应用随机过程

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应用随机过程第五版张波商豪教案

应用随机过程第五版张波商豪教案
随机过程是概率论与数理统计中的一个重要概念，涉及随机事件在时间上的变
化规律。

《应用随机过程第五版》是由张波和商豪合著的教材，旨在帮助读者深入理解随机过程的应用。

本教案的主要内容包括以下几个方面：
1. 随机过程的基本概念和性质：教案首先介绍了随机过程的定义和基本性质，
包括随机过程的样本函数、状态空间和参数、马尔可夫性质等，以及常见的随机过程模型，如泊松过程、马尔可夫链等。

2. 随机过程的分类和描述：教案对随机过程进行了分类和描述。

通过引入随机
过程的状态空间、状态转移概率等概念，教案详细介绍了离散时间马尔可夫链和连续时间马尔可夫链，并给出了相关的数学推导和例题。

3. 随机过程的应用：教案重点介绍了随机过程在实际问题中的应用。

通过生活
实例和工程案例，教案阐述了随机过程在通信系统、排队论、金融领域等方面的应用。

同时，教案还涉及了随机过程的稳态分析、极限定理和随机过程的仿真等内容。

总的来说，《应用随机过程第五版》张波商豪教案为读者提供了一个系统、全
面的学习随机过程的教程。

通过教案的学习，读者可以掌握随机过程的基本概念、分类与描述，了解随机过程在实际问题中的应用，并具备进行随机过程的分析与仿真的能力。

这无疑为读者在概率论与数理统计领域的研究和应用打下了坚实的基础。

应用随机过程教案

应用随机过程教案
一、教学目标
1.了解随机过程的概念和基本性质；
2.掌握随机过程的分类和描述方法；
3.理解随机过程在实际问题中的应用。

二、教学重点
1.随机过程的概念和基本性质；
2.随机过程的分类和描述方法。

三、教学难点
1.随机过程的应用。

四、教学内容
1.随机过程的概念和基本性质
A.随机过程的定义；
B.随机过程的样本函数；
C.随机过程的状态空间和状态概率。

2.随机过程的分类和描述方法
A.马尔可夫性质；
B.平稳性质；
C.独立增量性质；
D.随机过程描述的数学工具。

3.随机过程的应用
A.应用一：排队论；
B.应用二：信号处理；
C.应用三：金融工程。

五、教学方法
1.课堂讲授：通过讲解的方式介绍随机过程的概念、基本性质和分类方法；
2.示例分析：通过实例分析说明随机过程在实际问题中的应用；
3.讨论互动：通过课堂互动的方式，让学生参与讨论和发表观点；
4.案例研究：引导学生进行一些随机过程的案例研究，加深对知识点的理解和应用能力。

六、教学评价
1.课堂表现：学生是否能积极参与课堂互动，提出问题和观点；
2.作业完成：学生是否能按时完成课后作业，检验对知识点的掌握程度；
3.考试成绩：通过考试检验学生对随机过程的理解和应用能力。

