数是随机变量，一户4口人的概率是1/6,一户3口人的概率是1/3,一户2口人的概率是1/3,一户1口人的概率是1/6,并且

每户的人口数是相互独立的，求2周内移民到该地区的人口数的期望和方 6.设{,1}n X n ≥为有限齐次马尔可夫链，其初始分布和概率转移矩阵为 01 {},1,2,3,4.4 i p P X i i ==== 11114444111144441111444411114444?? ? ? ? ? ? ? ? ? ??? , 求(i)201{4|1,14}P X X X ==<<,(ii) 21{4|14}P X X =<<(12分) 7.设明天是否有雨仅与今天的天气有关，而与过去的天气无关。又设今天下雨明天也下雨的概率为0.7,今天无雨明天有雨的概率为0.4，规定有雨的天气状态为0，无雨的天气状态为1.求周一下雨周四也下雨的概率。 8.设{1,2,3,4}I =，其一步转移概率矩阵为:

随机过程2016作业及答案3

1.Players A and B take turns in answering trivia questions, starting with player A answering the ?rst question. Each time A answers a question, she has probability p 1 of getting it right. Each time B plays, he has probability p 2 of getting it right. (a)If A answers m questions, what is the PMF of the number of questions she gets right? The r.v.is Bin(m,p 1),so the PMF is m k p k 1(1 p 1)m k for k 2{0,1,...,m }.(b)If A answers m times and B answers n times,what is the PMF of the total number of questions they get right (you can leave your answer as a sum)?Describe exactly when/whether this is a Binomial distribution. Let T be the total number of questions they get right.To get a total of k questions right,it must be that A got 0and B got k ,or A got 1and B got k 1,etc.These are disjoint events so the PMF is P (T =k )=k X j =0?m j ◆p j 1(1 p 1)m j ?n k j ◆p k j 2(1 p 2)n (k j )for k 2{0,1,...,m +n },with the usual convention that n k is 0for k >n . This is the Bin(m +n,p )distribution if p 1=p 2=p ,as shown in class (using the story for the Binomial,or using Vandermonde’s identity).For p 1=p 2,it’s not a Binomial distribution,since the trials have di ?erent probabilities of success;having some trials with one probability of success and other trials with another probability of success isn’t equivalent to having trials with some “e ?ective”probability of success.(c)Suppose that the ?rst player to answer correctly wins the game (with no prede-termined maximum number of questions that can be asked).Find the probability that A wins the game. Let r =P (A wins).Conditioning on the results of the ?rst question for each player,we have r =p 1+(1 p 1)p 2·0+(1 p 1)(1 p 2)r, which gives r =p 11 (1 p 1)(1 p 2)=p 1p 1+p 2 p 1p 2 .1 SI 241 Probability & Stochastic Processes, Fall 2016 Homework 3 Solutions 随机过程2016 作业及答案

随机过程上机实验报告-华中科技大学--HUST

随机实验报告班级：通信1301班姓名：郭世康学号：U201313639 指导教师：卢正新

一、模块功能描述 CMYRand类是整个系统的核心，它产生各种随机数据供后面的类使用。可以产生伪随机序列、均匀分布、正态分布、泊松分布、指数分布等多种随机数据。 CRandomDlg类是数据的采集处理类。它可以将CMYRand产生的随机数据处理分析，再送入CScope等类进行模拟示波器显示。 CScope等类是有关示波器显示的类。二、模块间的关系 CRandomDlg类在整个程序中是一个不可缺少的环节，它调用CMYRand中的函数来产生符合所需分布的随机序列，再将产生的结果统计分析，送到CScope类中的函数进行模拟示波器显示。CMYRand为整个程序的核心，就是这个类产生所需分布的随机序列。CAboutDlg是模拟示波器界面上的有关按钮选项的类。我们在示波器界面上点击一个按钮，它就会执行这个按钮所对应功能，比如点击正态分布，它就会调用CRandomDlg中的对应函数，在调用CMYRand中的产生正态分布的函数，再将结果送到CScope类中进行显示，最后我们可以在示波器上看到图形。三、数据结构在本次随机试验中所填写的代码部分并没有用到有关于结构体等数据结构的东西。四、功能函数 1、 /* 函数功能，采用线性同余法，根据输入的种子数产生一个伪随机数. 如果种子不变，则将可以重复调用产生一个伪随机序列。利用CMyRand类中定义的全局变量：S, K, N, Y。其中K和N为算法参数，S用于保存种子数，Y为产生的随机数 */ unsigned int CMyRand::MyRand(unsigned int seed) { //添加伪随机数产生代码 if(S==seed)

