随机过程试题带答案
随机过程试题
一、填空题(每小题3分,共15分)1、设随机变量X 的特征函数为 ()(1)itnX t p pe ϕ=-+,则EX = 。
2、设{((),()),}X t Y t t T ∈为二维实值随机过程,则它们的互协方差函数为12(,)XY C t t = 。
3、设{()X n ,1,2,n = }是独立同分布的随机变量序列,{}()1P X n p ==,{}()01P X n p ==-,则对m n ≠,X 的自相关函数(),X R m n = 。
4、全期望公式为 ()E E Y X ⎡⎤⎣⎦= 。
5、非齐次泊松过程{(),0}N t t ≥,其中强度函数为()sin (0)t t at a λ=+≠,则[()]E N t =。
二、选择题(每小题3分,共15分)1、下面的随机过程中不一定是二阶矩过程的是( )(A )严平稳过程 (B )宽平稳过程 (C )正态过程 (D )泊松过程2、关于齐次马氏链的遍历性与平稳分布,下面说法正确的是( ) (A )平稳分布即为稳态概率(B )平稳分布存在,则齐次马氏链具有遍历性 (C )马氏链不具有遍历性时,其平稳分布也可能存在 (D )平稳分布是唯一的3、已知标准正态分布随机变量的特征函数为22()e υϕυ-=,则2(2,)X N μσ 的特征函数为 ()X ϕυ=( ) (A ){}222exp i συμυ-+(B ){}222exp i συμυ-(C ){}222exp i συμυ-2+(D ){}222exp i συμυ-24、下面的随机过程中不一定是马尔可夫过程的是( ) (A )宽平稳过程 (B )非齐次泊松过程 (C )维纳过程 (D )泊松过程5、设()1()()N t n Y t X n ==∑是复合泊松过程,2(|()|),1,2,E X n n <+∞= ,则下面说法错误的是( )(A )()((1))Y m t tE X λ= (B )()((1))Y D t tD X λ= (C )()(())Y m t tE X n λ= (D )2()(())Y D t tE X n λ= 三、计算题1、(20分)设齐次马氏链{(),1,2,3}X n n = 的状态空间{1,2,3}E =,状态转移概率矩阵110221203323055P ⎛⎫ ⎪ ⎪⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭(1) 画出概率转移图; (2)讨论其遍历性,并求平稳分布; (3)求概率{(4)3|(1)1,(2)2}P X X X ===; (4)若已知(1)X 的分布律如下表所示:分别计算{(1)1,(2)2,(3)3}P X X X ===以及(3)X 的分布律。
随机过程试题及答案
随机过程试题及答案随机过程是概率论与数理统计的重要理论基础之一。
通过研究随机过程,可以揭示随机现象的规律性,并应用于实际问题的建模与分析。
以下是一些关于随机过程的试题及答案,帮助读者更好地理解与掌握这一概念。
1. 试题:设随机过程X(t)是一个马尔可夫过程,其状态空间为S={1,2,3},转移概率矩阵为:P =| 0.5 0.2 0.3 || 0.1 0.6 0.3 || 0.1 0.3 0.6 |(1) 计算X(t)在t=2时的转移概率矩阵。
(2) 求X(t)的平稳分布。
2. 答案:(1) 根据马尔可夫过程的性质,X(t)在t=2时的转移概率矩阵可以通过原始的转移概率矩阵P的2次幂来计算。
令Q = P^2,则X(t=2)的转移概率矩阵为:Q =| 0.37 0.26 0.37 || 0.22 0.42 0.36 || 0.19 0.36 0.45 |(2) 平稳分布是指随机过程的状态概率分布在长时间内保持不变的分布。
设平稳分布为π = (π1,π2, π3),满足πP = π(即π为右特征向量),且所有状态的概率之和为1。
根据πP = π,可以得到如下方程组:π1 = 0.5π1 + 0.1π2 + 0.1π3π2 = 0.2π1 + 0.6π2 + 0.3π3π3 = 0.3π1 + 0.3π2 + 0.6π3解以上方程组可得到平稳分布:π = (0.25, 0.3125, 0.4375)3. 试题:设随机过程X(t)是一个泊松过程,其到达率为λ=1,即单位时间内到达的事件平均次数为1。
(1) 请计算X(t)在t=2时的累计到达次数的概率P{N(2)≤3}。
(2) 计算X(t)的平均到达速率。
4. 答案:(1) 泊松过程具有独立增量和平稳增量的性质,且在单位时间内到达次数服从参数为λ的泊松分布。
所以,P{N(2)≤3} = P{N(2)=0} + P{N(2)=1} + P{N(2)=2} +P{N(2)=3},其中P{N(2)=k}表示在时间间隔[0,2]内到达的次数为k的概率。
西安邮电大学研究生随机过程期末试题
西安邮电大学研究生随机过程期末试题考试时间:120分钟,总分100分。
一、选择题(每题4分,共24题,选择一个正确答案)1.下列哪项是随机过程的基本要素?()A.偏微分方程组 B.随机事件C.协方差函数 D.重复试验2.已知随机过程X(t)的均值函数为μ(t) =2t,方差函数为σ2(t) =t,它是__常数均值过程,__广义平稳过程。