七、教学资源
1.随机过程相关教材和参考书籍；
2.计算机和投影仪；
3.实例分析和案例研究材料。

八、教学进度
本课时内容：随机过程的概念和基本性质；
下节课内容：随机过程的分类和描述方法。

应用随机过程期末复习资料

第一章随机过程的基本概念一、随机过程的定义例1：医院登记新生儿性别,0表示男,1表示女,X n 表示第n 次登记的数字,得到一个序列X 1 , X 2 , ···,记为{X n ,n=1,2, ···},则X n 是随机变量,而{X n ,n=1,2, ···}是随机过程; 例2：在地震预报中,若每半年统计一次发生在某区域的地震的最大震级;令X n 表示第n 次统计所得的值,则X n 是随机变量;为了预测该区域未来地震的强度,我们就要研究随机过程{X n ,n=1,2, ···}的统计规律性; 例3：一个醉汉在路上行走,以概率p 前进一步,以概率1-p 后退一步假设步长相同;以Xt 记他t 时刻在路上的位置,则{Xt, t ≥0}就是直线上的随机游动;例4：乘客到火车站买票,当所有售票窗口都在忙碌时,来到的乘客就要排队等候;乘客的到来和每个乘客所需的服务时间都是随机的,所以如果用Xt 表示t 时刻的队长,用Yt 表示t 时刻到来的顾客所需等待的时间,则{Xt, t ∈T}和{Yt, t ∈T}都是随机过程;定义：设给定参数集合T,若对每个t ∈T, Xt 是概率空间),,(P ℑΩ上的随机变量,则称{Xt, t ∈T}为随机过程,其中T 为指标集或参数集;E X t →Ω:)(ω,E 称为状态空间,即Xt 的所有可能状态构成的集合;例1：E 为{0,1} 例2：E 为0, 10例3：E 为},2,2,1,1,0{ -- 例4：E 都为),0[∞+注：1根据状态空间E 的不同,过程可分为连续状态和离散状态,例1,例3为离散状态,其他为连续状态;2参数集T 通常代表时间,当T 取R, R +, a,b 时,称{Xt, t ∈T}为连续参数的随机过程；当T 取Z, Z +时,称{Xt, t ∈T}为离散参数的随机过程;3例1为离散状态离散参数的随机过程,例2为连续状态离散参数的随机过程,例3为离散状态连续参数的随机过程,例4为连续状态连续参数的随机过程;二、有限维分布与Kolmogorov 定理随机过程的一维分布：})({),(x t X P x t F ≤= 随机过程的二维分布：T t t x t X x t X P x x F t t ∈≤≤=21221121,,},)(,)({),(21随机过程的n 维分布：T t t t x t X x t X x t X P x x x F n n n n t t t n ∈≤≤≤= ,,},)(,)(,)({),,(21221121,,211、有限维分布族：随机过程的所有一维分布,二维分布,…n 维分布等的全体}1,,,),,,({2121,,21≥∈n T t t t x x x F n n t t t n 称为{Xt, t ∈T}的有限维分布族;2、有限维分布族的性质：1对称性：对1,2,…n 的任一排列),,(21n j j j ,有),,(),,(21,,,,212121n t t t j j j t t t x x x F x x x F n n nj j j=2相容性：对于m<n,有),(),,(1,1,,111m t t m t t t t x x F x x F m n m m =∞∞+3、Kolmogorov 定理定理：设分布函数族}1,,,),,,({2121,,21≥∈n T t t t x x x F n n t t t n 满足上述的对称性和相容性,则必存在一个随机过程{Xt,t ∈T},使}1,,,),,,({2121,,21≥∈n T t t t x x x F n n t t t n 恰好是{Xt, t ∈T}的有限维分布族;定义：设{Xt, t ∈T}是一随机过程：（1）称Xt 的期望)]([)(t X E t X =μ如果存在为过程的均值函数;（2）如果T t ∈∀,)]([2t X E 存在,则称随机过程{Xt, t ∈T}为二阶矩过程;此时,称函数))]()())(()([(),(221121t t X t t X E t t X X μμγ--=,T t t ∈21,为过程的协方差函数；称),()]([t t t X Var γ=为过程的方差函数；称T t s t X s X E t s R X ∈=,)],()([),(为自相关函数;例：)()(0b t a tV X t X ≤≤+=,其中0X 和V 是相互独立的且均服从N0,1分布的随机变量,求)(t X μ和),(21t t γ;三、随机过程的基本类型独立增量过程：如果对任意,,,,21T t t t n ∈⋅⋅⋅,21n t t t <⋅⋅⋅<<随机变量,)()(12⋅⋅⋅-t X t X)()(1--n n t X t X 是相互独立的,则称{Xt, t ∈T}是独立增量过程;平稳增量过程：如果对任意21,t t ,有Xt 1+h-Xt 1d Xt 2+h-Xt 2,则称{Xt, t ∈T}是平稳增量过程;平稳独立增量过程：兼有独立增量和平稳增量的过程称为平稳独立增量过程,例如Poisson 过程和Brownian motionPoisson 过程 2.1 Poisson 过程1. 计数过程定义：随机过程}0),({≥t t N 称为计数过程,如果)(t N 表示从0到t 时刻某一特定事件A 发生的次数,它具备以下两个特点： 10)(≥t N 且取值为整数；2t s <时,)()(t N s N ≤且)()(s N t N -表示],(t s 时间内事件A 发生的次数; 2. Poisson 过程定义2.1.1：计数过程}0),({≥t t N 称为参数为λ0>λ的Poisson 过程,如果1;0)0(=N2过程具有独立增量性；3在任一长度为t 的时间区间中事件发生的次数服从均值为t λ的Poisson 分布,即对一切0,0>≥t s ,有 () ,1,0,!))()((===-+-n n t en s N s t N P n tλλ注：Poisson 过程具有平稳增量性因为)()(s N s t N -+的分布只依赖于t, 与区间起点s 无关,,0=s 令() ,1,0,!)n )((===-n n t et N P n tλλt t EN t m λ==∴)()(于是可认为λ是单位时间内发生的事件的平均次数,一般称λ是Poisson 过程的强度; 例2.1.1：Poisson 过程在排队论中的应用研究随机服务系统中的排队现象时,经常用到Poisson 过程模型;例如：到达电话总机的呼叫数目,到达某服务设施商场、车站、购票处等的顾客数,都可以用Poisson 过程来描述;以某火车站售票处为例,设从早上8:00开始,此售票处连续售票,乘客以10人/小时的平均速率到达,则9:00-10:00这一小时内最多有5名乘客来此购票的概率是多少10:00-11:00没有人来买票的概率是多少解：我们用一个Poisson 过程来描述,设8:00为时刻0,则9:00为时刻1,参数10=λ,于是!10}5)1()2({510n eN N P n n ∑=-=≤-, 10010!010}0)2()3({--===-e e N N P 例2.1.2：事故发生次数及保险公司接到的索赔数若以)(t N 表示某公路交叉口、矿山、工厂等场所在],0(t 时间内发生不幸事故的数目,则Poisson 过程就是}0),({≥t t N 的一种很好近似;例如,保险公司接到赔偿请求的次数设一次事故导致一次索赔,向315台的投诉设商品出现质量问题为事故等都是可以用Poisson 过程的模型;我们考虑一种最简单的情形,设保险公司每次的赔付都是1,每月平均接到索赔要求4次,则一年中它要付出的金额平均为多少解：设一年开始时刻为0,1月末为时刻1,…年末为时刻12,则有124!)124(})0()12({⨯-⨯==-e n n N N P n∑∞=⨯-⨯⋅=-0124!)124()]0()12([n n e n n N N E =48问题：为什么实际中有这么多现象可以用Poisson 过程来反映呢{}{}{}).(2)(0h )iv ( );(1)(0h ,0)iii ( )ii ( ;0)()i ( 0),(2.1.2h o h N P h o h h N P t N Poisson t t N =≥↓+==↓>=≥时，当时，当存在过程有平稳独立增量过程，如果满足：称为：计数过程定义λλ定理2.1.1：定义1和定义2是等价的;例2.1.3：事件A 的发生形成强度为λ的Poisson 过程}0),({≥t t N ,如果每次事件发生时以概率p 能够被记录下来,并以Mt 表示到时刻t 被记录下来的事件总数,则}0),(M {≥t t 是一个强度为p λ的Poisson 过程;例2.1.4：若每条蚕的产卵数服从Poisson 分布,强度为λ,而每个卵变为成虫的概率为p,且每个卵是否变为成虫彼此间没有关系,求在时间0, t 内每条蚕养活k 只小蚕的概率;2.2 与Poisson 过程相联系的若干分布设n T 表示第n 次事件发生的时刻,n=1,2,…,规定00=T ;n X 表示第n 次与第n-1次事件发生的间隔时间,n=1,2,…; 1. 关于n X 和n T 的分布定理2.2.1：n X n=1,2,…服从参数为λ的指数分布,且相互独立; 定理2.2.2：n T n=1,2,…服从参数为n 和λ的Γ分布;注：如果每次事件发生的时间间隔,....,21X X 相互独立,且服从同一参数为λ的指数分布,则计数过程}0),({≥t t N 是参数为λ的Poisson 过程;例2.2.1：设从早上8:00开始有无穷多的人排队等候服务,只有一名服务员,且每个人接受服务的时间是独立的并服从均值为20min 的指数分布,则到中午12:00为止平均有多少人已经离去,已有9个人接受服务的概率是多少例2.2.2：假设某天文台观测到的流星流是一个Poisson 过程,根据以往资料统计为每小时平均观察到3颗流星;试求：上午8:00-12:00期间,该天文台没有观察到流星的概率;2. 事件发生时刻的条件分布对于t s ≤,有ts t N s T P ==≤}1)(|{1 现在考虑2≥n 的情况：定理2.2.1：在已知n t N =)(的条件下,事件发生的n 个时刻,,21T T n T 的联合分布密度是nn t n t t t f !),,(21=, n t t t <<<210 例2.2.3：乘客按照强度为λ的Poisson 过程来到某火车站,火车在时刻t 启程,计算在],0(t 内到达的乘客等待时间的总和的期望值;即要求])([)(1∑=-t N i iT t E ,其中iT 是第i 个乘客来到的时刻;2.3 Poisson 过程的推广1. 非齐次Poisson 过程定义2.3.1：计数过程}0),({≥t t N 称作强度函数为)0(0)(≥>t t λ的非齐次Poisson 过程,如果{}{}).(2)()t ()iv ( );()(1)()t ()iii ( }0),({)ii ( ;0)()i ( h o t N h N P h o h t t N h N P t t N t N ==≥-++==-+≥=λ具有独立增量等价定义：定义2.3.2：计数过程}0),({≥t t N 称作强度函数为)0(0)(≥>t t λ的非齐次Poisson 过程,若1;0)0(=N2}0),({≥t t N 具有独立增量性； 3即任意实数0,0>≥s t ,)()(t N s t N -+为具有参数du u t m s t m st t⎰+=-+)()()(λ的Poisson 分布,称ds s t m t ⎰=0)()(λ为非齐次Poisson 过程的均值函数或累积强度函数;定理2.3.1：设}0),({≥t t N 是一个强度函数为)0(0)(≥>t t λ的非齐次Poisson 过程;对任意的0≥t ,令)),(()(*1t m N t N -= 则)}(*{t N 是一个强度为1的Poisson 过程;例2.3.1：设某设备的使用期限为10年,在前5年内它平均2.5年需要维修一次,后5年平均2年需维修一次;试求它在试用期内只维修过一次的概率;2．