随机过程作业(全部)
随机过程作业和答案第一二章
随机过程作业第一章 P9例题6:随机过程X(t)=A+Bt, t ≥0, 其中A 和B 是独立随机变量,分布服从正态分布N(0, 1)。
求X(t)的一维和二维分布。
解 先求一维分布。
当t 固定,X(t)是随机变量,因为 EX(t)=EA+tEB=0, DX(t)=DA+2t DB=1+2t故X(t)具有正态分布N(0, 1+2t )。
这亦是随机过程X(t)的一维分布。
再求二维分布。
当1t , 2t 固定, X(1t )=A+B 1t , X(2t )=A+B 2t因A 、B 独立同正态分布,故(A, B)T 亦为二维正态分布。
则其线性变换也服从正态分布。
且所以二维分布是数学期望为(0, 0)T,协方差矩阵 的二维正态分布。
P10例题7:随机过程X(t)=Acost, -∞<t<∞,其中A 是随机变量,且有分布列 A 1 2 3 P 1/3 1/3 1/3 求 (1) 一维分布函数(2) 二维分布函数解 (1) 先求所以222211211)DX(t ,1)DX(t , 0)EX(t ,0)(t t t EX +=+===212121211))(())()X(t ())X(t ),(cov(t t Bt A Bt A E t X E t X +=++==⎥⎦⎤⎢⎣⎡++++222121211111t t t t t t )3π,0x x F )2πF(x;x F ;,( ),4;(21π( ;) 4F x π。
X()cos ,442A A ππ==显然,三值,,易知它仅取2232 22{()42P X π=={cos 42P A π==1P{A 1},3==31}223)4({ ,31 }2)4({====ππX P X P 同理,⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥<≤<≤<= 2 23 x 1,2 23x 2 ,32 2 x 22 ,3122 x 0 )4; ( ,πx F进而有P18例题1:具有随机初相位的简谐波 其中a 与 是正常数,而 服从在区间[0,2 ]上的均匀分布, 求X(t)的数学期望方差和相关函数。
第三章随机过程作业
第三章随机过程作业1. 设A 、B 是独立同分布N(0,σ2)的随机变量,求随机过程{X t =At +B,t ∈R 1}的均值函数、自相关函数和协方差函数。
2. 设{X t ,t ≥a}是独立增量过程,且X a =0,方差函数为σX t 2。
记随机过程Y t =kX t +c ,k 、c 为常数,c≠0。
(1) 证明Y t 是独立增量随机过程;(2) 求Y t 的方差函数和协方差函数。
3. 设随机过程X t =X +Y ⋅t +Z ⋅t 2,其中X,Y,Z 是相互独立的随机变量且均值为0、方差为1,求{X t }的协方差函数。
4. 设U 是随机变量,随机过程X t =U,−∞ <t <∞ .(1) X t 是严平稳过程吗?为什么?(2) 如果E(U)=μ ,Var(U)=σ2,证明:X t 的自相关函数是常数。
5. 设随机过程X t =U cos t +V sin t,−∞ <t <∞ ,其中U 与V 独立同分布N(0,1)。
(1) X t 是平稳过程吗?为什么?(2) X t 是严平稳过程吗?为什么?6. 设随机变量X 的分布密度为f X ( x), 令 Y( t) = e − X t ( t > 0 ,X > 0), 试求Y( t)的一维概率分布密度及E(Y ( t ))、R X (s,t)。
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X (t )={cos πt ,如t 时手机接收到短信息,2t ,如t 时手机未接收到短信息,试求:X (t )的一维分布函数 F [12;x],F[1;x]8. 设随机过程Y n =∑X k n k=1,Y 0=0, 其中X k ( 1 ≤ k ≤ n) 是相互独立的随机变量 ,且P( X k = 1 ) = p ,P( X k = 0 ) = 1 − p = q , 试求{ Y n } 的均值与协方差函数 .9. 设X( t) = A sin (ωt +Z) ,其中A 、ω为常数 , 随机变量Z ~ U( −π ,π) , 令Y ( t) = X 2 ( t ) , 试求 :EY ( t ) 和R Y ( t,t +τ)。
随机过程习题及部分解答【直接打印】
随机过程习题及部分解答习题一1. 若随机过程()(),X t X t At t =-∞<<+∞为,式中A 为(0,1)上均匀分布的随机变量,求X (t )的一维概率密度(;)X P x t 。
2. 设随机过程()cos(),X t A t t R ωθ=+∈,其中振幅A 及角频率ω均为常数,相位θ是在[,]ππ-上服从均匀分布的随机变量,求X (t )的一维分布。
习题二1. 若随机过程X (t )为X (t )=At t -∞<<+∞,式中A 为(0,1)上均匀分布的随机变量,求12[()],(,)X E X t R t t2. 给定一随机过程X (t )和常数a ,试以X (t )的相关函数表示随机过程()()()Y t X t a X t =+-的自相关函数。
3. 已知随机过程X (t )的均值M X (t )和协方差函数12(,),()X C i t t ϕ是普通函数,试求随机过程()()()Y t X t t ϕ=+是普通函数,试求随机过程()()()Y t X t t ϕ=+的均值和协方差函数。