()A.非 B.非C.是 D.是3.设离散时间随机过程X(n),其自相关函数为R(k) =α|k|,其中α为一实常数,则该过程是__平稳过程,__宽平稳过程。
()A.弱 B.弱C.强 D.强4.设离散时间随机过程X(n),其自相关函数为R(k) =αne|k|,其中αn为与n有关的正实常数,则该过程是__平稳过程,__宽平稳过程。
()A.弱 B.弱C.强 D.强5.连续时间白噪声B(t)的自相关函数为()A.0 B.tC.δ(t) D.cos(t)6.设离散时间随机过程X(n),其平均能量为2,则它的能量谱密度为()A.1 B.exp(-2πf)C.2 D.-2lnf二、计算题(每题16分,共6题)1.已知随机过程X(t)的均值函数为μ(t) = t,方差函数为σ2(t) = t2,试求出其自协方差函数R(τ)。
()2.已知连续时间随机过程X(t)的自相关函数R(τ) = 4e-2τ,试判断它是否是广义平稳过程,并求出其平均功率。
()3.连续时间平稳随机过程X(t)的光谱密度为S(f) = 2exp(-2|f|),试求出其自协方差函数R(τ)。
()4.离散时间随机过程X(n)的均值函数为μ(n) = n,方差函数为σ2(n) = n(n+1),试求出其自协方差函数R(k)。
()5.已知离散时间随机过程X(n)的自相关函数为R(k) =α|k|,其中α是一正实常数,试求出其能量谱密度。
()6.已知随机过程X(t)的自相关函数R(τ) = Ae-2|τ|,其中A是一个实常数,试求出其所有阶的矩和功率谱密度。
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 。
随机过程期末试题及答案(2)
课程所在学院: 理学院 姓名
成绩
1. 本次考试为闭卷考试。本试卷共计 4 页,共 四 大部分,请勿漏答; 2. 考试时间为 120 分钟,请掌握好答题时间; 3. 答题之前,请将试卷和答题纸上的考试班级、学号、姓名填写清楚; 4. 本试卷全部答案写在试卷上; 5. 答题完毕,请将试卷和答题纸正面向外对叠交回,不得带出考场; 6. 考试中心提示:请你遵守考场纪律,诚信考试、公平竞争! 一.填空题(每空 2 分,共 20 分) 1.设随机变量 X 服从参数为
4
1 (sin(ω t+1)-sinω t) 。 2 1
λ
的同一指数分布。
4.设 {Wn ,n ≥ 1}是与泊松过程 {X(t),t ≥ 0} 对应的一个等待时间序列,则 Wn 服从 Γ 分布。 5.袋中放有一个白球,两个红球,每隔单位时间从袋中任取一球,取后放回,对每一个确定的 t
⎧ t ⎪ , 对 应 随 机 变 量 X (t ) = ⎨ 3 t ⎪ ⎩e ,
(2)一维分布函数 F(x;0),F(x;1) 。 求(1) {X(t),t ∈ ( −∞, +∞)} 的样本函数集合; 解: (1)样本函数集合为 {cosπ t,t}, t ∈ (-∞,+∞) ; (2)当 t=0 时, P {X(0)=0} = P {X(0)=1} =
1 , 2
⎧0 ⎧0 x<0 x<-1 ⎪ ⎪ ⎪1 ⎪1 故 F(x;0)= ⎨ 0 ≤ x<1 ;同理 F(x;1)= ⎨ −1 ≤ x<1 ⎪2 x ≥ 1 ⎪2 x ≥ 1 1 ⎪ ⎪1 ⎩ ⎩
(n)
{
}
⎧ ⎩
= ∑ P {X(n)=j,X(l)=k X(0)=i} X(l)=k X(0)=i ⎬ ⎭
(完整word版)随机过程试题带答案
1.设随机变量X 服从参数为λ的泊松分布,则X 的特征函数为 。
2.设随机过程X(t)=Acos( t+),-<t<ωΦ∞∞ 其中ω为正常数,A 和Φ是相互独立的随机变量,且A 和Φ服从在区间[]0,1上的均匀分布,则X(t)的数学期望为 。
3.强度为λ的泊松过程的点间间距是相互独立的随机变量,且服从均值为1λ的同一指数分布。
4.设{}n W ,n 1≥是与泊松过程{}X(t),t 0≥对应的一个等待时间序列,则n W 服从 Γ 分布。
5.袋中放有一个白球,两个红球,每隔单位时间从袋中任取一球,取后放回,对每一个确定的t 对应随机变量⎪⎩⎪⎨⎧=时取得白球如果时取得红球如果t t t e tt X ,,3)(,则 这个随机过程的状态空间 。
6.设马氏链的一步转移概率矩阵ij P=(p ),n 步转移矩阵(n)(n)ij P (p )=,二者之间的关系为 (n)n P P = 。
7.设{}n X ,n 0≥为马氏链,状态空间I ,初始概率i 0p P(X =i)=,绝对概率{}j n p (n)P X j ==,n 步转移概率(n)ij p ,三者之间的关系为(n)j i ij i Ip (n)p p ∈=⋅∑ 。
8.设}),({0≥t t X 是泊松过程,且对于任意012≥>t t 则{(5)6|(3)4}______P X X ===9.更新方程()()()()0tK t H t K t s dF s =+-⎰解的一般形式为 。
10.记()(),0n EX a t M M t μ=≥→∞-→对一切,当时,t +a 。
