随机过程论文

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随机过程结业论文

dBt dBt (vt dt d t ) vt d t 2vt dt d t dt dt
2 2 2 1 2 1 2
1 2
1 2
1 2
1 2
dBt dt (vt dt d t ) dt vt dt dt d t dt 0 dt dt 0
0
ˆ 积分表示定理的推广）：设F L (, F , P )，则唯一的定理4（Ito
2
u t L2 a，T ,使F= u t dBt
0
T
证：T是双射， F L2 (, F , P)，唯一的u t L2 a，T , s.t. F= u t dBt
0 T
投影算子
2 2 设F L （，F，），条件期望E（F FT ）是F在L （，FT，）中
i.e. T 1 y K y
满足Lipschitz条件，从而T 1连续
ˆ 积分表示定理）设F L2 (, FT , P)，则唯一的u t L2 （Ito a，T , 使F=E(F)+ u t dBt
0 T 【[1] p116 定理 7】 T
由此定理我们知道令F-E(F)=F L2 (, FT , P )，F= u t dBt
随机过程结业论文
题目：有界线性算子理论在随机积分中的应用
院班学
系：级：号：
学生姓名：指导老师：联系方式邮箱：
2011 年 07 月 02 日
有界线性算子理论在随机积分中的应用
ˆ 随机积分定义了一个从 L2 ,T 空间到 L2(Ω,F, P)的等距映射， Ito 摘要： a
我们将它看成一个积分算子 T，研究该算子的性质从而得到随机积分的一些性质并作相关的应用。容易知道积分算子 T 是有界线性的、连续的、闭的，从而得到积分与极限可以交换。进一步，我们可以证明该算子是一个双射，其逆算子存在且连续，所以 L2a ,T 空间和 L2(Ω,F, P) 空间同胚。由于这两个空间是 Hilbert 空间，由里斯定理或 Hilbert 空间的对偶理论知道有界线性泛函的表示，进而得到 Ito 公式相关结论。在 Hilbert 空间中我们定义了投影算子得到了关于条件期望的两个公式。最后，我们利用表示定理和强算子理论（一致有界性）探索用极限处理随机积分的另一种途径。

《随机过程》论文

随机过程应用于无人飞行器的撞地概率摘要:在误差随机过程为平稳正态过程的假设下,研究了无人飞行器撞地概率的计算问题。

在已知地形数据的情况下,从理论上推导出无人飞行器只受到垂直干扰时的撞地概率的计算公式;并在仅利用地形特征参数的情况下,得到了较为简洁的计算公式,在进行无人飞行器航迹规划过程中可以实现撞地概率的实时计算。

给出了无人飞行器既受到垂直干扰又受到水平干扰时的撞地概率的计算公式,并对它们的计算作了简化,得到了一个近似计算公式。

讨论了撞地概率计算公式的应用问题,分析了误差随机过程的标准差、飞行器机动带宽及地形标准差对撞地概率的影响。

关键词:无人飞行器;误差随机过程;自相关函数;撞地概率无人飞行器(无人飞机、导弹等飞行器)有许多优点,在现代战争中发挥着愈来愈重要的作用,它们可以作超低空飞行突破敌人的防空阵地而不被敌方雷达发现,并对敌方阵地进行侦察或攻击。

但是无人飞行器在作超低空飞行时,撞地概率增大,无人飞行器的撞地概率是反映其性能的重要指标之一。

因此,在进行无人飞行器的航迹规划时需要考虑撞地概率。

国内外已有一些文献讨论过这一问题。

在考虑了地形随机输入和低空风随机干扰共同作用的情况下,针对导弹长时间超低空地形跟踪飞行这一特点,研究了撞地概率的计算方法,分析了导弹主要参数静稳定性动力系数a和高度反馈系数K h对撞地概率的影响。

撞地概率受到多种因素的影响,根据来源可以分为两类,一类是无人飞行器自身的控制系统及导航系统性能对航迹的影响,其次是自然因素如气候等对无人飞行器产生的干扰。

为简便起见,本文未考虑可以通过控制系统及导航系统能够修正的系统偏差,只考虑随机干扰,也不区分它们的来源,并且假设随机干扰为平稳正态随机过程,在此基础上,针对地形数据已知和只知地形特征两种情形下,从理论上推导出了无人飞行器仅受到垂直干扰及既受到垂直干扰又受到水平干扰时的撞地概率的计算公式,并对它们的计算作了简化。