4. 设()cos sin X t A at B at =+,其中A ,B 是相互独立且服从同一高斯(正态)分布2(0,)N σ的随机变量,a 为常数,试求X (t )的值与相关函数。
习题三1. 试证3.1节均方收敛的性质。
2. 证明:若(),;(),X t t T Y t t T ∈∈均方可微,a ,b 为任意常数,则()()aX t bY t +也是均方可微,且有[()()]()()aX t bY t aX t bY t '''+=+3. 证明:若(),X t t T ∈均方可微,()f t 是普通的可微函数,则()()f t X t 均方可微且[()()]()()()()f t X t f t X t f t X t '''=+4. 证明:设()[,]X t a b 在上均方可微,且()[,]X t a b '在上均方连续,则有()()()b aX t dt X b X a '=-⎰5. 证明,设(),[,];(),[,]X t t T a b Y t t T a b ∈=∈=为两个随机过程,且在T 上均方可积,αβ和为常数,则有[()()]()()b b baaaX t Y t dt X t dt Y t dt αβαβ+=+⎰⎰⎰()()(),b c baacaX t dt X t dt X t dt a c b =+⎰⎰⎰≤≤6. 求随机微分方程()()()[0,](0)0X t aX t Y t t X '+=∈+∞⎧⎨=⎩的()X t 数学期望[()]E X t 。
《随机过程概论》第2章 随机信号的基本概念 作业
第2章 随机信号的基本概念 作业
2-1、已知随机信号()0cos X t A t ω=,其中0ω 为常数,随机变量A 服从标准高斯分布。
求00
0,,32t ππωω=三个时刻()X t 的一维概率密度。
2-2、已知随机信号()X
t A Bt =+,其中,A B 皆为已知的随机变量。
①求随机信号()X t 的期望()E X t ⎡⎤⎣⎦和自相关函数()12,X R t t ;②若已知随机变量,A B 相互独立,试用,A B 的概率密度()A f a 和()B f b 来表示()X t 的一维概率密度();X f x t 。
2-3、两个随机信号()()0sin X
t t ω=+Φ与()()0cos Y t t ω=+Φ,其中0ω为常数,随机变量Φ服从[]0,2π的均匀分布;试求:
①两个随机信号的互相关函数()12,XY
R t t ; ②讨论两个随机信号的正交的条件,并且判定正交条件下它们的互不相关性与统计独立性。
2-4、设随机信号()00cos sin X t A t B t ωω=+,其中0ω为常数,,A B 是两个
线性无关的高斯随机变量,且期望都为0,方差为2σ,求()X
t 的一维概率密度函数。
清华大学随机过程作业 答案
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3
参考答案:
(1) |X1|, |X2|, |X3|, ... 满足 Markov 性,可以严格证明:P (|Xn+1| = xn+1||X1| = x1, ..., |Xn| = xn) = P (|Xn+1| = xn+1||Xn| = xn)。 当 |Xn| = 0 时,必有:|Xn+1| = 1,P (|Xn+1| = 1||X1| = x1, ..., |Xn| = 0) = 1 = P (|Xn+1| = 1||Xn| = 0) 当 |Xn| = xn ̸= 0 ∨ m 时,则 |Xn+1| = xn+1 必须取值为 |Xn| ± 1
=
(i1,
i2),
Zt−1
=
(xt−1,
yt−1),
·
·
·
,
Z1
=
(x1,
y1)}
=
2
0
0 < i1 = i2 < m 其他
1
P {Zt+1
=
(i1,
i2)|Zt
=
(i1,
i2),
Zt−1
=
(xt−1,
yt−1),
·
·
·
,
Z1
=
(x1,
y1)}
=
2
0
i1 = i2 = m 其他
2. 设一个离散时间、离散状态的随机过程 {Xn, n ⩾ 1} 满足
X1, · · · , Xn−1⊥Xn+1|Xn, ∀n > 1
则成立
李晓峰应用随机过程课后习题_随机过程答案CH1
习 题一、习题编号本次作业:1,2, 7,9,12,17,18,19,23,25 二、习题解答1.1 设随机试验E 是将一枚硬币抛两次,观察H -正面,T -反面出现的情况,试分析它的概率空间(),,P Ω。
解1.1: 样本空间:Ω = {HH, HT, TH, TT}集类:F = { Ø, Ω, {HH}, {HT}, {TH}, {TT},{HH,HT}, {HH, TH}, {HH,TT}, {HT, TH}, {HT, TT}, {TH, TT}, {HH, HT, TH}, {HH, HT, TT}, {HT, TH, TT}, {TH, TT, HH}, }概率:P: P{HH} = P{HT} = P{TH} = P{TT} = 1/41.2 设,A B ∈Ω,集类{},A B =。
试求:()σ的所有元素。
解1.2:因为:{},A B =所以:(){},,,σ=∅Ω1.3 设四个黑球与两个白球随机地等分为A 与B 两组,记A 组中白球的数目为X ;然后随机交换A 与B 中一个球,再记交换后A 组中白球的数目为Y 。
试求:(1)X 的分布律;(2)Y|X 的分布律;(3)Y 的分布律。