二、证明题(本大题共4道小题,每题8分,共32分)P(BC A)=P(B A)P(C AB)。
1.为it(e-1)e λ。
2. 1(sin(t+1)-sin t)2ωω。
3. 1λ4. Γ 5. 212t,t,;e,e 33⎧⎫⎨⎬⎩⎭。
6.(n)nP P =。
随机过程试题及答案
随机过程试题及答案一、选择题1. 随机过程是研究什么的对象?A. 确定性系统B. 随机性系统C. 静态系统D. 动态系统答案:B2. 下列哪项不是随机过程的特点?A. 可预测性B. 随机性C. 连续性D. 状态的不确定性答案:A3. 随机过程的数学描述通常使用什么?A. 概率分布B. 微分方程C. 差分方程D. 以上都是答案:A4. 马尔可夫链是具有什么特性的随机过程?A. 独立性B. 无记忆性C. 均匀性D. 周期性答案:B5. 以下哪个是随机过程的数学工具?A. 傅里叶变换B. 拉普拉斯变换C. 特征函数D. 以上都是答案:D二、简答题1. 简述什么是随机过程的遍历性。
答:遍历性是随机过程的一种特性,指的是在足够长的时间内,随机过程的统计特性不随时间变化而变化,即时间平均与遍历平均相等。
2. 解释什么是泊松过程,并给出其主要特征。
答:泊松过程是一种计数过程,它描述了在固定时间或空间内随机发生的事件次数。
其主要特征包括:事件在时间或空间上独立发生,事件的发生具有均匀性,且在任意小的时间段内,事件发生的概率与该时间段的长度成正比。
三、计算题1. 假设有一个泊松过程,其平均事件发生率为λ。
计算在时间间隔[0, t]内恰好发生n次事件的概率。
答:在时间间隔[0, t]内恰好发生n次事件的概率由泊松分布给出,公式为:\[ P(N(t) = n) = \frac{e^{-\lambda t} (\lambda t)^n}{n!} \]2. 考虑一个具有两个状态的马尔可夫链,其状态转移概率矩阵为:\[ P = \begin{bmatrix}p_{11} & p_{12} \\p_{21} & p_{22}\end{bmatrix} \]如果初始时刻在状态1的概率为1,求在第k步时处于状态1的概率。
答:在第k步时处于状态1的概率可以通过马尔可夫链的状态转移矩阵的k次幂来计算,即:\[ P_{11}^{(k)} = p_{11}^k + p_{12} p_{21} (p_{11}^{k-1} + p_{12} p_{21}^{k-2} + \ldots) \]四、论述题1. 论述随机过程在信号处理中的应用及其重要性。
(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
随机过程试题及答案
随机过程试题及答案一、选择题1. 关于随机过程的描述,错误的是:A. 随机过程是一种由随机变量组成的集合B. 随机过程是一种在时间上有序排列的随机变量序列C. 随机过程可以是离散的,也可以是连续的D. 随机过程是一种确定性的数学模型答案:D2. 以下哪种过程不是随机过程?A. 白噪声过程B. 马尔可夫过程C. 布朗运动D. 正态分布答案:D3. 随机过程的一阶矩描述的是:A. 均值B. 方差C. 偏度D. 峰度答案:A4. 当随机过程的各个时间点上的随机变量是独立同分布时,该随机过程为:A. 马尔可夫过程B. 马尔可夫链C. 平稳随机过程D. 白噪声过程答案:B5. 下列关于马尔可夫过程的说法中,正确的是:A. 当前状态只与上一状态有关,与历史状态无关B. 当前状态只与历史状态有关,与上一状态无关C. 当前状态只与上一状态和历史状态有关D. 当前状态与所有历史状态均无关答案:A二、填空题1. 随机过程中,时域函数常用的表示方法是__________。
答案:概率分布函数或概率密度函数2. 马尔可夫过程的状态转移概率只与__________相关。
答案:当前状态和下一状态3. 随机过程的时间参数称为__________。
答案:时刻或时间点4. 白噪声过程的自相关函数是一个__________函数。
答案:冲激函数5. 平稳随机过程的自相关函数只与__________相关。
答案:时间差三、解答题1. 请简要解释随机过程的概念。
随机过程是一种由随机变量组成的集合,表示一个在时间上有序排列的随机变量序列。
它可以是离散的,也可以是连续的。
随机过程的描述通常包括概率分布函数或概率密度函数,以及相关的统计特征,如均值、方差等。
随机过程可以用于对随机现象进行建模和分析。
2. 请简要说明马尔可夫过程的特点及应用。
马尔可夫过程是一种具有马尔可夫性质的随机过程,即当前状态只与上一状态有关,与历史状态无关。
其状态转移概率只与当前状态和下一状态相关。
随机过程试题及解答
2016随机过程(A )解答1、(15分)设随机过程V t U t X +⋅=)(,),0(∞∈t ,U ,V 是相互独立服从正态分布(2,9)N 的随机变量。
1) 求)(t X 的一维概率密度函数;2) 求)(t X 的均值函数、相关函数和协方差函数。