复合Poisson 过程定义2.3.3：称随机过程}0),({≥t t X 为复合Poisson 过程,如果对于0≥t ,它可以表示为：∑==)(1)(t N i iYt X ,其中}0),({≥t t N 是一个Poisson 过程,},2,1,{ =i Y i 是一族独立同分布的随机变量,并且与}0),({≥t t N 独立;注：复合Poisson 过程不一定是计数过程;例2.3.2：保险公司接到的索赔次数服从一个Poisson 过程}0),({≥t t N ,每次要求赔付的金额i Y 都相互独立,且有相同分布F,每次的索赔数额与它发生的时刻无关,则],0[t 时间内保险公司需要赔付的总金额}0),({≥t t X 就是一个复合Poisson 过程,其中∑==)(1)(t N i iYt X ;例2.3.3：设顾客到达某服务系统的时刻 ,,21S S ,形成一强度为λ的Poisson 过程,在每个时刻),2,1( =n S n ,可以同时有多名顾客到达;n Y 表示在时刻n S 到达的顾客人数,假定),2,1( =n Y n 相互独立,并且与{n S }也独立,则在],0[t 时间内到达服务系统的顾客总人数可用一复合Poisson 过程来描述;例2.3.4：假定顾客按照参数为λ的Poisson 过程进人一个商店,又假设各顾客所花的钱数形成一族独立同分布的随机变量;以)(t X 记到时间t 为止顾客在此商店所花费的总值,易见}0),({≥t t X 是一个复合Poisson 过程;定理2.3.2：设{∑==)(1)(t N i iYt X ,0≥t }是一复合Poisson 过程,Poisson 过程}0),({≥t t N 的强度为λ,则1)(t X 有独立增量；2若+∞<][2i Y E ,则 ][)]([1Y tE t X E λ=,][)]([21Y tE t X Var λ=例2.3.5：在保险中的索赔模型中,设索赔要求以Poisson 过程到达保险公司,速率为平均每月两次;每次索赔服从均值为10000元的正态分布,则一年中保险公司平均的赔付额是多少例2.3.6：设顾客以每分钟6人的平均速率进入某商场,这一过程可用用Poisson 过程来描述;又该进入该商场的每位顾客买东西的概率为0.9,且每位顾客是否买东西互不影响,也与进入该商场的顾客数无关;求一天12小时在该商场买东西的顾客数的均值;3．条件Poisson 过程定义 2.3.4：设随机变量0>Λ,在λ=Λ的条件下,计数过程}0),({≥t t N 是参数为λ的Poisson 过程,则称}0),({≥t t N 为条件Poisson 过程;定理2.3.3：设}0),({≥t t N 是条件Poisson 过程,且∞<Λ][2E ,则 1][)]([Λ=tE t N E ；2][][)]([2Λ+Λ=tE Var t t N Var例2.3.7：设意外事故的发生频率受某种未知因素影响有两种可能21,λλ,且,)(1p P ==Λλq p P =-==Λ1)(2λ,10<<p 为已知;已知到时刻t 已发生了n 次事故;求下一次事故在t+s 之前不会到来的概率;另外,这个发生频率为1λ的概率是多少第三章 Markov 链3.1 基本概念定义3.1.1：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常用非负整数集{ 2,1,0}来表示,并且对任意的0≥n ,及任意状态110,,,,-n i i i j i ,有},,,|{11001i X i X i X j X P n n n n ====--+ =}|{1i X j X P n n ==+,其中i X n =表示过程在时刻n 处于状态i ,称{ 2,1,0}为该过程的状态空间,记为E . 上式刻画了Markov 链的特性,称为Markov 性;定义3.1.2：称条件概率}|{1i X j X P n n ==+为Markov 链}2,1,0,{ =n X n 的一步转移概率,简称转移概率,记为ij p ,它代表处于状态i 的过程下一步转移到状态j 的概率; 定义3.1.3：当Markov 链的转移概率ij p =}|{1i X j X P n n ==+只与状态j i ,有关,而与n 无关时,称之为时齐Markov 链；否则,就称之为非时齐的;注：我们只讨论时齐Markov 链,简称Markov 链;定义3.1.4：当Markov 链的状态为有限时,称为有限链,否则称为无限连;但无论状态有限还是无限,我们都可以将ij p E j i ∈,排成一个矩阵的形式,令P=ij p =⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡222120121110020100p p p p p p p p p 为转移概率矩阵,简称转移矩阵;容易看出ij p E j i ∈,具有性质：10≥ij p ,E j i ∈,； 2∑∈Ej ijp=1,E i ∈∀;例3.1.1：考虑一个包含三个状态的模型,若个体健康,认为他处于状态1S ,若他患病,认为他处于状态2S ,若他死亡,认为他处于状态3S ,易见这是一个Markov 链,转移矩阵为P=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡10232221131211p p p p p p例3.1.2：赌徒的破产或称带吸收壁的随机游动系统的状态时n ~0,反映赌博者在赌博期间拥有的钱数,当他输光或拥有钱数为n 时,赌博停止,否则他将持续赌博;每次以概率p 赢得1,以概率q=1-p 输掉1;这个系统的转移矩阵为P=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡100000000000000000000001 p q p q例3.1.3：带反射壁的随机游动设上例中当赌博者输光时将获得赞助1继续赌下去,就如同一个在直线上做随机游动的球在到达左侧0点处立刻反弹回一样,这就是一个一侧带有反射壁的随机游动,此时转移矩阵为：P=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡100000000000000000000010 p q p q例3.1.4：自由随机游动设一个球在全直线上做无限制的随机游动,它的状态为0, ,2,1±±,它是一个Markov 链,转移矩阵为：P=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡p q p q p q p q 000000000000000000000000练习：设有一只蚂蚁在图上爬行,当两个节点相邻时,蚂蚁将爬向它邻近的一点,并且爬向任何一个邻近节点的概率是相同的,求转移矩阵;2． n 步转移概率, C-K 方程定义 3.1.5：称条件概率}|{)(i X j X P p m n m n ij===+,1,0;,≥≥∈n m E j i 为Markov链的n 步转移概率,相应地称)()()(n ij n p P =为n 步转移矩阵;规定：⎩⎨⎧=≠=j i ji p ij 10)0( 问题：)(n ijp 和ij p 是什么关系定理3.1.1：Chapman-Kolmogorov 方程,简称C-K 方程对一切E j i n ∈≥,,0m ,有1)()()(n kjm Ek ikn m ijp p p ∑∈+=2n n n n P P P P P P P ==⋅⋅=⋅=-- )2()1()( 证明：例3.1.5：赌徒的破产或称带吸收壁的随机游动系统的状态时n ~0,反映赌博者在赌博期间拥有的钱数,当他输光或拥有钱数为n 时,赌博停止,否则他将持续赌博;每次以概率p 赢得1,以概率q=1-p 输掉1;设21,3===q p n ,赌博者从2元赌金开始赌博,求他经过4次赌博之后输光的概率;例 3.1.6：甲乙两人进行某种比赛,设每局甲胜的概率是p;乙胜的概率是q,和局的概率是r,1r q p =++;设每局比赛后,胜者记“+1”分,负者记“-1”分,和局不计分,且当两人中有一人获得2分时比赛结束;以n X 表示比赛至第n 局时甲获得的分数,则},2,1,0,{ =n X n 为时齐Markov 链,求甲获得1分的情况下,不超过两局可结束比赛的概率;例3.1.7：质点在数轴上的点集}2,1,0,1,2{--上做随机游动,质点到达点-2后,以概率1停留在原处；到达点2后,以概率1向左移动一点；到达其他点后,分别以概率31向左、右移动一点,以概率31停留在原处;试求在已知该质点处于状态0的条件下,经3步转移后仍处于状态0的概率;例3.1.8：广告效益的推算某种啤酒A 的广告改变了广告方式,经调查发现买A 种啤酒及另外三种啤酒B, C,D 的顾客每两个月的平均转换率如下设市场中只有这四种啤酒：)50.0()10.0()20.0()20.0()00.0()70.0()10.0()20.0()04.0()06.0()60.0()30.0()01.0()02.0()02.0()95.0(D C B A D D C B A C D C B A B D C B A A →→→→假设目前购买A,B, C,D 四种啤酒的顾客的分布为25%,30%,35%,10%,试求半年后啤酒A 的市场份额;3.2 状态的分类及性质定义3.2.1：若存在0≥n 使得0)(>n ij p ,称状态i 可达状态),(E j i j ∈,记为j i →;若同时有i j →,则称i 与j 互通,记为j i ↔;定理3.2.1：互通是一种等价关系,即满足：（1）自反性：i i ↔；（2）对称性：j i ↔,则i j ↔ （3）传递性：j i ↔,k j ↔,则k i ↔ 证明：定义3.2.2：把任何两个互通状态归为一类,若Markov 链只存在一个类,就称它是不可约的；否则称为可约的;例3.2.1：在例3.1.1中考三个状态：健康状态1S ,患病状态2S ,死亡状态3S ,可分为几个类定义3.2.3：若集合}0,1:{)(>≥n iip n n 非空,则称它的最大公约数)(i d d =为状态i 的周期;若1>d ,称i 是周期的;若1=d ,称i 是非周期的;规定,上述集合为空集时,称i 的周期为无穷大;注：1虽然i 有周期d 但并不是对所有的n,)(nd ii p 都大于0;请举出反例：2虽然i 有周期d 但可能0)(=d iip ,举出反例：定理3.2.2：若状态j i ,同属一类,则)()(j d i d =; 证明：定义3.2.4：对于任何状态j i ,,以)(n ijf 记从i 出发经n 步后首次到达j 的概率,则有1},|1,2,1,,{0)()0(≥=-=≠===n i X n k j X j X P f f k n n ijijij δ令∑∞==1)(n n ijij f f ,如果1=jj f ,称状态j 为常返状态；如果1<jj f ,称状态j 为非常返状态;问题：ij f 的含义是什么定义3.2.4：1对于常返状态i ,定义∑==1)(n n ii i nfμ,可以知道i μ表示的是由i 出发再返回到i 所需的平均步数时间;2对于常返状态i ,若+∞<i μ,则称i 为正常返状态；若+∞=i μ,则称i 为零常返状态;3若i 为正常返状态,且是非周期的,则称之为遍历状态;若i 是遍历状态,且1)1(=ii f ,则称i 为吸收状态,此时显然1=i μ;例3.2.3：设Markov 链的状态空间为}4,3,2,1{=E ,其一步转移概率矩阵为：⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=0210210323100001002121P 试将状态进行分类;定理3.2.3：状态i 为常返的当且仅当∞=∑=0)(n n iip；状态i 为非常返状态时,有iin n ii f p -=∑∞=11)(;引理3.2.1：对任意状态j i ,及+∞<≤n 1,有)(1)()(l n jj l l ij n ijp f p-∞=∑=;引理3.2.2：若j i ↔且i 为常返状态,则1=ji f ;定理3.2.4：常返性是一个类性质;例3.2.4：设Markov 链的状态空间为},2,1,0{ =E ,转移概率为E i p p p i i i ∈===+,21,21,2101,00,考虑各个状态的性质;3.3 极限定理与平稳分布3.3.1 极限定理例3.3.1 ：设Markov 链的转移矩阵为⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=q q p pP 11,0<p,q<1 试求： )(lim n n P∞→例3.3.2：在例3.2.5中令p =31,求)2(00lim n n P ∞→ 若令p =21 ,求)2(00lim n n P ∞→定理3.3.1：1若状态i 是周期为d 的常返状态,则 0,lim )(=∞==∞→ii ind iin ddP μμμ时，当,2若状态i 是非常返状态时,则0lim )(=∞→n iin P推论3.3.1：设i 是常返状态,则i 是零常返状态⇔ 0lim )(=∞→n iin P定理3.3.2：1若j 是非常返状态或零常返状态,则对0lim )(=∈∀∞→n ijn P E i 有2若j 为正常返状态且周期为d,则,lim ,,)(jnd iin dP E i j i μ=∈↔∀∞→有推论3.3.2：对E j i ∈∀,, 有⎪⎩⎪⎨⎧=∑=∞→为正常返状态状态为非常返状态或零常返j d j P n jnk k ij n μ01lim1)(推论3.3.3：有限状态的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3.3.4：若Markov 链有一个零常返状态,则必有无限个零常返状态;例3.3.3：设Markov 链的状态空间为E ={1, 2 ,3,4, 5},转移矩阵为⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=21021210210002100210001000001P试确定常返状态,非常返状态,并对常返状态i 