随机过程例题.
随机过程例题
s h X (t) n}
P{s Wk s h, X (t) n} P{X (t) n}
P{s Wk s h, X (t) X (s h) n k} P{X (t) n}
P{s Wk s h} P{X (t) X (s h) n k} P{X (t) n}
[解] E[X (t)] E[Y (t)] 0
RX (t,t )
a2 2
cos
RX ( )
RY (t,t
)
b2 2
cos
RY ( )
故 X (t)和 Y (t)均是平稳过程。
RXY (t, t ) E[ X (t)Y (t )] E{a cos(t )b sin[(t ) ]}
4谱 分析
例2
• 已知平稳过程的相关函数为 RX ( ) ea cos,(其0中) a
> 0, 0 为常数,求谱密度 GX () .
[解]
GX
()
2
0
e a
c os (0
) cos(
) d
0
e a
[c os (0
)
c os (0
)
]d
a
a
a2 ( 0 )2 a2 ( 0 )2
[解] (1) 随机过程 X (t) 是平稳过程,
相关函数:
RX
( )
a2 2
cos(0 )
平均功率: P RX (0) a2 2
(2)
E[ X
2 (t)]
E[a 2
cos2 (0t
)]
a2 2
a2
s in(2 0t )
X (t) 是非平稳过程
平均功率: P lim 1 T E[ X 2 (t)]dt a2 2 T 2T T
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。
随机过程例题和知识点总结
随机过程例题和知识点总结随机过程是研究随机现象随时间演变的数学学科,在通信、金融、物理等众多领域都有广泛应用。
下面我们通过一些例题来深入理解随机过程的相关知识点。
一、随机过程的基本概念随机过程可以看作是一族随机变量的集合,其中每个随机变量都对应着某个特定的时刻。
例如,考虑一个在时间段0, T内的股票价格变化过程,对于每个时刻 t∈0, T,都有一个对应的随机变量 X(t)表示股票的价格。
二、常见的随机过程类型1、泊松过程泊松过程常用于描述在一定时间内随机事件发生的次数。
例如,某电话交换台在单位时间内接到的呼叫次数就可以用泊松过程来建模。
例题:假设某电话交换台在上午 9 点到 10 点之间接到的呼叫次数是一个泊松过程,平均每分钟接到 2 次呼叫。
求在 9 点 10 分到 9 点 20 分这 10 分钟内接到至少 5 次呼叫的概率。
解:设 X(t) 表示在时间段 0, t 内接到的呼叫次数,且 X(t) 是一个强度为λ = 2 的泊松过程。
10 分钟内接到的呼叫次数 X(10) 服从参数为λt = 2×10 = 20 的泊松分布。
P(X(10) ≥ 5) = 1 P(X(10) < 5) = 1 P(X(10) = 0) + P(X(10) = 1) + P(X(10) = 2) + P(X(10) = 3) + P(X(10) = 4)通过泊松分布的概率质量函数可以计算出每个概率值,进而求得最终结果。
2、马尔可夫过程马尔可夫过程具有“无记忆性”,即未来的状态只与当前状态有关,而与过去的状态无关。
例题:一个状态空间为{0, 1, 2} 的马尔可夫链,其一步转移概率矩阵为 P = 05 03 02; 02 06 02; 01 03 06 ,初始状态为 0,求经过 3 步转移后处于状态 2 的概率。
解:通过计算 P³得到 3 步转移概率矩阵,然后取出第 0 行第 2 列的元素即为所求概率。
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。
(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。
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。
(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。
随机过程习题和答案.doc
一、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,==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:袋中有一个白球,两个红球,每隔单位时间从袋中任取一球后放回,对每一个确定的t对应随机变量X(t)t3te如果对如果对t时取得红球t时取得白球试求这个随机过程的一维分布函数族.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。
设随机过程X(t)U cos2t U E(U)5,D(U)5.求:,其中是随机变量,且(1)均值函数;(2)协方差函数;(3)方差函数.设有两个随机过程X(t)Ut2Y(t)Ut3,U随机变量,且D(U)5.,其中是试求它们的互协方差函数。
设A,B,X(t)At3B t T(,)的均值是两个随机变量试求随机过程,函数和自相关函数.A,B,~(1,4),~(0,2),()(,)若相互独立且A N B U则m X t及R X t1t2为多少?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E(N(1))30。
40k(30) P(N(1)40)ek!k030。
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1,2,当1路公共汽车有N人乘坐后出发;2路公共汽车1在有N2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N1=N,1=22时,计算上述概率。
随机过程口算练习题及答案2023
随机过程口算练习题及答案2023第一题:设随机过程X(t)是一维布朗运动,其初始值为0,且满足以下随机微分方程:dX(t) = a * X(t) * dt + b * X(t) * dW(t)其中,a和b为常数,dW(t)表示标准布朗运动的微分,求解该随机微分方程,并给出解的表达式。