3) 求)(t X 的二维概率密度函数; 解:由于U ,V 是相互独立服从正态分布(2,9)N 的随机变量,所以V t U t X +⋅=)(也服从正态分布,且: {}{}{}{}()()22m t E X t E U t V t E U E V t ==⋅+=⋅+=+{}{}{}{}22()()99D t D X t D U t V t D U D V t ==⋅+=+=+故: (1) )(t X的一维概率密度函数为:()222218(1)(),x t t t f x ex ---+=-∞≤≤∞(2) )(t X 的均值函数为:()22m t t =+;相关函数为:{}{}(,)()()()()R s t E X s X t E U s V U t V =⋅=⋅+⋅⋅+{}{}{}22()13()413st E U s t E U V E V st s t =⋅++⋅⋅+=⋅++⋅+协方差函数为:(,)(,)()()99B s t R s t m s m t st =-⋅=+(3)相关系数:(,)s t ρρ====)(t X 的二维概率密度函数为:2212222(22)(22)12(1)9(1)4(1),12(,)x s x t s t s t f x x eρ⎧⎫⎡⎤-----⎪⎪+⎢⎥⎨⎬-++⎢⎥⎪⎪⎣⎦⎩⎭=2、(12分)某商店8时开始营业,在8时顾客平均到达率为每小时4人,在12时顾客的平均到达率线性增长到最高峰每小时80人,从12时到15时顾客平均到达率维持不变为每小时80人。
问在10:00—14:00之间无顾客到达商店的概率是多少?在10:00-14:00之间到达商店顾客数的数学期望和方差是多少? 解:到达商店顾客数服从非齐次泊松过程。
(完整版)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 tt 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 =。
40300(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。
随机过程期末试题及答案
随机过程期末试题及答案一、选择题1. 随机过程的定义中,下列哪个是错误的?A. 属于随机现象。
B. 具有随机变量。
C. 具有时间集合。
D. 具有马尔可夫性质。
答案:D2. 下列哪个不是连续时间的随机过程?A. 泊松过程。
B. 布朗运动。
C. 维纳过程。
D. 马尔可夫链。
答案:D3. 关于时间齐次的描述,下列哪个是正确的?A. 随机过程的概率分布不随时间变化。
B. 随机过程的均值不随时间变化。
C. 随机过程的方差不随时间变化。
D. 随机过程的偏度不随时间变化。
答案:A4. 下列哪个是离散时间的随机过程?A. 随机游走。
B. 指数分布过程。
C. 广义强度过程。
D. 随机驱动过程。
答案:A二、填空题1. 马尔可夫链中,状态转移概率与当前状态无关,只与前一个状态有关,这个性质被称为(马尔可夫性质)。
2. 在某一区间内,随机过程的均值是时间的(函数)。
3. 两个随机过程的相互独立性是指它们的(联合概率)等于各自概率的乘积。
4. 利用(随机过程)可以模拟无记忆的随机现象。
三、解答题1. 试述随机过程的定义及其要素。
随机过程是描述随机现象随时间演化的数学模型。
它由两个基本要素组成:时间集合和取值集合。
时间集合是指随机过程所涉及的时间轴,可以是离散的或连续的。
取值集合是指随机过程在每个时间点上可能取到的值的集合,可以是实数集、整数集或其他集合。
2. 什么是时间齐次随机过程?请举例说明。
时间齐次随机过程是指随机过程的概率分布在时间上不变的特性。
即随机过程在任意两个时间点上的特性是相同的。
例如,离散时间的随机游走就是一个时间齐次随机过程。
在随机游走中,每次移动的概率分布不随时间变化,且每次移动的步长独立同分布。
3. 什么是马尔可夫链?它有哪些性质?马尔可夫链是一种离散时间的随机过程,具有马尔可夫性质,即在给定当前状态的情况下,未来的状态只与当前状态有关,与过去的状态无关。
马尔可夫链的性质包括:首先,状态转移概率与当前状态无关,只与前一个状态有关。
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。
随机过程试题及答案
随机过程试题及答案一、选择题(每题2分,共10分)1. 下列哪个是随机过程的数学定义?A. 一系列随机变量B. 一系列确定的函数C. 一系列随机函数D. 一系列确定的变量答案:C2. 随机过程的期望值函数E[X(t)]随时间t的变化特性是:A. 确定性B. 随机性C. 非线性D. 线性答案:A3. 马尔可夫链是具有以下哪个特性的随机过程?A. 无记忆性B. 有记忆性C. 独立性D. 相关性答案:A4. 泊松过程是一种:A. 连续时间随机过程B. 离散时间随机过程C. 连续空间随机过程D. 离散空间随机过程答案:A5. 布朗运动是:A. 一个确定的函数B. 一个随机过程C. 一个确定的变量D. 一个随机变量答案:B二、简答题(每题5分,共20分)1. 简述什么是平稳随机过程,并给出其数学特征。
答案:平稳随机过程是指其统计特性不随时间变化的随机过程。
数学上,如果一个随机过程的任意时刻的一维分布和任意两个时刻的二维分布都不随时间平移而改变,则称该过程为严格平稳过程。
2. 解释什么是遍历定理,并说明其在随机过程中的重要性。