撞地概率计算公式可看作是本文的一种特殊情形。

随机过程期末论文

马尔科夫链在企业人力资源需求方面的应用【摘要】：通过市场调查研究发现，很多现象是可以用随机过程来描述的。

比如说，企业在人力资源需求方面就是一个随着时间不断变化的随机过程。

本文试图将马尔科夫链引入，并运用其原理以及特性，对企业人力资源需求方面进行分析和预测，从而帮助企业明确未来人力需求趋势，做好人才储备工作。

【关键字】：马尔科夫链；人力资源；预测；需求一、马尔科夫链原理简介一个经济系统X(t)是随时间t 变化的随机变量。

人们可根据该经济系统在时刻0t 所处的状态推出它在任何一个较后时刻t(>0t )的状态。

由此原则，可得到这样一个基本方法：系统内X(t)在给定的时刻n t 的状态X(n t )=Xn ，可根据它在任何较早时刻1-n t (<n t )所处的状态X(1-n t )=Xn-1推出，而不依赖于系统在时刻以1-n t 前的历史状态。

满足这一条件的系统所观测结果的随机过程，就称之为马尔科夫过程。

而马尔科夫链是状态离散的一类特殊马尔可夫过程, 即过程的发展可看作是在某些值（称为过程的“状态”）之间一系列转移, 而且具有下面性质：一旦过程处于一给定状态, 则过程未来发展只依赖于这个状态, 而与它过去到达过的状态无关。

假设过程的时间参数集任意n 个时刻为t1<t2<......<tn,系统X(t)在时刻ti 处于状态Xi,即X(ti)=xi(i=1,2,...,n-1),则X （tn ）的条件概率分布只依赖于X （tn-1）=xn-1最近的已知值，即：P{X(tn)≤xn|X(t1)=x1,...,X(tn-1)=xn-1}=P{X(tn)≤xn|X(tn-1)=xn-1} 可以直观地解释为当给定过程“现在”的条件下，它的“将来”与“过去”无关。

二、状态转移矩阵运用马尔科夫链进行预测的关键在于：建立状态转移概率矩阵（指系统在时刻t 所处状态，转变为时刻t+1所处状态时与之相对应的一个条件概率）。

随机过程课程期末论文总结

随机过程课程期末论文总结随机过程是概率论和统计学中的一个重要概念，用于描述随机现象的演变规律。

随机过程理论广泛应用于信号处理、金融工程、电气工程等领域，并在实践中取得了很多重要的成果。

本期末论文将对随机过程的基本概念、性质、应用以及未来发展进行总结和展望。

一、随机过程的基本概念和性质1. 随机过程的定义及基本性质随机过程是一组随机变量的集合，其演变满足一定的随机性和连续性条件。

随机过程可以用概率分布、自相关函数和谱函数等来描述其随机性和统计特性。

其基本性质包括平稳性、马尔可夫性、连续性等。

2. 常见的随机过程模型常见的随机过程模型包括白噪声过程、马尔可夫过程、泊松过程、高斯过程等。

每种模型适用于不同的应用场景，有些模型可以用于描述连续时间下的随机过程，有些则适用于离散时间下的随机过程。

二、随机过程的应用1. 信号处理中的应用随机过程在信号处理领域有着广泛的应用。

通过对信号的随机过程分析，可以研究信号的平均功率、自相关函数、谱函数等统计特性，从而实现信号识别、滤波、压缩等技术。

2. 金融工程中的应用随机过程在金融工程中的应用主要用于描述金融资产价格、利率等随机变量的演变规律，从而进行金融风险的度量和管理。

基于随机过程的衍生品定价模型和风险度量模型是金融工程中的重要研究内容。

3. 电气工程中的应用随机过程在电气工程中的应用主要体现在电力系统的输电过程中。

通过对输电线路上的随机过程分析，可以对线路的带宽容量、干扰噪声等进行优化和改进，提高电力传输的效率和可靠性。

三、随机过程的发展趋势1. 随机过程在人工智能领域的应用随机过程可以用于描述许多自然或人造系统中的状态演变，而人工智能系统的学习和决策往往依赖于对状态的模型化和预测。

因此，随机过程的理论和方法在人工智能领域有着潜在的应用前景。

2. 非平稳随机过程的研究传统的随机过程理论通常假设随机现象具有平稳性质，即在整个时间域上具有相同的统计特性。

然而，许多现实中的随机现象往往是非平稳的。

应用随机过程论文

应用随机过程论文题目：马尔科夫发展与应用班级：2012级统计1班姓名：***学号： ***********摘要现实生活中，人脸识别以及股市走势预测等实际问题都具有马尔科夫性，即未来的走势和演变仅仅与当前的状态有关而不受过去状态的影响。

本文介绍马尔科夫过程及马尔科夫链的发展过程与应用，运用其性质建立了以下几个问题的马尔科夫预测模型并做出了预测分析。

关键字马尔科夫过程马尔科夫链人脸识别股市预测目录前言 (1)一.随机过程发展简述 (2)二.马尔科夫过程发展简述 (2)2.1马尔科夫过程简介 (2)2.2 马尔科夫过程的发展 (3)三．马尔科夫过程的应用举例 (5)3.1、股票市场走势预测 (5)3.2、人脸识别模型 (6)四．马尔科夫链的定义和性质 (8)五．马尔科夫链的应用背景 (9)六．马尔科夫链在各个领域的应用 (9)6.1马尔科夫链在教育领域的应用 (9)6.2马尔科夫链在经济领域的应用 (10)6.3马尔科夫链理论在医学卫生领域的应用 (11)6.4马尔科夫链在遗传学领域中的应用举例 (12)七．总结 (13)八．参考文献 (14)前言马尔科夫链预测法是应用概率论中马尔科夫链的理论与方法，来研究分析某些动态系统的发展变化过程，并预测其发展变化趋势的一种预测方法，它是现代预测方法中的一种，具有较高的科学性，准确性和适应性，在现代预测方法中占有重要的地位。