解1.3:(1)总计有2个白球,因此,X 的取值为0,1,2。
等分共有36C 种分法,等分后,X 取值分别为0,1,2的概率为:3211244242333666012012131()()555XX C C C C C P X P X C C C ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ (2)交换一个球后,1)如果X 中没有白球,则交换后Y 可能取值为0、1 2)如果X 中有一个白球,则交换后Y 可能取值为0、1、2 3)如果X 中有两个白球,则交换后Y 可能取值为1、2|0|01|00|11|12|11|22|21225221(|)3399933Y XP Y X ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭(3)20()(|)()i P Y P Y X i P X i ====∑2(0)(0|)()1123359515i P Y P Y X i P X i =======⨯+⨯=∑2(1)(1|)()21532135953535i P Y P Y X i P X i =======⨯+⨯+⨯=∑2(2)(2|)()23110953515i P Y P Y X i P X i =======+⨯+⨯=∑故Y 的分布律为:012131()555YP Y ⎛⎫ ⎪ ⎪⎪⎝⎭1.4 设A 与B 是概率空间(),,P Ω上的事件,且()01P B <<,试证明:A 与B独立的充要条件为:()()|=|P A B P A B 。
随机过程作业(全部)
作业1(随机过程的基本概念)1、对于给定的随机过程{(),}X t t T ∈及实数x ,定义随机过程1,()()0,()X t xY t X t x≤⎧=⎨>⎩,t T ∈ 请将{(),}Y t t T ∈的均值函数和相关函数用{(),}X t t T ∈的一维和二维分布函数表示。
2、设(),Z t X Yt t R =+∀∈,其中随机变量X ,Y 相互独立且都服从2(0,)N σ,证明{(),}Z t t R ∀∈是正态过程,并求其相关函数。
3、设{(),0}W t t ≥是参数为2σ的Wiener 过程,求下列过程的协方差函数: (1){(),0}W t At t +≥,其中A 为常数;(2){(),0}W t Xt t +≥,其中(0,1)X N ,且与{(),0}W t t ≥相互独立;(3)2{(),0}taW t a ≥,其中a 为正常数; (4)1{(),0}tW t t≥作业2(泊松过程)1、设{(),0}N t t ≥是强度为λ的Poisson 过程,令()()()Y t N t L N t =+-,其中L>0为常数,求{(),0}Y t t ≥的一维分布,均值函数和相关函数。
2、设{(),0}N t t ≥是强度为λ的Poisson 过程,证明对于任意的0s t ≤<,(()|())()(1),0,1,,k kn k n s s P N s k N t n C k n t t-===-=作业3 (更新过程)1 设{(t),0}N t ≥是更新过程,更新间距,1,2,i X i = 服从参数为λ的指数分布,则(t),0N t ≥是服从参数为λ的Poisson 分布。
2 某收音机使用一节电池供电,当电池失效时,立即换一节同型号新电池。
如果电池的寿命服从30小时到60小时的均匀分布,问长时间工作情况下该收音机更换电池的速率是多少? 若没有备用电池,当收音机失效时,立即在市场上采购同型号电池,获得新电池的时间服从0小时到1小时的均匀分布,求在长时间工作的情况下,更换电池的速率。
(完整版)随机过程习题答案
解 转移概率如图
一步概率转移矩阵为
10000 111
00 333 P 01110
333
00111 333
00001
二步转移概率矩阵为
10 0 00 1 00 0 0
11 1 00 11 1 0 0
3 33
333
P (2)
111
111
0
00
0
33 3
333
00 1 11 0 01 11
333
333
00 0 01 0 00 01
(3) mX (t ) 1 cos( t) 1 2t 1 cos( t ) t
2
2
2
1 mX (1)
2
2 X
(t )
E[ X 2 (t)] [ EX (t )] 2
1 cos2 ( t )
1 ( 2t) 2
1 [ cos( t )
t]2
2
2
2
1 cos2 ( t) 2t 2 1 cos2 ( t) t 2 t cos( t)
。
解 (1) t
1
时,
X ( 1) 的分布列为
2
2
1
0
1
X( )
2
P
1
1
2
2
一维分布函数
0, x 0
1
1
F ( , x) ,
2
2
1,
0 x1 x1
t 1 时, X (1) 的分布列为
-1
2
X (1)
P
1
1
2
2
一维分布函数
0, x 1
1
F (1, x)
,
2
随机过程作业题与参考答案(第一章)
随机过程作业题及参考答案(第一章)第一章随机过程基本概念P391. 设随机过程 X tX cos 0t , t,其中0 是正常数,而X 是标准正态变量。
试求 X t的一维概率分布。