答案:遍历定理是随机过程中的一个基本定理,它提供了时间平均与概率平均之间的联系。
在随机过程中,如果一个随机过程是遍历的,那么对于任意的观测时间点,其时间平均值将趋向于其期望值,这一点在统计推断和信号处理等领域具有重要应用。
3. 描述什么是随机过程的平稳增量,并给出其数学定义。
答案:随机过程的平稳增量是指在固定时间间隔内,随机过程增量的分布不随时间变化。
数学上,如果对于任意的非负整数n和任意的实数h,随机过程{X(t+h) - X(t)}与{X(h) - X(0)}具有相同的分布,则称该随机过程具有平稳增量。
4. 简述什么是马尔可夫性质,并给出一个实际应用的例子。
答案:马尔可夫性质是指一个随机过程的未来发展只依赖于当前状态,而与过去的状态无关。
具有马尔可夫性质的随机过程称为马尔可夫链。
例如,在天气预报中,明天的天气可能只与今天的天气有关,而与前几天的天气无关,这就是马尔可夫性质的一个实际应用。
期末随机过程试题及答案
《随机过程期末考试 卷》1设随机变量X 服从参数为的 泊松分布,贝U X 的特征函数为。
2 •设随机过程X(t)二Acos( t+ ),- <t< 其中为 率P j (n) P X n j , n 步转移概率 p j n ),三者之间的关系为。
8•设{X(t),t0}是泊松过程,且对于任意 t 2 t i 0 则P { X (5) 6|X (3) 4}—正常数,A 和是相互独立的随机变 量,且A 和服从在区间0,1上的 均匀分布,则X(t)的数学期望为。
3. 强度为入的泊松过程的点间间 距是相互独立的随机变量,且服从均 值为的同一指数分布。
9. 更新方程tK t H t K t sdF s 解的0 一般形式为。
10. 记EX n ,对一切a 0,当t 时,M。
4道小题,每题8分,共32分)列,则W n 服从分布5. 袋中放有一个白球,两个红球, 每隔单位时间从袋中任取一球,取后 放回,对每一个确定的t 对应随机变则这个随机过程的状态空间。
6. 设马氏链的一步转移概率矩阵P=(P ij ),n 步转移矩阵 P (n) (p (n)),二者之间的关系为。
7. 设X n ,n 0为马氏链,状态空1. 设A,B,C 为三个随机事件,证明 条件概率的乘法公式: P(BCA)=P(B A)P(C AB)。
2. 设{X(t), t 0}是独立增量过程,且X(0)=0,证明{X(t), t 0}是一个马尔 科夫过程。
3. 设X n ,n 0为马尔科夫链,状态 空间为I ,则对任意整数 n 0,1 l <n 和i, j I ,n 步转移概率4. 设N(t),t 0是强度为的泊松间I ,初始概率p i P(X 0=i),绝对概科尔莫哥洛夫方程,证明并说明其意 义。
4.X(t,n 1是与泊松过程评卷人 二、证明题(本大题共 ),t 0对应的一个等待时间序 t +a M t量 X(t)丄3 t e ,如果t 时取得红球 如果t 时取得白球(n)P ijp ik )p j ),称此式为切普曼一k I分布随机变量,且与 N(t),t 0独N(t)立,令X(t)= Y k ,t 0,证明:若k=1E(Y I 12V ),则 E X(t) tE Y i 。
随机过程试题及答案
随机过程试题及答案一、选择题(每题5分,共20分)1. 下列哪一项是随机过程的典型特征?A. 确定性B. 可预测性C. 无记忆性D. 独立增量性答案:D2. 马尔可夫链的哪一性质表明,系统的未来状态只依赖于当前状态,而与过去状态无关?A. 独立性B. 无记忆性C. 齐次性D. 可逆性答案:B3. 布朗运动是一个连续时间的随机过程,其增量具有什么性质?A. 独立性B. 正态分布C. 独立增量性D. 所有选项都正确答案:D4. 随机过程的平稳性指的是什么?A. 过程的分布随时间不变B. 过程的均值随时间不变C. 过程的方差随时间不变D. 过程的自相关函数随时间不变答案:A二、填空题(每题5分,共20分)1. 如果随机过程的任意时刻的分布函数不随时间变化,则称该随机过程是________。
答案:平稳的2. 随机过程的自相关函数R(t,s)表示在时刻t和时刻s的随机变量的________。
答案:相关性3. 随机游走过程是一类具有________性质的随机过程。
答案:独立增量4. 泊松过程是一种描述在固定时间间隔内随机事件发生次数的随机过程,其特点是事件的发生具有________。
答案:无记忆性三、简答题(每题10分,共30分)1. 简述什么是马尔可夫过程,并给出其数学定义。
答案:马尔可夫过程是一种随机过程,其未来的状态只依赖于当前状态,而与过去状态无关。
数学上,如果对于任意的n,以及任意的时间序列t1, t2, ..., tn,满足P(Xt+1 = x | Xt = x_t, Xt-1 = x_t-1, ..., X1 = x_1) = P(Xt+1 = x | Xt = x_t),则称随机过程{Xt}为马尔可夫过程。
2. 描述布朗运动的三个基本性质。
答案:布朗运动的三个基本性质包括:1) 布朗运动的增量是独立的;2) 布朗运动的增量服从正态分布;3) 布朗运动具有连续的样本路径。
3. 什么是平稳随机过程?请给出其数学定义。