随机过程学习总结

随机过程学习报告通过这一段时间以来的学习，我认识到我们的生活中充满了随机过程的实例，在生活中我们经常需要了解在一定时间间隔[0,t)内某随机事件出现次数的统计规律，如到某商店的顾客数；某电话总机接到的呼唤次数；在电子技术领域中的散粒噪声和脉冲噪声；已编码信号的误码数等。在我们的专业学习——通信工程中，研究数字通信中已编码信号的误码流，数模变换中对信号进行采样等也都会应用到随机过程的知识，因此这门课程的学习是非常重要的。一、认识泊松过程与复合泊松过程的区别泊松过程是一类很重要的随机过程，随机质点流描述的随机现象十分广泛，下面我就通过运用泊松过程的知识解答一道书本中的实际应用题目：设移民到某地区定居的户数是一泊松过程，平均每周有两户定居，即λ=2。若每户的人口数是随机变量，一户4人的概率是1/6，一户3人的概率是1/3，一户两人的概率是1/3，一户一人的概率是1/6，且每户的人口数是相互独立的，①5周内移民到该地区定居的人口数是否为泊松过程？②求上述随机过程的数学期望与方差。分析：这道题目中的问题就是复合泊松过程的实际应用，这类过程具有泊松过程的一部分性质，不同的地方就在于随机质点流的到达不必再满足每次只能到一个的标准，这就将随机过程的研究与实际相融合，生活中的大部分过程其实是不可能满足每次到达一个这样的苛刻要求的，比如调查到达商场购物的人数等问题时，实际去商场购物时人们大多都是与好朋友结伴出行而不可能存在每个人都是独自来购物的现象，所以引入复合泊松过程是十分有必要的。解：设[0,t)时间内到该地定居的户数为N(t)，则{N(t)，t>=0}是一泊松过程，X(n)为第n 户移民到该地定居的家庭人口数，{X(0)=0,X(n),n=1,2,3···}是独立同分布随机变量列，Y(t)为[0,t)时间内定居到该地的人数。则Y(t)=∑=) (0 )n (X t N n t>=0 为一复合泊松过程， )()(υ?n X =4γi e *1/6+3γi e *1/3+2γi e *1/3+γi e *1/6 )()t (υ?Y =)1)((t )1(-γ?λX e 由特征函数的唯一性可知，Y(t)不是泊松过程。 E[X(n)]=4*1/6+3*1/3+2*1/3+1*1/6=5/2 E[）（n X 2 ]=16*1/6+9*1/3+4*1/3+1*1/6=43/6 则E[Y(t)]=λt*E[X(1)]=t*5; D[Y(t)]=λt*E[）（1X 2 ]=t*43/3; 则五周内定居到该地的人数数学期望为：5*5=25 方差为：5*43/3=215/3