在国外，它不仅广泛应用在自然科学领域，还应用在经济领域。

在我国，它主要应用于水文，气象，地震等自然科学技术的预测，近年在产品市场占有率预测和经济决策中也有所应用。

为了有效的利用这个工具，解析一下它的基本原理，研究它的应用，这对深入理解，推广应用马尔科夫链预测法，提高预测质量，发挥该预测法的效力将是有益的。

本文拟从最原始的数学定义出发，逐步讨论它的转移概率矩阵。

我们采用马尔科夫链的建模方法，就马尔科夫模型在股市预测、人脸识别等几个方面的应用进行探讨。

随机过程英文论文

姓名：李范佩专业：031041202 学号：031041202Random Signal Analysischief contents1. Introduction of the random process2. Definition of the random process3. The digital characteristic of the random process4. Stationary random process and ergodic property5. The normal random process6. Markov chain7. Spectrum analysis of the stationary random process8. Analysis of the random signal through the linear system9. Analysis of the random signal through the nonlinear systemIntroductiona. Random process which is aim at the dynamical phenomenon that varies with the time, is the quantitative description for the relationship of the series of random events.b. Application: Atmosphere field, communication engineering,computer science and so on.c. Target: To find the inherent law from the events which is seeming external disorderThe definition of the random processWe suppose the sample space of the random expriment is S= {ξ},if there exists a corresponding function X(ξ,t),t ∈T for each ξ ,thus we can get gens function {X(ξ,t),t ∈T} about ‘t ’ for all the ξ,these function famlily about ‘t ’ are called random process,and recorded X(ξ,t).The random process can be redfined as follow:If X(ξ, ti) is random variable for each preset ti of the time (i = 1,2,3, …),then X(ξ,t) is called random process.Individual comprehension:Random process can be taken for the extension in the time –domain of the random variable. It is the combination of the random variable which is continuous and varying with timeProbability Distribution of Random ProcessThe definition of the probability distributionIf we suppose {X(t),t T } is random process,for arbitrary fixed t1,t2, …,tn ∈T,and real number x1, x2 , …,xn ∈ R,then we mark Fx(x1,x2 , …,xn ,t1,t2, …,tn ) = P{X(t1) ≤ x1, X(t2) ≤x2 , … X(tn) ≤ xn } as the n-dimensional distribution function of the random process {X(t),t ∈ T } .n-dimensional probability density functionfx(x1, x2 , …,xn , t1,t2, …,tn)= is called the n-dimensional distribution function of the random process {X(t),t 121212(,,,;,,,)X n n nF x x x t t t x x x ∂∂∂∂∈ T } .Finite dimensional distribution gens functions or n-dimensional probability density functions can fully determine the whole statistical property of the random process.The Digital Characteristics of The Random ProcessIn practical application we cannot fully determine the finte dimensional distribution gens functions to analyse it.Thus we just exploit the digitalcharacteristics to describe the random process.The digital characteristics includes mathematical expectation, variance, correlation function.a. Mathematical expectation The random process {X(t),t ∈ T }b. mx(t) = E[X(t)] = ,mx(t) shows the average of sample function value in the time t.b. Squared value is called squared value it shows the power of the random signalc. Variance The variance shows the rate of deviation of sample function value related to mx(t) Correlation FunctionIf x ,y obey the same distribution ,then it is called the autocorrelation function,otherwise called cross-correlation.(;)x xf x t dx ∞-∞⎰222()[()](;)x x t E X t x f x t dx ψ∞-∞==⎰22()[()][(()())]x x t D X t E X t m t σ==-12{(),}{(),} are the random process.For arbitray fixed t ,X t t T and Y t t T t T ∈∈∈121212(,)[()()](,;,)xy xy R t t E X t Y t x yf x y t t dxdy∞∞-∞-∞==⎰⎰Correlation function shows the degree of correlation of the sample value in the different time .For t1 = t2,Thus we can conclude that mx(t) and correlation function are the basic digital characteristics.Stationary Random Process and Ergodic PropertyIf the probability property of the random process is independent of the time shifting ,then we remember this random process as stationa ry random process. a. Stationnary random process is also classified into two types,the one is called sensu stricto random process, the other is called generalized random process. b. For the random process X(t),if it ’s n-dimensional probability density function is independent of the time start, just meet the following equation:this random process is called sensu stricto random process.c. For the random process X(t), if it meets these properties:⑴ (constant)2212(,)(,)[(()())][()]()x x x x K t t K t t E X t m t D X t t σ==-==12121212(,,,;,,,)(,,,;,,,)x n n x n n f x x x t t t f x x x t t t τττ=+++ (())()x E X t m t =。