确定其平均回转时间i μ;3.3.2 平稳分布与极限分布定义3.3.1：对于Markov 链,概率分布{}E j p j ∈,称为平稳分布,若∑∈=Ei ji ij pp p ,问题：为什么称之为平稳分布定义3.3.2：1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; 2对于遍历的Markov 链,极限E j P E i j n ijn ∈=∈∀∞→,lim )(π有称为Markov 链的极限分布;注：j jμπ1=定理3.3.3 对于不可约非周期的Markov 链： 1若它是遍历的,则)(,0lim )(E j P n ijn j ∈>=∞→π是平稳分布且是唯一的平稳分布;2若状态都是非常返的或全为零常返的,则平稳分布不存在;例3.3.4：设Markov 链的转移矩阵为⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=5.05.005.005.005.05.0P 求极限分布;例3.3.5：设有6个车站,车站中间的公路连接情况如下图所示：汽车每天可以从一个车站驶向与之直接相邻的车站,并在夜晚到达车站留宿,次日凌晨重复相同的活动;设每天凌晨汽车开往邻近的任何一个车站都是等可能的,试说明很长时间后,各站每晚留宿的汽车比例趋于稳定;求出这个比例以便正确地设置各站的服务规模;例3.3.6 设甲袋中有k 个白球和1个黑球,乙袋中有k+1个白球,每次从两袋中各任取一球,交换后放入对方的袋中;证明经过n 次交换后,黑球仍在甲袋中的概率n P 满足21lim =∞→n n P例3.3.7 我国某种商品在国外的销售情况共有连续24个季度的数据其中1表示畅销,2表示滞销：1,1,2,1, 2,2,1,1,1,2,1,2,1,1,2,2,1,1,2,1,2,1,1,1 如果该商品销售情况近似满足时齐次与Markov 性：（1）试确定销售状态的一步转移概率矩阵;（2）如果现在是畅销,试预测这之后的第四个季度的销售状况; （3）如果影响销售的所有因素不变,试预测长期的销售状况;3.4 Markov 链的应用群体消失模型分枝过程：考虑一个能产生同类后代的个体组成的群体,每一个体生命结束时以概率)2,1,0( =j p j 产生了j 个新的后代,与别的个体产生的后代的个数相互独立;初始个体数以0X 表示,称为第零代的总数；第零代的后代构成第一代,其总数记为1X ,第一代的每个个体以同样的分布产生第二代,……,一般地,以n X 记第n 代的总数;此Markov 链{} 2,1,0,1==n X n称为分枝过程;假设10=X ,则有∑∞=-=1,1i in n ZX其中i n Z ,1-表示第n-1代的第i 个成员的后代的个数; 考虑以下几个问题：1[]=n X E 2∑∞==0i iipμ 的意义3}{0群体消亡P =π定理3.4.1： 11,1000≤⇔=<<μπ则设p3.5连续时间Markov 链3.5.1 连续时间Markov 链定义 3.5.1：过程}0),({≥t t X 的状态空间E 为离散空间,若对一切0,≥t s 及E j i ∈,有})(|)({}0),()(,)(|)({i s X j s t X P s u u x u X i s X j s t X P ==+=<≤===+成立,则称}0),({≥t t X 是一个连续时间Markov 链;转移概率 })(|)({),(i s X j s t X P t s p ij ==+= 转移概率矩阵 ()),(),(t s p t s P ij =定义3.5.2：称连续时间Markov 链是时齐的,若),(t s p ij 与s 无关;简记)(),(t p t s p ij ij =,相应地记 ())()(t p t P ij =定理3.5.1：设}0),({≥t t X 是连续时间Markov 链,假定在时刻0过程刚刚到达)(E i i ∈;以i τ记过程在离开i 之前在i 停留的时间,则i τ服从指数分布;说明：构造连续时间Markov 链的方法1在转移到下一个状态之前处于状态i 的时间服从参数为i μ的指数分布; 2在过程离开状态i 时,将以概率ij p 到达j,且1=∑∈Ej ijp定义3.5.3 称一个连续时间Markov 链是正则的,若以概率1在任意有限长的时间内转移的次数是有限的;例3.5.1Poisson 过程参数为λ的Poisson 过程}0),({≥t t N ,取值为},2,1,0{⋅⋅⋅;由第2章可知,它在任意一个状态i 停留的时间服从指数分布,并且在离开i 时以概率1转移到i+1,由Poisson 过程的独立增量性看出它在i 停留的时间与状态的转移是独立的,从而Poisson 过程是时齐的连续时间Markov 链;例3.5.2Yule 过程考察生物群体繁殖过程的模型;设群体中各个生物体的繁殖是相互独立的,强度为λ的Poisson 过程,并且群体中没有死亡,此过程称为Yule 过程,此过程是一个连续时间Markov 链;例3.5.3生灭过程仍然考虑一个生物群体的繁殖模型;每个个体生育后代如例3.5.2的假定,但是每个个体将以指数速率μ死亡,这是一个生灭过程;例3.5.4M/M/S 排队系统顾客的来到是参数为λ的Poisson 过程;服务人员数为s 个,每个顾客接受服务的时间服从参数为μ的指数分布;遵循先来先服务,若服务员没有空闲时间就排队的原则;以)(t X 记t 时刻系统中的总人数,则}0),({≥t t X 是一个生灭过程来到看作出生,离去看作死亡,来到率是服从参数为λ的Poisson 过程,离去过程的参数会发生变化,以n μ记系统中有n 个顾客时的离去率,则sn sn s n n ><≤⎩⎨⎧=1μμμ3.5.2 Kolmogorov 微分方程定理3.5.2：时齐连续时间Markov 链的转移概率)(t p ij 满足：10)(≥t p ij 2∑∈=Ej ijt p1)(3 ∑∈=+Ek kj ikij s p t ps t p )()()( — 连续时间Markov 链的C-K 方程;证明：定理3.5.3 +∞≤=-→ii ii t q tt p )(1lim)1(0+∞<=→ij ij t q tt p )(lim)2(0推论3.5.1：对有限状态时齐的连续时间Markov 链,有+∞<=∑≠ij ijii qq注：对于无限状态的情况,一般只能得到 ∑≠≥ij ijii qq定理3.5.4 kolmogorov 微分方程对一切 0,,≥∈t E j i 且+∞<=∑≠ii ij ijq q,有1向后方程)()()('t p q t p qt p ij ii ik kj ikij -=∑≠2在适当的正则条件下,有向前方程)()()(t p q t p qt p ij jj ik ik kjij-='∑≠例3.5.5：讨论Poisson 过程的微分方程及转移概率;例3.5.6：类似Poisson 过程,给出Yule 过程}0),({≥t t X 的转移概率;例3.5.7：讨论生灭过程的微分方程;第三章练习题1、设今日有雨明日也有雨的概率为0.7,今日无雨明日有雨的概率为0.5;求星期一有雨,星期三也有雨的概率;2、设Markov 链的状态空间为E={1,2,3,4,5,6},其一步转移概率矩阵为⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=012100210000010004141041410002102100021210P 试确定状态的周期,常返性,并给此Markov 链分类;3、若1,1<<jj ii f f ,证明：1∑∞=+∞<1)(n n ijp2∑∑∞=∞=+=1)(1)(1n n jj n n ijij p pf4、将两个红球、四个白球分别放入甲乙两个盒子中;每次从两个盒子中各取一球交换,以n X 记第n 次交换后甲盒中的红球数;1试说明},1,0,{⋅⋅⋅=n X n 是一个Markov 链并求转移矩阵P 2试证明},1,0,{⋅⋅⋅=n X n 是遍历的; 3求它的极限分布;5、对于Yule 过程计算群体总数从1增长到N 的平均时间;6、考虑有两个状态的连续时间Markov 链,状态为0和1,链在离开0到达1之前在状态0停留的时间服从参数为λ的指数分布,相应地在1停留的时间是参数为μ的指数变量;对此建立kolmogorov 微分方程,并求其解;第四章更新过程4.1 更新过程的定义及若干分布4.1.1 更新过程的定义事件发生的时间间隔21,X X ···是独立同分布的非负随机变量,这样得到的计数过程}0),({≥t t N 叫做更新过程,其数学表达式如下：定义4.1.1：设{n X ,n=1,2,···}是一列独立同分布的非负随机变量,分布函数为Fx ﹙设F0=P{X n =0}≠1,记][n X E =μ=⎰∞)(x xdF ,则0＜μ≤+∞﹚;令∑==ni i n X T 1,n ≥1,T 0=0;我们把由}:sup{)(t T n t N n ≤=定义的计数过程称为更新过程;例子：机器零件的更换;在时刻0,安装上一个新零件并开始运行,设此零件在T 1时刻损坏,马上用一个新的来替换假设替换不需要时间,则第二个零件在T 1时刻开始运行,设它在T 2时刻损坏,同样马上换第三个······,很自然可以认为这些零件的使用寿命是独立同分布的,那么到t 时刻为止所更换的零件数目就构成一个更新过程;说明：1在更新过程中事件发生一次叫做一次更新,X n 表示第n-1次和第n 次更新的间隔时间,T n 是第n 次更新发生的时刻,Nt 就是t 时刻之前发生的总的更新次数;2Poisson 过程是更新过程;4.1.2 Nt 的分布及ENt 的一些性质问题一：在有限时间0,t 内是否会发生无穷多次更新,即Nt= ∞问题二：求Nt 的分布 P{Nt=n}问题三：以Mt记ENt,求MtMt叫做更新函数;注：Mt是t的不减函数,且对0≤t＜∞,Mt＜+∞,j=1,2···},在每个时刻独立地做Bernoulli 例4.1.1：考虑一个时间离散的更新过程{Nj试验,设成功的概率为p,失败的概率为q=1-p;以试验成功作为事件更新,求此过程的更新函数Mk;4.2 更新方程定义 4.2.1：若)(t M 的导数存在,则其导数)(t M '称为更新密度,记为)(t m ;由)(t M =∑∞=1)(n nt F 知 mt=∑∞='1))((n nt F =∑∞=1)(n nt f;其中)(t f n 是)(t F n 的密度函数; 定理4.2.1：)(t M 和)(t m 分别满足积分方程 ⎰-+=ts dF s t M t F t M 0)()()()(⎰-+=t ds s f s t m t f t m 0)()()()(其中)()(t F t f '=;定义4.2.2: 更新方程称如下形式的积分方程为更新方程 ⎰-+=ts dF s t K t H t K 0)()()()(其中)(),(t F t H 为已知,)(t F 为分布函数,且当t 〈0时,)(),(t F t H 均为0; 定理4.2.2：设更新方程中)(t H 为有界函数,则方程存在唯一的在有限区间内有界的解 ⎰-+=ts dM s t H t H t K 0)()()()(其中)(t M 是)(t F 的更新函数;例4.2.1：Wald 等式设∞<][i X E i=1,2···,证明：]1)([][][][11)(211)(+=+++=++t N E X E X X X E T E t N t N4.3 更新定理定理4.3.1 Feller 初等更新定理记][n X E =μ,则)(1)(∞→→t t t M μ;若01,=∞=μμ;定义4.3.1格点分布：若存在0≥d ,使得∑∞===01}{n nd X P ,则称随机变量X 服从格点分布;同时称满足上述条件的最大的d 为此格点分布的周期;定理4.3.2 Blackwell 更新定理记][n X E =μ(1) 若F 不是格点分布,则对一切0≥a ,当∞→t 时,有μat M a t M →-+)()(;(2) 若F 是格点分布,周期为d ,则当∞→n 时,有μdnd P →}{处发生更新在;定理4.3.3 关键更新定理记][n X E =μ,设函数),0[),(∞∈t t h 满足：1)(t h 非负不增；2⎰∞)(dt t h ＜∞; )(t H 是更新方程⎰-+=tx dF x t H t h t H 0)()()()(的解,那么(1) 若F 不是格点分布,有⎪⎩⎪⎨⎧∞=∞<=⎰∞∞→μμμ0)(1)(lim 0dxx h t H t(2) 若F 是格点分布,对于d c <≤0,有⎪⎩⎪⎨⎧∞=∞<+=+∑∞=∞→μμμ0)()(lim 1n n nd c h d nd c H例4.3.1：某控制器用1节电池供电,设电池寿命i X i =1,2,……服从均值为45小时的正态分布,电池失效时需要去仓库领取,领取新电池的时间i Y i =1,2,……服从期望为0.5小时的均匀分布;求长时间工作时,控制器更换电池的速率;。