随机过程读书报告

随机过程读书报告老子云：“合抱之木，生于毫末；九层之台，起于垒土；千里之行，始于足下。”而这句话的哲理就是告诉我们量变最终可以达到质变。而对于任何事物的认识只有逐渐积累，扩大视野，把握其整体基础体系并不断思索，才会上升到一个新的高度。其实考试只是一种形式，而真正的去理解和领悟一门课程知识才是最为重要的，而学期结束时写一篇读书报告有利于我们去对这门课整体把握同时也复习一下已经掌握的知识。因此，我想这也是老师的一番苦心吧！说实在的，我本科是师范类专业的，从未接触过随机过程这门在工程技术中广泛应用的课程知识。但我感到很庆幸，有幸在读研期间接触到这门课程。并对其有了初步的了解和认识。下面对自己对随机过程的学习做以下报告：学习过程中通过老师的讲解和自己课下的学习我了解到随机过程的理论与方法，已广泛地应用于科学技术各个领域，并越来越显示出十分重要的作用。例如，平稳过程的滤波和预测应用于通信、雷达及导航；时间序列分析应用于系统建模及气象预报；卡尔曼滤波应用于空间技术及信息处理；线性系统在随机作用下的分析计算应用于电力系统运行及船舶自动航行等等。不仅如此，随机过程理论与方法已广泛地渗透到很多专业和技术领域中，特别是，作为控制科学与工程的基础课，为许多后续专业课，如系统辨识与参数估计，自适应控制，随机控制，最优估计，智能控制与专家系统等学习，打下坚实的理论基础。因此，我认识到对于工科院校的研究生以及从事科学研究、工程技术的工作者，随机过程无疑是一门很重要的基础课程。下面具体谈一下我所了解和学到的随机过程知识。一般来说，把一组随机变量定义为随机过程。在研究随机过程时人们透过表面的偶然性描述出必然的内在规律并以概率的形式来描述这些规律，从偶然中悟出必然正是这一学科的魅力所在。古人云：“欲灭一国，必先灭其历史文化。”由此可见历史文化的重要性，下面我们就一起来了解一下随机过程学科的历史发展，随机过程整个学科的理论基础是由柯尔莫哥洛夫和杜布奠定的。这一学科最早源于对物理学的研究，如吉布斯、玻尔兹曼、庞加莱等人对统计力学的研究，及后来爱因斯坦、维纳、莱维等人对布朗运动的开创性工作。1907年前后，马尔可夫研究了一系列有特定相依性的随机变量，后人称之为马尔可夫链。1923年维纳给出布朗运动的数学定义，直到今日这一过程仍是重要的研究课题。随机过程一般理论的研究通常认为开始于20世纪30年代。1931年，柯尔莫哥洛夫发表了《概率论的解析方法》，1934年A·辛钦发表了《平稳过程的相关理论》，这两篇著作奠定了马尔可夫过程与平稳过程的理论基础。1953年，杜布出版了名著《随机过程论》，系统且严格地叙述了随机过程基本理论。在研究方法方面，研究随机过程的方法多种多样，主要可以分为两大类：一类是概率方法，其中用到轨道性质、停时和随机微分方程等；另一类是分析的方法，其中用到测度论、微分方程、半群理论、函数堆和希尔伯特空间等。实际研究中常常两种方法并用。另外组合方法和代数方法在某些特殊随机过程的研究中也有一定作用。而该课程研究的主要内容有：多指标随机过程、无穷质点与马尔可夫过程、概率与位势及各种特殊过程的专题讨论等。中国学者在平稳过程、马

随机过程课程作业(附MATLAB源码)

绘制样本曲线的MATLAB命令： t=1:50:100000; xt1=0.5*cos(0.5.*t+pi/3); subplot(2,2,1) plot(t,xt); axis([1 100000 -1 1]); title('样本曲线一，sita=pi/3'); xt2=0.5*cos(0.5.*t+pi/2); subplot(2,2,2); plot(t,xt); axis([1 100000 -1 1]); title('样本曲线二，sita=pi/2'); xt3=0.5*cos(0.5.*t+3*pi/4); subplot(2,2,3); plot(t,xt); axis([1 100000 -1 1]); title('样本曲线三，sita=3*pi/4'); xt3=0.5*cos(0.5.*t+3*pi/2); subplot(2,2,4); plot(t,xt); axis([1 100000 -1 1]); title('样本曲线四，sita=3*pi/2'); 四条样本曲线图：

选取第一条样本曲线对时间求均值： MATLAB 命令为： avX=sum(xt1)/length(t) avX = 0.0018 泊松过程的模拟： a 采用增量迭加法产生泊松过程根据泊松过程是一个平稳增量随机过程，那么可知 1100()()()()()()()()n n n N t N t N t N t N t N t N t N t -=-+-+???+-+ 其中1()()()n n N t N t P λτ--= 假设某泊松过程的参数λ=3，时间最大为30，τ=1那么MTALAB 参数的样本曲线命令为 lamda=2;Tmax=30;hao=1; for j=1:4 i=1;N(1)= 0; while(i

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