解:1当 cos0t0 ,0tk,即 t1 k 1( kz )时,22 X t 0,则 P X t1.2当 cos0t0,0tk,即 t1 k 1( kz )时,22X~N 0,1, E X0,D X 1.E X tE X cos 0t E X cos 0t 0 .D X tD X cos0tD X cos 20tcos 2 0t .X t ~ N 0,cos 20t .1x 2则 fx ;te 2cos 2 0t .2 cos 0t2. 利用投掷一枚硬币的试验,定义随机过程为cos ,出现正面X t,出现反面2t假定 “出现正面” 和“出现反面” 的概率各为11 。
试确定 X t 的一维分布函数F x ;22和 F x ;1 ,以及二维分布函数1 。
F x 1,x 2;,12随机过程作业题及参考答案(第一章)解:, x 0X10 11 1 12,; P Xxx 122p k1 1 2x1, 221X 112,x 11 1 ;1,1 x 2p kF x 1 P X 1 x222x2,1随机矢量X1,X 1的可能取值为0, 1 ,1,2.2而PX10,X 111,PX11,X1 2 1 .2222F x 1,x 2 1P X1 x 1,X 1 x 2;,1 22,x 1或10 x 21, 且或且 1 x 2 22 0 x 1 1 x 21 x 1x 12, 且1 1 x 23. 设随机过程X t , t总共有三条样本曲线X t ,11 X t ,2sint, X t ,3 cost,且P 1PP 31t和相关函数 R X t 1,t 2。
2。
试求数学期望 EX3随机过程作业题及参考答案(第一章)解:EX t1 1sint1cost1 1 1 sint cost .333 3,E X t 1 X t 2R X t 1 t 21 1 1 1sint 1 sint 2 1 cost 1 cost 23 331 1 sint 1 sint2 cost 1 cost 2 31 1 cos t 1 t2 .34. 设随机过程X te Xt ,( t 0),其中 X 是具有分布密度f x 的随机变量。
随机过程作业
0
1
0
平稳分布,且证明其唯一性.
第三章 平稳随机过程 第五次作业
9
学号
专业
姓名
作业号
3.2
设 U 是 随机变量 , 随机过程 X (t= ) U , −∞ < t < ∞ .(1) X (t ) 是严平稳过程吗 ? 为什么 ?(2) 如果
3.4
设 随 机 过 程 X (t )=U cos ωt + V sin ωt , −∞ < t < ∞ , 其 中 , U 与 V 相 互 独 立 , 且 都 服 从 正 态 分 布
1.20
设 { X n , n ≥ 1} 是参数为 p 的贝努利过程.试求协方差 Cov( X 2 − X 1 , X 3 − X 2 ) ,并由此证明 X n 不是独
立增量过程.
2 2 2 1.16 设复随机过程 Z = (t ) X (t ) + iY (t ) .试证 σ = σX (t ) + σ Y (t ) , RZ (t1 , t2 ) = [ RX (t1 , t2 ) + RY (t1 , t2 )] −i [ RXY (t1 , t2 ) − Z (t )
= EU µ = , DU σ 2 , 试证 X (t ) 的相关函数是常数.
N (0,1) .(1) X (t ) 是平稳过程吗?为什么?(2) X (t ) 是严平稳过程吗?为什么?
1.2
通过丢一颗骰子定义一个随机过程 { X (t ), −∞ < t < ∞} ,其中 X (t ) =
U Pr
1 2 3 1/3 1/3 1/3
t , 出现点数六 ; 试求随机过 2 否则 . t ,
随机过程习题及答案
第二章 随机过程分析1.1 学习指导 1.1.1 要点随机过程分析的要点主要包括随机过程的概念、分布函数、概率密度函数、数字特征、通信系统中常见的几种重要随机过程的统计特性。
1. 随机过程的概念 随机过程是一类随时间作随机变化的过程,它不能用确切的时间函数描述。
可从两种不同角度理解:对应不同随机试验结果的时间过程的集合,随机过程是随机变量概念的延伸。
2. 随机过程的分布函数和概率密度函数如果ξ(t )是一个随机过程,则其在时刻t 1取值ξ(t 1)是一个随机变量。
ξ(t 1)小于或等于某一数值x 1的概率为P [ ξ(t 1) ≤ x 1 ],随机过程ξ(t )的一维分布函数为F 1(x 1, t 1) = P [ξ(t 1) ≤ x 1] (2-1)如果F 1(x 1, t 1)的偏导数存在,则ξ(t )的一维概率密度函数为1111111(,)(, ) (2 - 2)∂=∂F x t f x t x对于任意时刻t 1和t 2,把ξ(t 1) ≤ x 1和ξ(t 2) ≤ x 2同时成立的概率{}212121122(, ; , )(), () (2 - 3)F x x t t P t x t x ξξ=≤≤称为随机过程ξ (t )的二维分布函数。
如果2212122121212(,;,)(,;,) (2 - 4)F x x t t f x x t t x x ∂=∂⋅∂存在,则称f 2(x 1, x 2; t 1, t 2)为随机过程ξ (t )的二维概率密度函数。
对于任意时刻t 1,t 2,…,t n ,把{}n 12n 12n 1122n n ()(),(),,() (2 - 5)=≤≤≤F x x x t t t P t x t x t x ξξξ,,,;,,,称为随机过程ξ (t )的n 维分布函数。
如果n n 12n 12n n 12n 12n 12n(x )() (2 - 6)∂=∂∂∂F x x t t t f x x x t t t x x x ,,,;,,,,,,;,,,存在,则称f n (x 1, x 2, …, x n ; t 1, t 2, …, t n )为随机过程ξ (t )的n 维概率密度函数。