随机过程试卷及答案
随机过程 试 卷学期: 2010 至 2011 学年度 第 1 学期 课程: 随机过程 班级: YS201021/22/23/25/31/32 姓名(10分)设有正弦波随机过程()()()t B t A t X ωωsin 2cos 2+=,其中∞<≤t 0,ω为常数,A 和B 都是均匀分布于[]2,0之间的随机变量,并且它们之间相互统计独立。
确定随机变量⎪⎭⎫ ⎝⎛ωπ4X 的概率密度并画出概率密度函数波形。
解:B A B A X 224sin 24cos 24+=⎪⎭⎫⎝⎛+⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎭⎫⎝⎛ππωπ,而B A 2,2是均匀分布于[]2,0之间的随机变量,它们的概率密度都为()21=x f ,⎪⎭⎫⎝⎛ωπ4X 的概率密度为()21=x f 与()21=y f 的卷积。
即有()()()[]()()[]()()()()()()()()()()()4441222141224122141221221--+---=-*-+-*-*=--*--=x u x x u x x xu x u x u x u x u x u x u x u x u x u x u x f X二、(10分)设两状态时间离散马尔可夫链() ,2,1,0,=n n ξ,()n ξ可取 0 或 1,它的一步转移概率矩阵为⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=2211q pp q P 其中 1 ,12211=+=+q p q p , 且 (){}(){}⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+==+==2122110010p p p P p p p P ξξ 已知 ()()()()⎪⎪⎭⎫⎝⎛--+--------++=n n nnnp p p p p p p p p p p p p p p p p p P 21212122211121122111111 试证明该过程为严平稳过程。
(5分)()()., 1 })({})({}1)({}0)({})(/)({})(/)({})({ })(/)({ )(/)({})({ })(,,)(,)({})(/)({})(/)({})({ })(,,)(,)({,)(1})(,,)(,)({})(,,)(,)({ )(1111111122111111221122111111221122112211221121即是严平稳过程始时刻无关阶联合概率与发生的起所以任意式成立,以所以上面二式相等,所无关,所以与发生时刻或因为刻无关所以它的转移概率与时是一齐次马尔可夫链由于,即要证明个时刻设任意是一严平稳随机过程,要说明k i m n P i n P n n P n P i n i n P i n i n P i m n P i m n i m n P i m n i m n P i m n P i m n i m n i m n P i n i n P i n i n P i n P i n i n i n P n i m n i m n i m n P i n i n i n P n n n k n k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k =+========⋅=+==+=+=+=+⋅=+==+=+=+====⋅======+=+=+====<<<------ξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξ(5分)利用抛掷硬币的试验定义一个随机过程()()⎩⎨⎧=出现反面出现正面tt t X 2cos π 设出现正反面的概率是相同的。
随机过程试题及答案
1. 设随机变量X 服从参数为A 的泊松分布,则X 的特征函数为2. 设随机过程X(t)二Acos( a t+①),-ocvtv 处 其中为正常数,A 和①是相互独立的随机变量,且A 和①服从在区间[0,1]上的均匀分布,则X(t)的数学期望 为 。
3. 强度为入的泊松过程的点间间距是相互独立的随机变量,且服从均值为 的同一指数分布。
4. _ 设{W n ,n >1}是与泊松过程{x(t),t >0}对应的一个等待时间序列,则 W n 服 从 分布。
程的状态空间6 .设马氏链的一步转移概率矩阵P=(p jj ),n 步转移矩阵P ⑺=(pj),二者之间 的关系为 7.设{X n ,n >0}为马氏链,状态空间I ,初始概率P i = P(X 0=i),绝对概率 P j (n) = P {X n =j }, n 步转移概率p jn),三者之间的关系为 ___________ 。
9. 更新方程K (t )=H (t )+J ;K (t -sdF (s )解的一般形式为_ 10. 记卩=EX n,对一切 a>0,当 t TK 时,M (t+a )—M (t 户、证明题(本大题共4道小题,每题8分,共32 分)1. 设A,B,C 为三个随机事件,证明条件概率的乘法公式: P(BC A)=P(B A)P(C AB)。