随机过程——精选推荐

随机过程《随机过程》论⽂平稳的随机过程学号：11404111姓名：郭冬冬班级：11级1班指导教师：王颖俐专业：数学与应⽤数学系别：数学系完成时间：2015年1⽉摘要：本⽂主要通过⾃⼰的调研，结合本学期所学的课程《随机过程》总结出⼀些随机过程在通信中的具体应⽤。

随着科学的发展，随机过程与通信系统的关系越来越紧密，并且应⽤场合越来越多，如何在通信系统中正确应⽤随机过程的知识也越来越重要，随机过程中的⼀些概念在通信系统中应⽤中都具有⼀定的物理意义，掌握其物理意义对于更好地理解随机过程有很⼤的帮助作⽤。

接着结合⾃⼰的研究⽅向，进⼀步列举了⼀些随机过程在通信系统中的具体应⽤。

有许在随机过程的分类有许多的体现。

按照随机过程的参数集和状态空间是连续还是离散可以分为四类：⼀是参数离散、状态离散的随机过程，或叫做离散随机过程。

如贝努⼒过程等；⼆是参数离散、状态连续的随机过程，或（连续）随机序列。

如DAC（数模变换）过程中对随机信号进⾏采样；三是参数连续、状态离散的随机过程。

如程控设备转接语⾳电话的次数，跳频设备在通信过程中改变频率的次数等；四是参数连续、状态连续的随机过程。

如扫频仪的扫频信号进⾏扫频，各类信号中的纹波电压等。

多随机过程的数字特征的应⽤，⽐如随机过程的数学期望、⽅差、⾃协⽅差与⾃相关函数、互协⽅差与互相关函数等，如测量两条光纤信道的质量⾼低，我们可以通过OTDR多次发送光信号，在接收端来检测其损耗值，通过求损耗值的数学期望来选择质量好的光纤信道；如测试两种稳压芯⽚的性能，我们会多次记录对同⼀电压的采样值，通过求其采样值的⽅差，我们就可以简单的做出判断，因为⽅差函数描述了采样电压在各个时刻对其均值的偏离程度。

关键词：随机过程，平稳过程1.平稳过程平稳随机过程是⼀类应⽤⾮常⼴泛的随机过程，它在研究中有着极其重要的意义。

定义：若⼀个随机过程X(t)发热任意有限维分布函数与时间的起点⽆关,即对于任意的正整数n和所有的实数△，有fn(x1,x2, …,xn;t1,t2,…,tn) =fn(x1,x2,…,xn;t1+△,t2+△,…,tn+△)则称该随机过程是在严格意义下的平稳随机过程，简称严平稳随机过程。

随机过程与随机信号处理课程论文

中国科学技术大学随机过程与随机信号处理课程论文姓名王誉都专业 23系信号与信息处理单位中科院上海技术物理研究所时间 2015.1.5摘要随机信号理论在它形成的初期，便在通信、雷达、导航以及密码学等领域中获得了广泛的应用。

近年来，随着对随机信号理论研究的进一步深入，人们对随机信号有了更多的认识，随机信号的实际应用也越来越多。

其应用范围从上述领域扩展到自动控制、计算机、声学和光学测量、数字式跟踪和测距系统以及数字网络系统的故障检测等方面。

在这些应用中，随机信号（或序列）的产生是至关重要的，而产生随机信号的性能也对其在实际应用中的效果有着很大的影响。

论文首先对一些随机信号的产生方法进行了介绍，以及随机信号的应用实例。

接下来讨论了随机数发生机制，包括均匀分布、高斯分布和指数分布的随机数的实现方法。

在文章的最后对非平稳随进信号进行了介绍。

关键字：随机信号，随机过程，随机数，非平稳随机过程目录摘要第一章绪论1.1随机信号概述.....................................................................................................................................................................1.2随机信号的应用................................................................................................................................................................1.2.1在蒙特卡罗（Monte Carlo）方法中的应用 .....................................................................................................1.2.2在扩频通信中的应用 ..................................................................................................................................................1.2.3在密码学中的应用 .......................................................................................................................................................1.2.4在随机信号雷达中的应用.........................................................................................................................................1.3数字随机信号的产生 ......................................................................................................................................................第二章随机数发生机制2.1均匀分布的随机数实现方法 .......................................................................................................................................2.2高斯分布的随机数实现方法 .......................................................................................................................................2.3指数分布的随机数实现方法 .......................................................................................................................................第三章非平稳随机信号简介3.1非平稳随机信号的分析、处理与应用....................................................................................................................3.1.1语音信号处理 .................................................................................................................................................................3.1.2雷达与声呐信号处理 ..................................................................................................................................................3.1.3非平稳随机振动分析 ..................................................................................................................................................3.2非平稳随机信号参数模型法简介..............................................................................................................................参考文献第一章绪论1.1随机信号概述随机信号是指没有确定的变化形式，变化的过程不可能用一个或几个时间的确定函数来描述的信号。