(完整版)随机过程习题.doc
随机过程复习一、回答: 1 、 什么是宽平稳随机过程?2 、 平稳随机过程自相关函数与功率谱的关系?3 、 窄带随机过程的相位服从什么分布?包络服从什么分布?4 、什么是白噪声?性质?二、计算:1 、随机过程 X (t) Acos t + Bsin t ,其中 是常数, A 、B 是相互独 立统计的高斯变量, 并且 E[A]=E[B]=0 , A2 ]=E[ B 2 ]= 2 。
求: X (t)E[ 的数学期望和自相关函数?2 、判断随机过程 X (t )A cos( t) 是否平稳?其中 是常数,A 、 分别为均匀分布和瑞利分布的随机变量,且相互独立。
af ( )12;f A ( a)a2e 2 2a 023 、求随机相位正弦函数 X (t)A cos( 0 t) 的功率谱密度, 其中 A 、 0是常数, 为[0,2 ]内均匀分布的随机变量。
4 、求用 X (t ) 自相关函数及功率谱表示的 Y (t ) X (t) cos(0 t)的自相关函数及谱密度。
其中, 为[0,2 ]内均匀分布的随机变量, X (t ) 是与 相互独立的随机过程。
5 、设随机过程 { X (t ) Acos( 0t Y),t} ,其中 0 是常数, A 与 Y是相互独立的随机变量, Y 服从区间 (0,2 ) 上的均匀分布, A 服从瑞利分布,其概率密度为x 2x2e 2 2x 0f A (x)0 x 0试证明 X (t ) 为宽平稳过程。
解:( 1) m X (t) E{ Acos(0 t Y)} E( A)E{cos( 0t Y )}x 2x22e 2 2 dxy)dy 0 与 t 无关2 cos( 0t 0( 2) X 2 (t)E{ X 2 (t )}E{ A cos( 0t Y)}2E( A 2 ) E{cos 2 ( 0t Y )} E( A 2 )3x2tE( A 2)x1 2t2e 2 2dt , 2 e 22dx2tttte 2 2|0e 2 2 dt2 2e 2 2|0 22所以X2(t )E{ X 2 (t )}(3) R X (t 1,t 2 ) E{[ A cos( 0t 1 Y)][ A cos( 0t 2 Y )]}E[ A 2] E{cos(0t1Y ) cos( 0t 2 Y)}22 2 10t10t 2 y) cos 0 (t 2 t 1)] 1 dy[cos(222cos 0(t 2 t 1 )只与时间间隔有关,所以 X (t ) 为宽平稳过程。
中科院随机过程习题解答(一)
∑ξ ξ
i
j
)=
2
1≤i ≤ n1 1≤ j ≤ n2
∑ E (ξ ξ
i
j
)
当 i = j 时, E (ξ i ξ j ) = 1 ;否则 E (ξ i ξ j ) = ( p − q ) 令 n = min(n1 , n 2 ) , N = max(n1 , n2 ) ,则有
Rηη (n1 , n 2 ) =
中科院研究生院 2004~2005 第一学期
随机过程讲稿
孙应飞
随机过程习题解答(一)
第一讲作业:
1、设随机向量 ( X , Y ) 的两个分量相互独立,且均服从标准正态分布 N (0,1) 。 (a)分别写出随机变量 X + Y 和 X − Y 的分布密度 (b)试问: X + Y 与 X − Y 是否独立?说明理由。 解: (a) X + Y ~ N (0,2), (b)由于:
) ( µσ
=
2 1
σ1 µ2
2 2 2 2 + σ 12 µ 2 + σ 12σ 2
)
(b)当 ρ XZ = 的时候, Z 和 X 线性相关,即
2 2 2 2 µ12σ 2 + σ 12 µ 2 + σ 12σ 2 = σ 12 µ 2
3 、 设 { X (t ), t ≥ 0} 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
1 2π
0 ≤ ϕ ≤ 2π
(3)给定一时刻 t ,由于 ξ , η 独立、服从正态分布,因此 ς (t ) 也服从正态分布,且
E (ς (t )) = E (ξ cos ωt + η sin ωt ) = cos ωtE (ξ ) + sin ωtE (η ) = 0 D(ς (t )) = D(ξ cos ωt + η sin ωt ) = D(ξ cos ωt ) + D(η sin ωt ) = cos 2 ωtD(ξ ) + sin 2 ωtD(η ) = 1
随机过程作业和答案第三章
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解:由已知可得, 其⼀步转移概率如下:故⼀步转移概率为3、做⼀系列独⽴的贝努⾥试验,其中每⼀次出现“成功”的概率为p ( 0解:由已知得:故为马尔科夫链,其⼀步转移概率为616161616161616161616161616161616161P6,,2,1,6/1,,8,7,,0)1,( i i i j i j i i i j ij n n P 或)1(6,,2,1;6,,2,1, n n n j n n n n i ,,2,1,0 E )(0,1;)0(0,1)1,1(0,,1,,2,1101,1, j P P j P P i i j P q P P P x j j ij i i i i ⽽时,当 1000000 0000000001Pp q p q p qm m m m m m i n X l n X i n X i n X i n X l n X P )(0)()(,,)(,)(0)(2211mm m m m m in X k l n X i n X i n X i n X k l n X P )()()(,,)(,)()(22114、在⼀个罐⼦中放⼊50个红球和50个蓝球。