应用随机过程第五版张波商豪教案

应用随机过程第五版张波商豪教案摘要：随机过程是概率论中的重要内容，通过对随机过程的学习和应用，可以帮助我们更好地理解和解决实际问题。

本教案分析了应用随机过程的相关案例，并结合张波商豪教授的第五版教材进行教学设计。

引言：应用随机过程是一个有趣且实用的领域，它可以帮助我们了解和模拟现实世界中的随机现象。

在现代科学和工程领域，应用随机过程的知识和方法被广泛应用于通信、金融、电力系统、生物医学工程等诸多领域。

通过学习和应用随机过程，我们可以更好地理解和预测这些领域中的随机现象，提高问题解决的效率和准确性。

主体：1. 应用随机过程的基本概念和性质1.1 随机过程的定义和分类1.2 随机过程的性质：平稳性、独立增量性、Markov性2. 马尔可夫链的建模和分析2.1 马尔可夫链的定义和特性2.2 马尔可夫链的转移概率矩阵2.3 马尔可夫链的平稳分布2.4 马尔可夫链的应用案例3. 排队论的应用3.1 排队论的基本概念和模型3.2 M/M/1排队模型3.3 M/M/1排队模型的应用4. 随机过程在金融工程中的应用4.1 随机过程模型在金融衍生品定价中的应用4.2 随机过程模型在风险评估中的应用4.3 随机过程模型在投资组合优化中的应用5. 随机过程在通信系统中的应用5.1 随机过程模型在信道建模中的应用5.2 随机过程模型在网络性能评估中的应用5.3 随机过程模型在调度算法设计中的应用结论：应用随机过程是一个广泛而深入的领域，通过学习和应用随机过程的方法，我们可以更好地理解和解决实际问题。