随机过程论文

目录随机过程在通信中的应用概述 (1)摘要 (1)一、随机过程与通信系统 (1)二、通信中如何应用随机过程 (2)三、随机过程各概念在通信中的具体定义 (3)随机过程的数学期望 (3)随机过程的均方值 (3)随机过程的方差 (3)平稳随机过程 (4)四、随机过程在通信中的具体应用 (4)马尔可夫过程的应用 (4)马尔可夫应用概述 (4)一种新的马尔可夫模型应用举例 (6)马尔科夫链在分析频谱占用情况时的应用 (6)排队论在通信网中的运用 (8)随机过程在信道建模中的应用 (9)五、随机过程学习心得体会 (19)参考文献 (19)摘要本文主要通过自己的调研，结合本学期所学的课程《随机过程》总结出一些随机过程在通信中的具体应用。

随着科学的发展，随机过程与通信系统的关系越来越紧密，并且应用场合越来越多，如何在通信系统中正确应用随机过程的知识也越来越重要，随机过程中的一些概念在通信系统中应用中都具有一定的物理意义，掌握其物理意义对于更好地理解随机过程有很大的帮助作用。

接着结合自己的研究方向，进一步列举了一些随机过程在通信系统中的具体应用。

关键词：随机过程通信系统应用一、随机过程与通信系统随着科学的发展，数学在我们日常的通信体系中有着越来越重的地位，因为在科学研究中，只有借助于数学才能精确地描述一个现象的不同量之间的关系,从最简单的加减乘除，到复杂的建模思想等等。

其中，随机过程作为数学的一个重要分支，更是在整个通信过程中发挥着不可小觑的作用。

通信就是互通信息。

从这个意义上说，通信在远古时代就已经存在。

人之间的对话是通信，用手势表达情绪也可以算通信。

以后用烽火传递战事情报是通信，快马与驿站传送文件也是通信。

但是现在的通信一般指的是电信，国际上称为远程通信(telecommunication)，即通过电信号或者光信号传送信息从信息论的角度来说，通信的过程就是不确定度减小的过程。

而不确定性就是过程的随机性，所以从这个角度来说通信过程的研究可以归结到对于随机过程特性的研究过程众所周知，通信系统中用于表示信息的信号不可能是单一的、确定的，而是具有不确定性和随机性，这种具有随机性的信号就是随机信号。

应用随机过程论文

基于马尔科夫链的大学生电脑市场占有率预测研究年级专业：姓名：姓名：【摘要】本文通过对马尔可夫过程理论中用于分析随机过程方法的研究,提出了将转移概率矩阵法应用于企业产品的市场占有率分析当中,认为该理论的无后效性和稳定性特点能够帮助企业在纵向和横向资讯不够充分的情况下克服预测的误差和决策的盲目性,并以大学生电脑市场为例，给出了均衡状态下的市场占有率模型,以期通过不同方案的模拟分析,帮助企业优化决策.关键字：马尔可夫链;转移概率;矩阵;市场占有率;一、问题概述随着现代科技的迅速发展，笔记本电脑的使用早已经相当普遍了。

而大学生无疑也是笔记本更换最可能的群体之一，本文中，通过对现有大学生的调查问卷得出大学生的现有笔记本的各品牌的市场占有率，并统计大家的更换意向，得出状态转移矩阵，从而运用上文中所介绍的马尔科夫链的计算和预测方法，得出我们的统计和预测结果。

调查统计：联想，戴尔，惠普，华硕，索尼，宏碁，苹果七个品牌电脑现在的市场占有率。

并预测该不同笔记本电脑品牌在未来的市场占有情况。

二、问题分析现代社会，马尔科夫链越来越多被应用于经济活动中。

通过对市场现象的大量观察, 人们发现同类品的市场占有率分布是一个随时间不断变化的随机过程, 并且当期市场占有率与前一期的市场占有率有关, 而与再远期的关联却甚是微小。

对市场占有率的这一定性认识, 及其与马尔可夫性的吻合, 启发了市场研究者们, 于是广泛地将马尔可夫理论应用于市场占有率的分析和预测中。

马尔可夫过程主要用于对企业产品的市场占有率的预测。

我们知道，事物的发展状态总是随着时间的推移而不断变化的，对于有些事物的发展，我们需要综合考察其过去与现在的状态，才能预测未来。

在这种思维方式指导下，市场预测中的许多预测方法，如长期趋势变动预测法、移动平均法、指数平滑法、季节变动预测法等等都需要掌握一定时期内预测目标过去及现在的数据资料，再利用数学模型对未来进行预测。