随机过程例题
n
RZ (s, t)
e 2 jk (st ) k
k 1
第3页/共27页
3平稳过程
例1
• 设有随机相位过程 X (t) = a sin(t+),a, 为常数,
为(0, 2)上服从均匀分布的随机变量,试讨论随机 过程 X (t) 的平稳性。
[解]
2
E[ X (t)] E[a sin(t )] a sin(t ) f ( )d
X(t)是一个泊松过程,平均每分钟2次。 (1) 求 3分 钟内接到5次呼叫概率;(2) 若3分钟内已接到5次, 求前2分钟收到4次呼叫的概率,以及第2次呼叫发生 在第1分钟内的概率。
6泊松过程 mX (t) E[ X (t)] t mX (t) t 2
P{X (t) k} (t)k et P{X (3) 5} (3)5 e3 0.16
rij
E[ X i X
j]
E[ E[
X
2 i
]
Xi ]
1/ 3 E[ X j
, ]
1
/
4
,
i j i j
均值向量
自相关阵
协方差阵
1/ 2 MX 1/ 2
1/ 2
1/ 3 1/ 4 1/ 4 RX 1/ 4 1/ 3 1/ 4
1/ 4 1/ 4 1/ 3
1/12 0 0
CX
0
1/12
0
0 0 1/12
4谱分析
[例1] 设有随机过程 X (t) = a cos(0t + ), 其中 a, 0 为常数, 在下列情况下,求 X (t) 的平均功
率:
(1) 是在( 0, 2 ) 上服从均匀分布的随机变量;
(2) 是在( 0, /2 ) 上服从均匀分布的随机变量。
随机过程习题集
随机过程习题集1. 引言随机过程是概率论的一个重要分支,它研究的是随机变量在某个索引集上的一族随机变量的统计特性。
在应用中,随机过程广泛应用于信号处理、金融工程、生物医学等领域。
本文档将介绍一些关于随机过程的典型习题,并给出解答。
2. 基础概念在开始解题之前,我们先回顾一下随机过程的基础概念。
2.1 随机过程定义随机过程是定义在一个概率空间上的函数族。
对于一个离散时间随机过程来说,它可以看作是一系列的随机变量序列;而对于一个连续时间随机过程来说,它是一个以时间为参数的随机变量。
2.2 随机过程的分类随机过程可以分为离散时间随机过程和连续时间随机过程两种类型。
离散时间随机过程的时间参数是一个离散集合,如自然数集合;而连续时间随机过程的时间参数是一个连续集合,如实数集合。
3. 习题解答接下来,我们将给出一些关于随机过程的习题,并提供解答。
3.1 离散时间随机过程习题1考虑一个离散时间随机过程$\\{X_n\\}$,其状态空间为有限集合$S=\\{1,2,3\\}$。
已知过程的转移概率矩阵为:0.5 0.4 0.10.2 0.6 0.20 0.3 0.7求状态转移概率矩阵的1步转移概率。
解答根据给定的转移概率矩阵,我们可以计算1步转移概率矩阵:0.5 0.4 0.10.2 0.6 0.20 0.3 0.73.2 连续时间随机过程习题2考虑一个连续时间随机过程X(X),其概率密度函数为:$$ f(x,t) = \\begin{cases} e^{-x}, & x > 0, t > 0 \\\\ 0, & 其他 \\end{cases} $$求随机过程在X=1时的概率密度函数。
解答根据给定的概率密度函数,我们可以计算在X=1时的概率密度函数:$$ f(x,1) = \\begin{cases} e^{-x}, & x > 0 \\\\ 0, & 其他\\end{cases} $$4. 总结本文档介绍了关于随机过程的一些习题,并给出了相应的解答。
随机过程微机作业最新编写
随机过程微机作业1. 用微机产生[0,1]均匀分布的白色序列{()k X ,0,1,2,2000k =}(1)[0,1]上均匀分布白序列()k X 前50个数0.5405 0.8773 0.1463 0.4423 0.7426 0.3123 0.3388 0.7904 0.1986 0.3994 0.3445 0.3927 0.3250 0.9535 0.6014 0.6949 0.3857 0.1290 0.8976 0.7088 0.4367 0.5618 0.9927 0.5710 0.4670 0.3256 0.3052 0.0471 0.4676 0.9265 0.8073 0.9205 0.8156 0.3166 0.0299 0.9906 0.7254 0.7842 0.5527 0.0728 0.4156 0.1695 0.2204 0.2981 0.9884 0.4010 0.9542 0.2560 0.3948 0.2146(2)分布检验及相关检验图白序列()k X 在10个分区间内的理论频数和样本频数00.10.20.30.40.50.60.70.80.91100200300服从[0,1]上均匀分布的白序列频数-10-8-6-4-20246810-0.0500.050.10.15均匀分布的白序列的相关检验图样本相关函数(3)、(4)均值与方差检验(5)理论相关函数与样本相关函数2.