本教案以张波商豪教授的第五版教材为基础，结合相关案例进行教学设计，旨在帮助学生掌握随机过程的基本概念和方法，并将其应用到实际问题中。

通过本教案的学习，学生将能够提高问题解决的能力和创新思维，为将来的学习和研究打下坚实的基础。

随机过程的基本概念与应用

随机过程的基本概念与应用随机过程是概率论中研究一系列随机事件在时间上的演化规律的重要分支。

它在各个领域都有着广泛的应用，在通信、控制、金融、生物、物理等方面都发挥着重要作用。

一、随机过程的基本概念1.1 随机过程的定义随机过程是指一组随机变量${X_t}$，其中$t$表示时间，$X_t$表示在时间$t$时刻随机变量的取值。

随机过程是随机变量的函数族，常用记号为${X_t:t\in T}$。

其中$t$取遍$T$所表示的时间集合，$T$可以是实数集、整数集或其他有限或无限集合。

1.2 随机过程的分类随机过程根据其时间变化的连续性与离散性可以分为连续时间随机过程和离散时间随机过程两种。

连续时间随机过程是指随机变量在时间上是连续的，如布朗运动、泊松过程等。

离散时间随机过程是指随机变量在时间上是离散的，如马尔可夫过程、随机游走等。

1.3 随机过程的性质随机过程具有多种性质，包括平稳性、独立性、齐次性等。

其中比较重要的平稳性是指在时间平移下，随机过程的统计性质保持不变，即一个随机过程是平稳的，当且仅当对于任意$t_1,t_2$，其一阶矩和二阶矩不随时间变化而改变。

例如，设随机过程${X_t:t\geq 0}$的均值为$\mu$，方差为$\sigma^2$，则其平稳性条件为：$$\mathbb{E}[X_t]=\mu, \ \forall t\geq 0$$$$\mathbb{E}[(X_s-\mu)(X_t-\mu)]=\sigma^2, \ \forall s,t\geq 0$$二、随机过程的应用随机过程在许多领域中都有着广泛的应用。

以下列举其中几个典型应用。

2.1 通信领域随机过程在通信领域中是必不可少的工具。

通信信号可以看作是一种随时间变化的随机过程，而信道则可看作是一种将输入信号映射成输出信号的随机过程。

因此，随机过程在信号调制、信噪比估计、编码等方面都有着广泛的应用。

2.2 控制领域在控制领域中，随机过程被广泛用于表示、建模和分析控制系统的动态特性。

应用随机过程

应用随机过程引言随机过程是一种数学模型，用于描述随机事件在不同时间点上的演变过程。

它在很多领域中有重要的应用，例如金融、统计学、生物学等。

本文将介绍随机过程的概念、性质以及在一些实际问题中的应用。

随机过程的定义和性质随机过程是一族随机变量的集合，这些变量依赖于某个参数，通常是时间。

随机过程可以用于描述随机事件随时间的演变。

具体来说，假设我们有一个随机过程{X(t), t ∈ T}，其中X(t)是在时间t上的一个随机变量，T为参数的取值范围。

随机过程可以分为离散时间和连续时间两种情况。

对于离散时间的随机过程，参数t的取值范围是一组离散的时间点。

我们可以用{X₁, X₂, …, Xₙ}来表示随机过程在每一个时间点上的取值。

而连续时间的随机过程，则比较复杂，其参数t的取值范围是一个连续的时间域。

随机过程的性质主要包括两方面：两点分布和一点分布。

两点分布指的是随机过程在不同时间点上的取值之间的关系，一点分布则是指随机过程在某一固定时间点上取值的概率分布。

通过研究随机过程的这两个性质，我们可以了解随机事件随时间的演变规律。

应用举例：金融领域中的随机过程模型随机过程在金融领域中有广泛的应用，尤其是在期权定价和风险管理方面。

其中，著名的布莱克-斯科尔斯期权定价模型就是基于随机过程的。

在布莱克-斯科尔斯模型中，假设股票价格的对数收益率服从几何布朗运动，即随机过程满足以下随机微分方程：dS(t) = μS(t)dt + σS(t)dW(t)其中，S(t)表示股票价格在时间t的取值，μ是预期收益率，σ是波动率，W(t)是布朗运动。

利用随机微分方程，可以推导出期权的定价公式。

布莱克-斯科尔斯模型假设市场是无套利的，通过构建一个复制组合，可以得到一个偏微分方程来解决期权的定价问题。

除了布莱克-斯科尔斯模型，随机过程还可以用于建立其他的金融模型，例如随机波动率模型、随机利率模型等。

这些模型在金融衍生品定价和风险管理中都有重要的应用。

《应用随机过程》教学大纲

《应用随机过程》教学大纲应用随机过程教学大纲一、课程简介《应用随机过程》是一门应用性较强的数学课程，主要介绍了随机过程及其在实际问题中的应用。

随机过程是对随机变量的研究，是概率论的一个重要分支。

通过本课程的学习，学生可以了解随机过程的基本概念、性质和常见的应用领域，并能够运用所学知识解决实际问题。

二、教学目标1.掌握随机过程的基本概念、性质和常用模型。

2.学会应用随机过程解决实际问题，如排队论、信号处理等。

3.培养学生的数学建模能力和分析问题的能力。

三、教学内容1.随机过程的基本概念1.1随机过程的定义1.2随机过程的分类1.3随机过程的性质2.随机过程的常见模型2.1马尔可夫链2.2马尔可夫过程2.3泊松过程2.4随机游动3.应用随机过程解决实际问题3.1排队论3.1.1M/M/1模型3.1.2M/M/s模型3.1.3M/M/1队列的平稳分析3.2信号处理3.2.1随机信号的表示3.2.2自相关函数与功率谱密度3.2.3高斯过程与线性系统四、教学方法1.理论讲解：通过课堂讲解，介绍随机过程的基本概念、性质和常见模型。

2.实例分析：针对不同应用实际问题，引导学生运用所学知识解决实际问题。

3.课堂讨论：设置讨论环节，鼓励学生主动参与，提出问题并进行交流和讨论。

4.课后作业：布置随堂练习和课后作业，巩固学生对所学内容的理解和运用能力。

五、教学评价1.平时成绩：包括作业完成情况、课堂表现等。

2.期中考试：考查学生对基本概念和性质的掌握。

3.期末考试：综合考查学生对整个课程的理解和应用能力。

六、参考教材1. Sheldon M. Ross，《随机过程学》2.吴建平，李荣华，李云龙，《随机过程与应用》七、教学时长本课程共计48学时，其中理论课程36学时，实践课程12学时。

随机过程的应用实例

随机过程的应用实例
一、简介
随机过程（Random Process）是一种描述随机性的数学模型，用于研究受一组随机事件影响的物理现象。

它是研究随机变化信号的有效方法，用来模拟研究在不确定情况下的不确定性事件，同时能够描述中间不确定性影响下的系统结果及其变化，从而帮助我们研究主体系统的性能趋势并做出投资决策。

二、随机过程的应用实例
1、天气预报
大多数天气预报都是基于随机过程的模型来实现的，通过测量当前环境的气象参量来预测将来几个小时到几天的气象情况。

一般来说，通过随机过程模型可以获得更准确的预报结果，比如估计在一段时间内温度的变化、降水量的变化等等。

2、金融风险管理
投资者希望能够在开放市场环境中获得收益，但是投资的风险会随着时间的推移而变化，因此投资者希望能够准确地预测未来投资风险，以此作出有利的投资决策。

这就要求金融风险管理者能够准确地估计投资的风险，因此金融风险管理者会使用随机过程模型来预测未来的投资风险，以此作出更好的投资决策。

3、通信系统
通信系统是由数字通信技术、信息处理技术、数字电路技术以及随机过程技术组成计算机网络。

数据在传输过程中会遇到一些随机的
干扰和噪声，因此采用随机过程模型可以准确地表示噪声的信号特征，从而更好地控制和管理网络系统的信息传输，以此实现更高的通信效率和更可靠的信息传输。