而马尔可夫预测法却认为，只要当事物的现在状态为已知时，人们就可以预测将来的状态而不需要知道事物的过去状态，即人们只要掌握企业产品目前在市场上的占有份额，就可以预测将来该企业产品的市场占有率。

概率论与随机过程论文

题目：马尔科夫链的工程应用举例摘要在讨论马尔科夫链基本概念的基础上，分析了实践工程中两个应用马尔科夫链的实例，即隐马尔科夫模型在语音识别中的应用和用马尔科夫链对Linux 进程行为的异常检测。

前者通过建立隐马尔科夫模型（HMM），实现语音识别；后者将一个系统调用序列看作是由不同状态（系统调用）组成的一个马尔科夫链，再利用数学工具对Linux 的进程异常行为进行检测。

关键词：马尔科夫链，隐马尔科夫模型（HMM），语音识别技术一．马尔科夫链的概念马尔科夫链，因安德烈•马尔科夫（A.A.Markov，1856－1922）得名，是数学中具有马尔科夫性质的离散时间随机过程。

该过程中，在给定当前知识或信息的情况下，过去（即当期以前的历史状态）对于预测将来（即当期以后的未来状态）是无关的。

马尔科夫链是随机变量X1,X2,X3...的一个数列。

这些变量的范围，即他们所有可能取值的集合，被称为“状态空间”，而Xn的值则是在时间n的状态。

如果Xn+1对于过去状态的条件概率分布仅是X n的一个函数，则P(X n+1=x|X0, X1, X2, …, X n) = P(X n+1=x|X n).这里x为过程中的某个状态。

上面这个恒等式可以被看作是马尔科夫性质。

马尔科夫在1906年首先做出了这类过程。

而将此一般化到可数无限状态空间是由柯尔莫果洛夫在1936年给出的。

二．马尔科夫链的工程应用举例（一）隐马尔科夫模型在语音识别中的应用1.隐马尔科夫模型的概念：隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）作为一种统计分析模型，创立于20世纪70年代。

80年代得到了传播和发展，成为信号处理的一个重要方向，现已成功地用于语音识别，行为识别，文字识别以及故障诊断等领域。

基本理论隐马尔科夫模型是马尔科夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测向量是由一个具有响应概率密度分布的状态序列产生。

随机过程论文

参考文献：
[1]卜爱国.基于Markov模型的动态电压调节策略[J].计算机应用研究, 2011, 28(10):3750-3752.
[2]Tsui C Y, Pedram M. Accurate and efficient power simulation strategy bycompacting the input vector set[J]. Integration the Vlsi Journal, 1998, 25(1):37-52.
将上式代入式(7)，便可以得到：
E (sw) =2p(x=1)(1−p(x=1)) = 2[PAPB][1-PAPB]（9）
从式(9)可以看到，如果已知输入信号的统计特性，根据电路的逻辑功能，便可以知道该组合电路中输出节点的开关转换的统计特性了，将得到的节点的状态转换概率代入(2)就可以计算电路的功耗了。
(6)
在式(6)中，分子的值即p[(xn= j) | (xn−1= i)]表示节点x在n时刻等于j，并且在时刻n-1等于i的概率。在电路中，如果节点x在相邻两个时刻的状态不一样，在该节点就会产生动态功耗。因此，在式(6)中p[( xn= j ) | ( xn−1= i)]是我们所要得到的。在这里将概率p[( xn= j) | ( xn−1= i)]称作节点x的状态转换概率记为Pi→j。从上面的讨论中可以看到，当状态从0→1，或者从1→0变化时电路中便产生动态功耗，这样节点x的开关转换概率可以简化为
2.功耗计算模型
由前面对反相器的动态功耗分析可知，在一个时钟周期内，一个CMOS逻辑电路输出状态变化时产生的动态功耗等于负载电容充放电时电路中所消耗的电能[2]。如果这个门是同步逻辑电路的一部分，并且由全局时钟控制，那么这个门所消耗的平均功率公式即可以表示为

概率论与随机过程课程论文

《概率论与随机过程》课程论文浅析二阶模糊随机过程均方Henstock —Stieltjes 积分摘要:定义了二阶模糊随机过程均方Henstock —Stiehjes 积分，并探究了其部分性质。

同时对二阶二阶模糊随机过程均方Henstock —Stiehjes 积分的一个收敛定理和可导性做了简单研究。

关键词：二阶模糊随机过程；Henstock 积分；均方Henstock 积分1 引言在现实生活中存在大量既具有随机性又具有模糊性的不确定性现象，这些现象被称为模糊随机现象．许多人们感兴趣的模糊随机现象往往是通过积分、导数和微积分方程等数学形式出现的，这就为研究描述模糊随机现象的模糊随机过程以及模糊随机微积分提供了实际背景．文献[1]比较系统地研究了一类模糊随机过程的均方微积分．如同实值过程的均方微积分，模糊随机过程的均方微积分重要性在于简单实用，不涉及很深的随机分析理论．众所周知，经典牛顿积分与黎曼积分互不包含，虽然勒贝格积分包含了黎曼积分，但也不包含牛顿积分。