用微机产生N(0,1) 分布的正态序列{(),0,1,2,2000Y k k }(1)N(0,1)分布白序列()Y k前50个数-0.8059 1.1249 1.2476 -1.5014 0.1026 0.0227 0.3314 0.6482 0.9064 0.8384 0.9612 0.9469 2.2704 1.2254 -1.4340 1.0554 1.6455 -0.8558 0.8984 -0.6732 -1.8053 0.2058 0.5395 -0.7529 -1.3097 0.4333 0.4710 -0.4151 0.7935 -1.2482 -1.9886 -0.4571 1.0405 1.4463 -0.3331 0.1696 -0.1748 -0.4798 0.0643 0.9234(2)分布检验及相关检验图:白序列()Y k 在8个分区间内的理论频数和样本频数(3)、(4)均值与方差检验-4-3-2-101234020*******800服从[0,1]上正态分布的白序列频数-10-8-6-4-20246810-0.500.51正态分布的白序列的相关检验图样本相关函数(5)理论相关函数与样本相关函数3. 设(){} ,2,1,=k k ξ为正态N(0,1)分布的白序列,令()()()41X k k k ξξ=+-, 1000,,2,1==N N k(1)、(2)、(3)均值与方差检验(4)理论相关函数与样本相关函数相关检验图:4.设(){},0,1,2,k k ξ=为正态N(0,1)分布的白序列,令()()()0.7071X k X k k ξ+-=,0,1,2,k=(1)、(2)均值与方差检验-10-8-6-4-20246810X (k)的相关检验图样本相关函数(4)理论相关函数与样本相关函数相关检验图:-10-8-6-4-20246810X (k)的相关检验图相关函数5. 设()sin()X t t =,'02T π=,'012f π=,采样周期'0002,42T f f ππ===0()()2n X nT Sin π= ,1,0,1,2n =-0()2()()2N Nn Sin t Y t X nT n t ππ+--=-∑ 其中N 取5,10,20画出()t Y 和()t X 并比较。
随机过程作业题及参考答案(第二章)
随机过程作业题及参考答案(第⼆章)第⼆章平稳过程P1032. 设随机过程()sin X t Ut =,其中U 是在[]02π,上均匀分布的随机变量。
试证(1)若t T ∈,⽽{}12T = ,,,则(){}12X t t = ,,,是平稳过程;(2)若t T ∈,⽽[)0T =+∞,,则(){}0X t t ≥,不是平稳过程。
证明:由题意,U 的分布密度为:()10220u f u ππ?<数学期望()()[]sin X m t E X t E Ut ==()()2220001111sin sin cos cos 212222ut du ut d ut ut t t t t ππππππππ=?==-=--?.相关函数()()()()()sin sin X X R R t t E X t X t E Ut U t ττττ=+=+=?+,()()()2200111sin sin cos 2cos 222ut u t du ut u u du ππτττππ??=?+?=?-+--?? ??()()2220001111cos 2cos sin 2sin 442u t u du u t u t πππττ??=-+-=-+-+()()11sin 22sin 2424t t πτπτπτπτ=-+++.(1)若t T ∈,⽽{}12T = ,,时,()0X m t =,()X R τ只与τ有关,⼆者均与t ⽆关,因此,(){}12X t t = ,,,是平稳过程。
(2)若t T ∈,⽽[)0T =+∞,时,()X m t 可能取到不是常数的值,所取到的值与t 有关,()X R τ取到的值也与t 有关,因此,(){}0X t t ≥,不是平稳过程。
3. 设随机过程()()0cos X t A t ωΦ=+,t -∞<<+∞其中0ω是常数,A 和Φ是独⽴随机变量。
Φ服从在区间()02π,中的均匀分布。
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作业1(随机过程的基本概念)
1、对于给定的随机过程{(),}X t t T ∈及实数x ,定义随机过程
1,()()0,()X t x
Y t X t x
≤⎧=⎨
>⎩,t T ∈ 请将{(),}Y t t T ∈的均值函数和相关函数用{(),}X t t T ∈的一维和二维分布函数表示。
2、设(),Z t X Yt t R =+∀∈,其中随机变量X ,Y 相互独立且都服从2(0,)N σ,证明
{(),}Z t t R ∀∈是正态过程,并求其相关函数。
3、设{(),0}W t t ≥是参数为2
σ的Wiener 过程,求下列过程的协方差函数: (1){(),0}W t At t +≥,其中A 为常数;
(2){(),0}W t Xt t +≥,其中(0,1)X N ,且与{(),0}W t t ≥相互独立;
(3)2{(),0}t
aW t a ≥,其中a 为正常数; (4)1
{(),0}tW t t
≥
作业2(泊松过程)
1、设{(),0}N t t ≥是强度为λ的Poisson 过程,令()()()Y t N t L N t =+-,其中L>0为常数,求{(),0}Y t t ≥的一维分布,均值函数和相关函数。