5.袋中放有一个白球,两个红球,每隔单位时间从袋中任取一球,取后放回,对每一个确定的t 对应随机变量X(t) 3’ L e t ,如果t 时取得红球,则这个随机过 如果t 时取得白球2. 设{X(t), E>0}是独立增量过程,且X(0)=0,证明{X(t), t30}是一个马尔科夫过程。
8 .设{X(t),t > 0}是泊松过程,且对于任意t^>0则P{X (5) =6|X (3) = 4} =3. 设{X n ,n >0}为马尔科夫链,状态空间为I ,则对任意整数n>0,1W l vn 和 i,产I , n 步转移概率p j n)=2 P 聘p kj -l),称此式为切普曼一科尔莫哥洛夫方程,证明并说明其意义。
随机过程课后试题答案
随机过程课后试题答案1. 题目:简述离散时间马尔可夫链和连续时间马尔可夫链的基本概念和性质。
答案:离散时间马尔可夫链(Discrete-time Markov Chain)是指在时间上的变化是离散的、状态空间是有限或可列无限的马尔可夫链。
其基本概念和性质如下:1.1 基本概念:- 状态空间:马尔可夫链的状态空间是指系统可能处于的状态集合,记作S。
离散时间马尔可夫链的状态空间可以是有限集合或可列无限集合。
- 转移概率:转移概率是指在给定前一个状态的条件下,系统转移到下一个状态的概率。
用P(i, j)表示系统从状态i转移到状态j的概率,其中i和j属于状态空间S。
- 转移概率矩阵:转移概率矩阵P是指表示从任一状态i到任一状态j的转移概率的矩阵。
对于离散时间马尔可夫链,转移概率矩阵是一个方形矩阵,维数与状态空间大小相同。
- 平稳概率分布:对于离散时间马尔可夫链,如果存在一个概率分布π,满足π = πP,其中π是一个行向量,P是转移概率矩阵,则称π为马尔可夫链的平稳概率分布。
1.2 性质:- 马尔可夫性:离散时间马尔可夫链具有马尔可夫性,即将来状态的发展只与当前状态有关,与过去的状态无关。
- 遍历性:若马尔可夫链中任意两个状态之间都存在路径使得概率大于零,则称该马尔可夫链是遍历的。
遍历性保证了马尔可夫链具有长期稳定的性质。
- 正常概率性:对于离散时间马尔可夫链,转移概率矩阵P的元素都是非负的,并且每一行的元素之和等于1。
- 可约性和不可约性:如果一个马尔可夫链中的所有状态彼此之间都是可达的,则称该马尔可夫链是不可约的。
反之,则称它是可约的。
不可约性保证了任意状态之间都可以相互转移。
- 周期性:对于不可约的离散时间马尔可夫链,如果存在某个状态,从该状态出发回到该状态所需的步数的最大公约数大于1,则称该状态是周期的。
若所有状态都是非周期的则称该马尔可夫链是非周期的。
2. 题目:连续时间马尔可夫链的定义和性质有哪些?答案:连续时间马尔可夫链(Continuous-time Markov Chain)是指在时间上的变化是连续的、状态空间是有限或可列无限的马尔可夫链。
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1.设随机变量X 服从参数为λ的泊松分布,则X 的特征函数为 。
2.设随机过程X(t)=Acos( t+),-<t<ωΦ∞∞ 其中ω为正常数,A 和Φ是相互独立的随机变量,且A 和Φ服从在区间[]0,1上的均匀分布,则X(t)的数学期望为 。
3.强度为λ的泊松过程的点间间距是相互独立的随机变量,且服从均值为1λ
的同一指数分布。
4.设{}n W ,n 1≥是与泊松过程{}X(t),t 0≥对应的一个等待时间序列,则n W 服从 Γ 分布。
5.袋中放有一个白球,两个红球,每隔单位时间从袋中任取一球,取后放回,
对每一个确定的t 对应随机变量⎪⎩⎪⎨⎧=时取得白球如果时取得红球如果t t t e t
t X ,
,
3)(,则 这个随机过
程的状态空间 。
6.设马氏链的一步转移概率矩阵ij P=(p ),n 步转移矩阵(n)(n)
ij P (p )=,二者之间
的关系为 (n)n P P = 。
7.设{}n X ,n 0≥为马氏链,状态空间I ,初始概率i 0p P(X =i)=,绝对概率
{}j n p (n)P X j ==,n 步转移概率(n)ij p ,三者之间的关系为
(n)
j i ij i I
p (n)p p ∈=⋅∑ 。
8.设}),({0≥t t X 是泊松过程,且对于任意012≥>t t 则
{(5)6|(3)4}______P X X ===
9.更新方程()()()()0t
K t H t K t s dF s =+-⎰解的一般形式为 。
10.记()(),0n EX a t M M t μ=≥→∞-→对一切,当时,t +a 。
二、证明题(本大题共4道小题,每题8分,共32分)
P(BC A)=P(B A)P(C AB)。
1.为it
(e
-1)
e λ。
2. 1(sin(t+1)-sin t)2ωω。
3. 1
λ
4. Γ 5. 2
12
t,t,
;e,e 33
⎧⎫⎨⎬⎩⎭。
6.(n)n
P P =。
7.(n)j i ij i I
p (n)p p ∈=⋅∑。
8.6
18e - 9。
()()()()0
t
K t H t K t s dM s =+-⎰ 10.