Henstock 积分不仅包含牛顿积分、黎曼积分和勒贝格积分，而且不需要测度理论支持，便于应用科学工作者和工程研究人员很快地掌握并应用到他们的实际研究中去．本文讨论一类模糊随机过程的均方Henstock 积分及其基本性质，使文献[1]中的结果为本文的特例，推广了其结果．文中第一部分对实值Henstock 积分、模糊数空间以及关于模糊随机变量的L 2空间等预备知识作了介绍，第二部分给出了二阶模糊随机过程均方Henstock 积分的定义并对其基本性质等进行了讨论，第三部分则对二阶模糊随机过程均方Henstock 积分的收敛定理和可导性做了简单讨论。

2 预备知识定义1(参阅文献[1]) 设)0x 是区间[a,b]上一实值，[a,b]的一个划分1{[,];,1,2,,}i i i Px x in 称为()x 细分〔细的划分，简称细分〕，如果以下条件成立：〔1〕012na x x x xb ；〔2〕1[,]()ii i iiiix x in ，其中i x 称为分点，i 称为1[,]i i x x 的关联点。

随机过程论文

随机过程在通信系统中的应用在自然界中存在一种现象称为随机现象，即在事件未发生之前，就知道了该事件出现可能的结果，但无法准确的知道事件发生的结果。

当人们在研究探索随时间变化的随机现象的统计规律时，就用到了随机过程理论。

随机过程理论通信系统的建模仿真过程有着重要的应用，如构建信号和噪声模型等。

随机过程不同于随机变量的是随机过程是时间的函数，随机变量与时间无关。

当随机过程中时间值确定时，相应地该随机过程为随机变量。

改变随机过程的时间变量的值时，所得到的数值是不确定的，是一个随机变量。

为了描述随机在任意时刻的统计分布特性，常用随机过程的一维概率分布函数和概率密度函数来表达。

在正常情况下，一维的概率分布函数并不能充分表述清该统计特性，有时需要多维，甚至n维。

随机过程的概率分布并不能反映随机过程中不同时刻取值的关联性，因此我们需要关注随机过程的数字特征。

随机过程的数字特征包括数学期望、方差和相关函数。

这些数字特征都不是确定的数值，而是时间的函数，随时间变化而变化，也都代表了一定的数学意义。

数学期望表示不同时刻下随机过程取值的平均值，代表了平均水平，方差代表了不同时刻是的取值与均值的偏离程度，相关函数反映了任意两个时刻下取值的相关程度。

通信系统中的噪声正是通过自相关函数来判别是否为广义平稳过程。

在一个通信系统中，我们通常会对信源和信道进行编码。

信源编码的目的是为了提高传输的效率，它是通过压缩信息之间的相关性来提高传信率。

但在信道编码过程中，是通过引入相关性来使信道具有一定的纠错和检错的能力达到可靠传输。

在信源编码中，主要有两种办法来降低相关性，它们分别为使信源概率分布均匀化和使信源独立化。

从概率论和随机过程的角度来看，这两种办法都是信源每个事件发生的概率一样大，这样使得每件事发生的不确定性很大，从而使熵很大，即实现了信息量的最大化。

由于在信道传输中，存在着随机噪声，或者是随机干扰，使得信息在传输的过程中，接收端和发送端的码元存在着一些差异，正是这些差异是接收到的码发生误码。

应用随机过程论文

应用随机过程论文随机过程是概率论中的一个重要分支，研究随机事件在时间上的演化规律。

随机过程有着广泛的应用领域，如通信、金融、工程、生物学等。

本文将介绍随机过程的一些基本概念和应用，并探讨其中的一些研究成果。

首先，随机过程是用来描述随机演化的数学模型。

它的一般形式可以表示为X(t)，其中t表示时间。

随机过程可以是离散的，也可以是连续的。

在离散的情况下，随机过程被称为随机序列；在连续的情况下，随机过程被称为随机函数。

随机过程论研究的一个重要问题是如何描述随机过程的统计特性。

常用的统计特性有均值、方差、自相关函数等。

均值衡量了随机过程在其中一时刻的平均取值；方差描述了随机过程取值的离散程度；自相关函数反映了随机过程的相邻取值之间的相关性。

随机过程论在实际应用中有着广泛的应用。

其中一个重要应用是在通信领域。

通信系统中的信号往往受到噪声的干扰，因此需要利用随机过程论来研究和描述信号的特性。

例如，高斯白噪声可以用随机过程的自相关函数来描述，这对于调制和解调信号非常重要。

另一个重要的应用领域是金融领域。

金融市场的价格和利率往往是随机的，因此需要随机过程来对其进行建模。

随机过程论的一些重要研究成果，如布朗运动和几何布朗运动，被广泛应用于金融市场中的期权定价和风险管理等问题。

此外，工程领域也是随机过程论的重要应用领域之一、例如，用于网络传输的信道往往会受到各种干扰，因此需要利用随机过程来研究和描述信道的特性。

随机过程论的一些重要研究成果，如马尔可夫链和泊松过程，被应用于通信系统的性能分析和优化。