2、设{(),0}N t t ≥是强度为λ的Poisson 过程,证明对于任意的0s t ≤<,
(()|())()(1),0,1,,k k
n k n s s P N s k N t n C k n t t
-===-=
作业3 (更新过程)
1 设{(t),0}N t ≥是更新过程,更新间距,1,2,i X i = 服从参数为λ的指数分布,则
(t),0N t ≥是服从参数为λ的Poisson 分布。
2 某收音机使用一节电池供电,当电池失效时,立即换一节同型号新电池。
如果电池的寿命服从30小时到60小时的均匀分布,问长时间工作情况下该收音机更换电池的速率是多少? 若没有备用电池,当收音机失效时,立即在市场上采购同型号电池,获得新电池的时间服从0小时到1小时的均匀分布,求在长时间工作的情况下,更换电池的速率。
3 设{(t),0}N t ≥是更新过程,更新间距,1,2,i X i = 的概率密度函数是
(),()0,
,x e x f x x αβαββ--⎧>=⎨≤⎩
求((t))P N k ≥。
4 设{(t),0}N t ≥是更新过程,更新间距,1,2,i X i = ,()N M t t λ=是它的更新函数,求
1
[exp()],0n
k k E t X t =->∑。
5设{(t),0}N t ≥是更新过程,更新间距,1,2,i X i = 的概率密度函数是
2,0
()0,0
t te t f x t λλ-⎧>=⎨≤⎩
求更新函数()N M t 。
作业4(Markov 过程)
一、计算题
1、设{,0}n X n ≥是齐次Markov 链,其状态空间{,,}E a b c =,一步转移概率为矩阵为
1/21/41/42/301/33/52/50⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦
求(1)12340(,,,|)P X b X c X a X c X a =====; (2)2(|)n n P X c X b +==。
2、考虑一个质点在直线上作随机游动,如果在某一个时刻质点位于状态i ,则下一步将以概率(01)p p <<向前移动到达1i +,或以1q p =-向后移动到达1i -,以n X 表示n 时刻质点的位置,且在0时刻从原点出发,则{,0}n X n ≥显然是一个Markov 链。
求 (1)写出状态空间E ;
(2)求一步转移概率矩阵; (3)求n 步转移概率矩阵。
3、设齐次Markov 链{,0}n X n ≥的状态空间是{1,,7} ,状态转移矩阵为
001/201/201/31/31/3000000100001/3000
002/301000001/20
00001/20003/40
1/40P ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥
⎢
⎥
=⎢⎥⎢⎥
⎢
⎥
⎢⎥⎢⎥⎣
⎦
(1)对状态空间进行分解;
(2)求平稳分布。
4、设齐次Markov 链{,0}n X n ≥的状态空间是{1,2,3},状态转移矩阵为
000
q
p P q
p q
p ⎡⎤
⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦
其中(01)p p <<,1q p =-,问该Markov 链{,0}n X n ≥是否为遍历链,为什么?若是,求极限分布。
5、设Markov 链{,0}n X n ≥的状态空间是{1,2,} ,转移概率矩阵为
1122331000
100010001000k k p p p p p p P p p -⎡⎤
⎢⎥-⎢
⎥⎢⎥
-=⎢
⎥⎢⎥⎢⎥
-⎢
⎥⎣⎦
其中1/,1,2,k k p e k -== ,判断状态1的性质。
6、某厂的商品销售状态可分为三个:分别用1,2,3表示滞销、正常和畅销,经过对历史资料的整理分析,其销售状态的变化与初始时刻无关,状态转移概率矩阵为
1/21/2
01/31/95/91/62/31/6P ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥
⎢⎥⎣⎦
试对经过长时间后的销售状况进行分析。
二、证明题
1、设,1,2,k Y k = 为相互独立的随机变量,证明 (1){,1,2,}k Y k = 是Markov 链;
(2)1
{
,1,2,}n
k k Y n ==∑ 是Markov 链。
2、设{(),0}X t t ≥是状态离散的平稳的独立增量过程,且(0)0X =,证明{(),0}X t t ≥是Markov 链(注意,连续时间)。
3、设Markov 链{,0}n X n ≥的状态空间是{0,1,2,} ,转移概率为
0,10000,1,1,2,,i i i i p p p i p p -=>===
证明
(1)Markov 链{,0}n X n ≥是常返的不可约的; (2)Markov 链{,0}n X n ≥是零常返的充分必要条件是
1
1n n np
∞
-==∞∑;
(3)Markov 链{,0}n X n ≥是正常返的充分必要条件是
1
1
n n np
∞
-=<∞∑,且此时的平稳分布
为1
11,0,1,n n i n n p i np π∞
=∞-=⎧⎫
⎪⎪⎪⎪==⎨⎬⎪⎪⎪⎪⎩⎭
∑∑ 。
4、证明:若状态空间的元素个数为n ,且状态j 可由状态i 到达,则状态i 最多用n 步到达状态j 。