《应用随机过程》课件

随机过程作为一种强大的数学工具，能够应用于各个领域，为解决实际问题提供了有力支持。
希望本课程能够为您的学习和职业发展带来启发和帮助！谢谢大家！
随机过程在传输信号、网络拥塞控制和信道建模等方面具有广泛应用。
随机过程的模拟和分析
模拟
利用数值方法和计算机模拟生成随机过程的样本路径，用于验证和测试理论模型。
分析
通过概率论和统计学方法分析随机过程的特性和统计规律，为实际问题提供解决方案。
总结
通过本课程的学习，我们深入了解了随机过程的基本概念、分类、特性、应用以及模拟和分析方法。
马尔可夫性
随机过程的未来值只与当前值相关，与过去值无关，便于建模和计算。
随机过程的应用
金融领域
随机过程在股票市场预测和衍生品定价等方面发挥重要作用。
数据分析
随机过程的工具和方法用于分析和建模时间序列数据，揭示隐藏的统计规律。
排队系统
随机过程可用于优化排队系统的性能，提高服务质量和效率。
通信网络
连续时间
随机变量在连续的时间区间内变化，例如布朗运动和泊松过程。
时齐
随机过程的统计特性在时间上是不变的，例如平稳随机过程。
非时齐
随机过程的统计特性随时间变化，例如非平稳随机过程。
随机过程的特性
1
平稳性
2
随机过程的统计特性在时间上保持不
变，具有一定的预测性。
3
随机性
随机过程的未来值是随机的，无法精确预测。
《应用随机过程》PPT课件
课程介绍什么是随机过程随机过程的分类随机过程的特性随机过程的应用随机过程的模拟和分析总结
课程介绍
欢迎大家来到《应用随机过程》课程！本课程将带领您深入了解随机过程的理论和应用，为您打开了一扇探索机会与挑战的大门。

应用随机过程全套教学课件

x属于该序列的其余集合 .
关系：lim inf
n
An
lim
n
sup
An
例1.3：
{所以投掷硬币结果“正面”和“反面”组成的序列.}
F {的所有子集}，An {第n结果是“正面”}. 则
lim sup
n
An
有无限多次投掷的结果
是“正面”}
lim inf
n
An
{除有限多次外，其余投掷的结果都是
x
x
(4)F (x)是又连续的, 即F(x 0) lim F(t) F(x).
tx
随机变量的类型：
离散型： P( X xk ) pk pk 1
k 1
F(x) P( X x) pk
xk x
连续型： F(x) P( X x) x f (t)dt
（其中f (x)为概率密度函数， f (x)dx 1） f (x) dF(x) dx
i 1
i 1
1i jn
P( Ai Aj Ak ) (1)n1P( A1A2 An )
1i jk n
事件列极限1：假设事件序列Ai ,
(1) 如果A1 A2 An ,
则 lim
n
An
An
n1
An A
(2) 如果A1 A2 An , An A
则
lim
n
An
An
n1
结论：单调事件(集合)序列必有极限.
f
( x1,,
xd
)
d
F (x1, x2,, xd x1x2 xd
)
一些常见的分布：
1.离散均匀分布：
分布列：
pk
1 n
,

应用随机过程期末总结

应用随机过程期末总结随机过程是概率论的一个重要分支，主要研究随机变量的规律性和演化规律。

应用随机过程是将随机过程的模型与实际问题相结合，通过建立数学模型和分析求解的方式，研究真实世界中的随机现象和现象演化规律。

本文将对应用随机过程的相关内容进行总结和归纳。

一、随机过程的基本概念和性质随机过程是一类函数族，它的每一个函数都是随机变量，且这些随机变量之间相互依赖。

随机过程可以用集合函数、分布函数、概率密度函数和特征函数等来描述。

随机过程的性质主要包括平稳性、独立性、连续性和马尔可夫性。

其中，平稳性是指随机过程的统计规律不随时间变化而变化；独立性是指随机变量之间相互独立；连续性是指随机过程的样本函数是连续函数；马尔可夫性是指过程的未来状态只与当前状态有关，与过去状态无关。

二、随机过程的分类随机过程可以分为离散时间过程和连续时间过程两种类型。

离散时间过程是在离散时间点上对随机变量的观测结果进行描述的；连续时间过程是在连续时间上对随机变量的观测结果进行描述的。

离散时间过程主要包括马尔可夫链和泊松过程。

马尔可夫链是一类具有马尔可夫性的离散时间过程，其中状态空间是有限或可列的；泊松过程是一类具有独立增量和无记忆性质的离散时间过程，广泛应用于生物学、通信网络和金融等领域。

连续时间过程主要包括布朗运动和随机微分方程。

布朗运动是一类具有无记忆性、连续性和高斯性质的连续时间过程，广泛应用于金融工程、物理学和生物学等领域；随机微分方程是描述随机过程演化规律的一种数学工具，广泛应用于自然科学和工程技术中。

三、应用随机过程的数学模型应用随机过程主要通过建立数学模型来描述和分析真实世界中的随机现象。

常用的数学模型包括马尔可夫过程、排队论、随机网络和信号处理等。

马尔可夫过程是一类具有马尔可夫性质的随机过程，广泛应用于工程技术和经济管理等领域。

排队论是研究顾客到达和被服务时间的随机过程，广泛应用于交通运输、通信网络和生产管理等领域。

随机过程应用应用随机过程解决实际问题

随机过程应用应用随机过程解决实际问题随机过程应用：应用随机过程解决实际问题随机过程是概率论中的一种重要的数学工具，用于描述随机变量随时间变化的过程。

随机过程的应用非常广泛，可以解决许多实际问题。

本文将探讨随机过程的应用，并介绍其中一些实际问题的解决方法。

一、排队论排队论是随机过程应用的一个重要领域，用于解决有关排队问题的数学模型。

排队问题广泛存在于我们的日常生活中，比如银行、超市等地的排队现象。

通过排队论的分析，可以确定最优的队列长度、服务台数量等，以提高服务效率。

二、信号处理随机过程在信号处理中也有广泛的应用。

在无线通信中，信号通常会受到噪声的干扰，而随机过程可以用来描述这些干扰的统计特征。

通过对随机过程进行分析，可以提高信号处理的效果，减小噪声对信号质量的影响。

三、金融工程随机过程在金融工程领域也有着重要的应用。

股票价格、利率等金融变量通常都是随机变量，它们的变化过程可以用随机过程来描述。

通过对随机过程进行建模和分析，可以预测未来的金融市场走势，为投资决策提供参考。

四、优化问题在一些优化问题中，随机过程也发挥着关键的作用。

比如在生产调度中，将任务分配给不同的机器，机器故障时间也可用随机过程来描述。

通过对随机过程的优化分析，可以提高生产效率，降低成本。

五、风险评估风险评估是许多领域中的一个重要问题，而随机过程可以用来对风险进行评估和预测。

比如在保险行业，通过对随机过程的分析，可以评估不同风险事件的发生概率，从而合理确定保险费率。

六、物理系统建模在物理系统的建模中，随机过程也是一个重要的工具。

比如在材料科学中，材料的疲劳寿命通常也是一个随机变量，可以用随机过程来描述。

通过对随机过程的分析，可以预测材料的寿命，从而制定合理的材料使用方案。

综上所述，随机过程在许多领域中都有着广泛的应用。

从排队论到金融工程，从信号处理到优化问题，从风险评估到物理系统建模，随机过程都为解决实际问题提供了有力的工具和方法。

随机过程的应用实例

随机过程的应用实例
随机过程的应用实例
一、运动模型
运动模型是应用随机过程最常见的实例，比如抛物运动、旋转运动、冲击运动等等。

一般来说，运动的过程可以用概率方程来描述，其中，参数和状态变量都是随机变量。

由于变化时间、空间、力等动态变化的特性，在每一个时刻变化的位置，受力，速度等也是个随机变量，可以用随机过程来表述。

二、城市交通
在城市交通方面，随机过程可以被用来描述车辆运动的情况，它可以用来分析拥堵情况，设计和优化路网，以及模拟出最优的交通运输方式等。

例如，可以计算城市交通中车辆运行的最优路线，有助于提高城市交通的效率。

三、系统评估
在系统评估方面，随机过程可以被用来模拟不确定性环境，估计系统参数，分析系统稳定性，模拟系统行为等。

例如，在自动控制系统中，可以用随机过程来模拟出存在风险的不确定性环境，以及系统参数的扰动，从而准确估计出系统的稳定性。

四、信号处理
在信号处理方面，随机过程也可以被用来分析信号的特性，提取信号的特征，以及建立信号的模型。

例如，在时频域中可以使用随机过程来分析信号的能量分布，从而进行智能信号处理。

应用随机过程第二版教学设计

应用随机过程第二版教学设计一、教学目标本次教学的主要目标是使学生掌握应用随机过程的相关知识和技能，包括：1.熟练掌握随机过程的概念、分类和基本性质；2.掌握泊松过程、马尔可夫过程、布朗运动等常见的随机过程模型；3.理解随机过程在实际问题中的应用，如排队论、风险模型等；4.掌握使用MATLAB等工具进行随机过程建模和模拟的基本方法。