a
μ
2.设{X (t ),t ≥0}是独立增量过程, 且X (0)=0, 证明{X (t ),t ≥0}是一个马尔科夫过程。
3.设{}n X ,n 0≥为马尔科夫链,状态空间为I ,则对任意整数n 0,1<n l ≥≤和
i,j I ∈,n 步转移概率(n)()(n-)
ij ik kj
k I
p p p l l ∈=∑ ,称此式为切普曼—科尔莫哥洛夫方程,证明并说明其意义。
4.设{}N(t),t 0≥是强度为λ的泊松过程,{}k Y ,k=1,2,
是一列独立同分布随机变
量,且与{}N(t),t 0≥独立,令N(t)k k=1
X(t)=Y ,t 0≥∑,证明:若21E(Y <)∞,则
[]{}1E X(t)tE Y λ=。
三、计算题(本大题共4道小题,每题8分,共32分)
1.设齐次马氏链的一步转移概率矩阵为⎪⎪⎪
⎭
⎫ ⎝⎛=3/23/103/203/103/23/1P ,求其平稳分布。
2.设顾客以每分钟2人的速率到达,顾客流为泊松流,求在2分钟内到达的顾客不超过3人的概率。
3.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。
又设今天下雨而明天也下雨的概率为α,而今天无雨明天有雨的概率为β;规定有雨天气为状态0,无雨天气为状态1。
设0.7,0.4αβ==,求今天有雨且第四天仍有雨的概率。
4.设有四个状态{}I=0123,,,的马氏链,它的一步转移概率矩阵
110022110022
P=111144
4
40
1⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦
(1)画出状态转移图; (2)对状态进行分类; (3)对状态空间I 进行分解。
四、简答题(本题6分)
一.填空题 1.为it
(e
-1)
e λ。
2. 1(sin(t+1)-sin t)2ωω。
3. 1
λ
4. Γ 5. 2
12
t,t,
;e,e 33⎧⎫⎨⎬⎩⎭。
6.(n)n
P P =。
7.(n)j i ij i I
p (n)p p ∈=⋅∑。
8.618e - 9。
()()()()0
t
K t H t K t s dM s =+-⎰ 10.
a
μ
二.证明题 1.
证明:左边=P(ABC)P(ABC)P(AB)
P(C AB)P(B A )P(A)P(AB)P(A)
===右边 2.
证明:当12n 0t t t t <<<
<<时,
1122n n P(X(t)x X(t )=x ,X(t )=x ,X(t )=x )≤=
n n 1122n n P(X(t)-X(t )x-x X(t )-X(0)=x ,X(t )-X(0)=x ,
X(t )-X(0)=x )≤=
n n P(X(t)-X(t )x-x )≤,又因为
n n P(X(t)x X(t )=x )=≤n n n n P(X(t)-X(t )x-x X(t )=x )≤=
n n P(X(t)-X(t )x-x )≤,故
1122n n P(X(t)x X(t )=x ,X(t )=x ,X(t )=x )≤=n n P(X(t)x X(t )=x )≤
3. 证明:
{}(n)
ij k I
P P X(n)=j X(0)=i P X(n)=j,X(l)=k X(0)=i ∈⎧⎫==⎨⎬⎩⎭=
{}k I
P X(n)=j,X(l)=k X(0)=i ∈∑
={}{}k I
P X(l)=k X(0)=i P X(n)=j X(l)=k,X(0)=i ∈∑=(l)(n-l)
ik
kj P P ∑,其意义为n 步转移概率可以用较低步数的转移概率来表示。
4.
证明:由条件期望的性质[]{}
E X(t)E E X(t)N(t)=⎡⎤⎣⎦,而
N(t)i i=1E X(t)N(t)n E Y N(t)n ⎡⎤
===⎡⎤⎢⎥⎣⎦
⎣⎦
∑ =n i i=1E Y N(t)n ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦∑=n i i=1E Y ⎡⎤
⎢⎥⎣⎦
∑=1nE(Y ),所以[]{}1E X(t)tE Y λ=。
三.计算题(每题10分,共50分)
1. 解:
解方程组P ππ
=和1=∑i
π,即⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨
⎧=+++=+=+=1
323231323131321
3
233
12
2
11ππππππππππππ 解得74,72,71321===πππ,故平稳分布为)7
4
,72,71(=π
2.解:设{}N(t),t 0≥是顾客到达数的泊松过程,2λ=,故{}k -4
(4)P N(2)=k e k!
=,则{}{}{}{}{}-4-4-4-4-4
3271P N(2)3P N(2)=0+P N(2)=1+P N(2)=2+P N(2)=3e 4e 8e e e 33
≤==+++
=
3.解:由题设条件,得一步转移概率矩阵为00011011p p 0.70.3P=p p 0.40.6⎡⎤⎡⎤
=⎢
⎥⎢⎥⎣
⎦⎣⎦,于是(2)
0.610.39P
PP=0.520.48⎡⎤=⎢⎥⎣⎦,四步转移概率矩阵为(4)(2)(2)
0.57490.4251P P P 0.56680.4332⎡⎤==⎢⎥⎣⎦
,从而得到今天有雨且第四天仍有雨的概率为(4)
00P 0.5749=。
4.
解:(1)图略;
(2)33303132p 1,p p p =而,,均为零,所以状态3构成一个闭集,它是吸收态,记{}1C =3;0,1两个状态互通,且它们不能到达其它状态,它们构成一个闭集,记{}2C =01,,且它们都是正常返非周期状态;由于状态2可达12C C ,中的状态,而12C C ,中的状态不可能达到它,故状态2为非常返态,记{}D=2。
(3)状态空间I 可分解为:12E=D C C ⋃⋃
四.简答题(6分) 答:(略)。