最后，生物学领域也广泛应用了随机过程论。

生物学的许多现象和进程往往受到随机事件的干扰，因此需要利用随机过程来描述和分析这些现象和进程。

例如，遗传学中的基因突变和演化过程可以用随机过程来建模。

总之，随机过程论是一个重要的研究领域，具有广泛的应用价值。

它的应用领域包括通信、金融、工程、生物学等，并且在这些领域中取得了一些重要的研究成果。

随机过程论文

2、随机过程的模型
在通信系统中，随机过程存在几种典型的数学模型，这些模型是构建通信仿真系统的基础，有随机序列、泊松过程和高斯随机过程。
2.1随机序列
对于随机过程，当时间参数用离散值表示，即当随机过程的参数集为离散集时，连续变化的随机过程就成为随机序列。
(1)独立序列：对于平稳随机序列{X(n)}，当j≠0时，如果X(k)和X(k+j)是相互独立的，即该序列为独立序列。这种序列常用于仿真通信系统中的信号源及噪声的采样值。
1.1随机过程的概率分布
在某一固定的时刻，随机过程X( )的取值就是一个一维随机变量X( ),它的一维概率分布函数为
F（，）=P(X( ) )
假设上式的偏导存在，则一维概率密度函数可以定义为:
上面两个式子只是一维概率分布函数和概率密度函数，只描写了随机变量在某个时刻上的统计分布特性，并没有反映出随机过程中不同时刻取值将的关联程度。因此，有必要对于随机过程X( )的二维分布进行研究。
(2)马尔可夫序列：Markov过程是一类重要的随机过程，它可以根据参数空间与状态空间的离散与连续类型，分为四种类型：离散参数集、离散状态集的马尔科夫过程；离散参数集、连续状态集的马尔科夫过程；连续参数集、离散状态集的马尔科夫过程；连续参数集、连续状态集的马尔科夫过程。其中马尔科夫随机过程就属于其中的前两种类型，从数学的观点，这种数列有以下特点：
1、随机过程的概述
随机过程是时间函数，但是在任意时间点上观察到的数值却是不确定的，是一个随机变量。随机过程是与时间有关的随机变量，在确定的时刻，其是随机变量。如，在通信系统中，信源信号一般通过取样和编码后表示为{0，1}二进制信号序列。信源信号可看作是一个离散时间的随机过程X(n)，对每一个n，X(n)都是样本空间为{0，1}的随机变量。从统计的意义上来研究波形，将它们的相同的统计特性提纯出来，就是描述随机过程的统计特性描述，这种描述的具体实现是通过随机过程X(t)的概率分布或数字特征加以表达的。

随机过程论文——PageRank算法的马尔科夫过程分析

PageRank算法的马尔科夫过程分析一、PageRank简介大名鼎鼎的PageRank算法是Google排名运算法则（排名公式）的一个非常重要的组成部分，其用于衡量一个网站好坏的标准。

在揉合了诸如Title、Keywords标识等所有其它因素之后，Google利用PageRank来调整网页的排名，使得“等级/重要性”的网页会相对排在前面。

简单来说，Google通过下述几个步骤来实现网页在其搜索结果页面中排名：（1）找到所有与搜索关键词匹配的网页（2）根据页面因素如标题、关键词密度等排列等级（3）计算导入链接的锚文本中关键词（4）通过PageRank得分调整网站排名结果PageRank于2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一的拉里.佩奇（Larry Page）。

所以，PageRank里面的Page并不是指网页，而是指佩奇~PageRank对于网页重要性的级别分为1~10级，10级为满级。

PR值越高说明该网页越受欢迎，也即越重要。

一个PR值为1的网站表明该网站不具备流行度，而PR值为7~10的网站则表明该网站是非常受欢迎的，或者说极其重要。

一般PR值达到4，就算是一个相当不错的网站了。

Google把自己网站的PR值设置为10~类似里氏震级，PageRank级别并不是线性增长的，而是按照一种指数刻度，打个比方PageRank4比PageRank3虽然只是高了一级，但却在影响力上高上6~7倍，因此，一个PageRank5的网页和一个PageRank8的网页之间差距会比你可能认为的要大的多。

PageRank的思路很简单，打个比方：如何判断一篇论文的价值，即被其他论文引述的次数越多就越重要，如果被权威的论文引用，那么该论文也很重要。

PageRank就是借鉴于这一思路，根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量来衡量这个网站的价值，相当于每个到该页面的链接都是对该页面的一次投票，被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。

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