二、教学内容1. 随机变量和随机过程1.随机变量的定义和基本性质；2.随机过程的定义和分类；3.常见随机过程的例子：泊松过程、马尔可夫过程、布朗运动等。

2. 随机过程建模与分析1.随机过程建模的基本方法；2.随机过程的统计分析方法；3.随机过程的数值模拟方法。

3. 应用随机过程1.排队论；2.风险模型；3.基于随机过程的金融建模。

4. MATLAB实验1.基本随机变量和随机矩阵的生成；2.常见随机过程的模拟；3.基于随机过程的实际问题求解。

三、教学方法本课程将采用讲授、演示和实验相结合的教学方法，具体包括：1.讲授：通过课堂讲解的方式，介绍随机过程的概念、分类和基本性质，以及应用随机过程的相关知识；2.演示：利用实际例子进行演示，帮助学生理解随机过程在实际问题中的应用；3.实验：利用MATLAB等工具进行实验，帮助学生掌握随机过程建模和模拟的基本方法。

四、教学进度本课程的教学进度安排如下：课时内容课时内容1 随机变量和随机过程2 随机过程分类3 随机过程建模4 随机过程的统计分析5 泊松过程6 马尔可夫过程7 布朗运动8 排队论基础9 风险模型基础10 基于随机过程的金融建模11 MATLAB实验12 MATLAB实验13 MATLAB实验14 课程总结五、教学评估为了评估学生的学习效果，本课程将采用以下教学评估方法：1.出勤和课堂表现（占总成绩的20%）；2.作业和实验报告（占总成绩的30%）；3.期中考试（占总成绩的25%）；4.期末考试（占总成绩的25%）。

六、教学资源为了支持本课程的教学和学习，我们将提供以下资源：1.课程讲义和课件，供学生预习和复习；2.相关实验数据和MATLAB代码，供学生参考和实验使用；3.在线讨论和解答疑问，供学生交流和互动。

第一次课应用随机过程简介1

❖ [16] 谢衷洁，平稳时间序列分析，北大出版社， 1990。
❖ [17] 赵达纲, 应用随机过程, 机诫工业出版社， 1993。
❖ [18] Robert.B.Ash,Topics in the Stochastic Processes , Academic Press INC.New york,1975
❖ 从1942年开始，日本数学家伊藤清（Itó）引进了随机积分与随机微分方程，不仅开辟了随机过程研究的新道路，而且为一门意义深远的数学新分支—— 随机分析的创立与发展奠定了基础.
❖ 1930年左右，Wiener对概率论布朗运动研究使人们常常将此类运动称为Wiener过程；另外，他在时间序列的预测与滤波之理论建立亦做出贡献.
❖ [3] 复旦大学：《概率论第三册——随机过程》，人民教育出版社，1981。
❖ [4] A.M.雅格龙：平稳随机函数导论，数学进展，第2卷，第1期，1955。
❖ [5] 汪荣鑫编：《随机过程》，西安交通大学出版社，2001
❖ [6] 安鸿志等：《时间序列的分析与应用》，科学出版社，1986。
❖ [19] K.L,Chung.Lectures from Markov Processes to Brownian Motion,SpringerVerlag,1982
❖ [20] Edward,An Introduction to Stochastic Processes,Wadsworth Publishing Company(China Mashine Press,1997)
❖ 1931年Kolmogrov用分析的方法奠定了 Markov过程之理论基础；Kolmogrov之后，在此研究中作出重大贡献而影响了整个概率论的重要代表人物有P. Levy，（18861971）、辛钦（Khinchine 1894-1959）、

应用随机过程教学大纲

应用随机过程教学大纲一、课程概述（150字）本课程是关于随机过程的基础教育课程，旨在介绍随机过程的基本概念、特性和应用。

通过本课程的学习，学生将掌握随机过程的基本理论，了解其在不同领域的应用，并具备分析和解决相关问题的能力。

本课程将包括理论课讲授、案例分析和实践操作等学习环节，以帮助学生理论与实践相结合，提高综合能力。

二、教学目标（200字）1.理解随机过程的基本概念和分类，掌握随机过程的数学模型和描述方法；2.掌握随机变量和随机过程的性质及其在实际问题中的应用；3.理解马尔可夫性和马尔可夫链的概念，能进行马尔可夫链的分析和应用；4.学习常见的随机过程，如泊松过程、布朗运动等，了解其特性和应用；5.培养学生的数理思维和解决问题的能力，提高其应用随机过程的能力。

三、教学内容（500字）1.随机过程的基本概念1.1随机试验和随机事件1.2随机变量和随机过程的关系1.3随机过程的分类和性质1.4随机过程的数学模型和描述方法2.马尔可夫链2.1马尔可夫性和马尔可夫链的定义2.2马尔可夫链的平稳分布和转移概率矩阵2.3马尔可夫链的有限性和无爆炸性2.4马尔可夫链的应用实例3.常见随机过程3.1泊松过程的定义和性质3.2随机过程的二阶性质和功率谱密度3.3随机过程的自相关和互相关3.4布朗运动的定义和应用4.应用案例分析4.1随机过程在金融领域的应用4.2随机过程在通信系统的应用4.3随机过程在生物系统的应用4.4随机过程在工程控制领域的应用四、教学方法（150字）1.理论讲授：通过课堂讲授，介绍随机过程的基本概念和理论，讲解数学模型和描述方法，并配以实例进行说明，以帮助学生建立起正确的理论基础。

2.案例分析：通过具体案例分析，将理论知识与实际问题相结合，让学生能够将所学的知识应用于实际，提高解决问题的能力。

3.实践操作：利用仿真软件和编程工具，进行随机过程的模拟和分析，培养学生的实际操作能力和数据分析能力。

第一次课应用随机过程历史简介

引言概述：随机过程是数学中的一个重要分支，它研究的是随机变量随时间或空间的演化规律。

第一次课应用随机过程是介绍随机过程的基本概念和历史背景，通过对随机过程的起源、发展和应用进行详细阐述，对读者建立起对随机过程的基本认识，为后续学习提供基础。

历史背景：随机过程的研究可以追溯到18世纪，当时欧拉、伯努利等数学家开始对赌博问题进行研究。

19世纪，普朗克、爱因斯坦等科学家通过对热力学等领域问题的研究，进一步推动了对随机过程的认识和应用。

随机过程的理论体系的初步建立可以追溯到20世纪初，当时数学家科尔莫哥洛夫、科尔莫哥洛夫西涅洛夫定理的证明开启了随机过程的研究。

正文内容：一、随机过程的定义和基本概念1.1随机变量和概率空间1.2随机过程的定义和性质1.3随机过程的分类1.4随机过程的状态空间和状态转移概率二、随机过程的发展过程2.1马尔可夫过程的提出2.2随机过程的统计性质2.3泊松过程的引入2.4随机过程的连续时间和离散时间2.5随机过程的极限定理三、随机过程的应用领域3.1通信系统中的随机过程3.2金融市场中的随机过程3.3生物医学中的随机过程3.4网络流量中的随机过程3.5排队系统中的随机过程四、随机过程的模型和方法4.1马尔可夫链的模型和性质4.2随机过程的数学描述4.3随机过程的时间平均和样本平均4.4随机过程的序列分析方法4.5随机过程的参数估计和预测方法五、随机过程的当前研究趋势5.1非平稳随机过程的研究5.2高维随机过程的模型和算法5.3随机过程在中的应用5.4随机过程在大数据分析中的应用5.5随机过程的教学和普及情况总结：通过对第一次课应用随机过程的历史简介的详细阐述，可以看出，随机过程的研究起源于赌博问题，经过了数学家和科学家们的不懈努力，逐渐建立起了完善的理论体系和应用方法。

随机过程在通信系统、金融市场、生物医学等领域有着广泛的应用。

随着科技的发展和社会的进步，随机过程的研究也不断深入，并在非平稳随机过程、高维随机过程、和大数据分析等方面取得了丰硕的成果。