解:我们先对方程两边积分,得到:∫dX(t) = ∫(a * X(t) * dt + b * X(t) * dW(t))对于第一项,由积分的性质可知∫dX(t) = X(t)。
对于第二项,根据伊藤引理,有∫b * X(t) * dW(t) = b * ∫X(t) * dW(t) + 1/2 * b^2 * ∫d<t 由于标准布朗运动的积分∫X(t) * dW(t) 是一个新的随机过程,且满足布朗运动的性质,因此我们可以将其表示为 Y(t) * dW(t),其中Y(t)是一个只与时间t有关的确定性函数。
代入上式,得到:X(t) = ∫(a * X(t) + b * Y(t) * X(t) + 1/2 * b^2) * dt + Y(t) * dW(t)观察上式可知,方程左边仅与t有关,而方程右边包含了随机项dW(t),因此我们可以得出结论Y(t) = 0,即Y(t)为常数0。
于是,上式简化为:X(t) = ∫(a * X(t) + 1/2 * b^2) * dt将初始条件 X(0) = 0 代入上式,求解积分,得到解的表达式为:X(t) = (1/2 * b^2 * t + X(0)) * e^(a * t)这是该随机微分方程的解。
第二题:设随机过程X(t)是一维随机游走,其初始值为0,且满足以下随机微分方程:dX(t) = X(t) * dt + dW(t)其中,dW(t)表示标准布朗运动的微分,求解该随机微分方程,并给出解的表达式。
解:观察方程,可以发现它实质上是一个随机微分方程,并不是一个普通的微分方程。
我们无法简单地对其进行积分求解,需要使用随机过程的性质以及伊藤引理。
随机过程超容易理解配套例题
Poisson过程
1、计数过程: 随机过程N(t),t 0称为计数过程,假如N(t) 表 达从0到t时刻某一特定事件A发生旳次数, 它具有下列两个特点:
t
0
M
t
sf
s ds,
t0 t0
3、更新方程旳解
设更新方程中H(t)为有界函数,则方程存在惟一旳在有限 区间内有界旳解
t
K (t) H (t) 0 H (t s)dm(s)
4、更新方程在人口学中旳一种应用
考虑一种拟定性旳人口模型
B(t) ------在时刻t女婴旳出生速率,即在 [t,t+dt]之间有
注: 在有限旳时间内不可能有无限屡次更新发生。因为
If EX k 0
Tn
n
所以,if n ,
由大数定律知,依概率1有
n
Then Tn
从而,无穷屡次更新只可能在无限长旳时间内发生,即有限旳时间内最多只 能发生有限次更新。
N t supn;Tn t maxn;Tn t
2、更新方程 :如下形式旳积分方程称为更新方程
取有限或可列个值(称为过程旳状态,记为0,1,2,…),
而且,对任意n 0 及状态 i, j,i0,i1, ,in1 ,有
P( X n1 j X 0 i0 , X1 i1, , X n1 in1, X n i) P( X n1 j X n i)
2、转移概率
定义 i, j S, 称 P Xn1 j Xn i pij n
随机过程习题及部分解答(共享).docx
随机过程习题及部分解答习题一1.若随机过程X(/)为X(0 = A?,-oo<r<+oo,式中4为(0, 1)上均匀分布的随机变量,求X(/)的一维概率密度Px(x;t)。
2.设随机过程X(/) = 4cos(初+ 其中振幅A及角频率①均为常数,相位&是在[-兀,刃上服从均匀分布的随机变量,求X(/)的一维分布。
习题二1.若随机过程X(/)为X(t)=At -00 < r < +00 ,式中4为(0,1)上均匀分布的随机变量,求E[xa)],7?xa』2)2.给定一随机过程X(/)和常数Q,试以X(/)的相关函数表示随机过程y(0 = X(/ + a) —X(/)的自相关函数。
3.已知随机过程X(/)的均值阪⑴和协方差函数Cx (爪© , 0(/)是普通函数,试求随机过程丫⑴=X(/) + 0(/)是普通函数,试求随机过程丫⑴=X(/) + 0(/)的均值和协方差函数。
4.设X(t) = A cos at + B sin at,其中A, B是相互独立且服从同一高斯(正态)分布N(0Q2)的随机变量,a为常数,试求X(/)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),twT;Y(t),twT均方可微,a0为任意常数,则aX(t) + bY(t) 也是均方可微,且有[aX (?) + b Y(/)]' = aX'(/) + b Y'(/)3.证明:若X⑴,twT均方可微,/X/)是普通的可微函数,则f(Z)X(Z)均方可微且[f(ox(or-/w(o+/(ox,(o4.证明:设X⑴在[a,b]上均方可微,且X0)在[a,切上均方连续,则有X'⑴ dt = X(b) — X(a)J a5•证明,设X(t\t eT =[a,b];Y{t\t eT = [a,b]为两个随机过程,且在T上均方可积,a和0为常数,则有(*b (*b (*bf [aX(/) + 0Y(/)M = a [ Xit)dt + /3\ Y⑴ dtJ a J a J aeb rc rbaX (t)dt = X (t)dt + XQ) dt,aWcWbJ a J a Jc6.求随机微分方程X'(/) + aX ⑴二丫⑴ze[0,+oo]'X(0) = 0的X(t)数学期望E [X(0]。
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。
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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。
随机过程习题和答案
、1.1设二维随机变量(X , F)的联合概率密度函数为:=—i—[l241-ι>⅛= "k"QTh Xl-JF)1.2 设离散型随机变量X服从几何分布:Hm=(Ip)HPJt=U-试求/的特征函数,并以此求其期望E(X)与方差I K X)¾0 = Efr ir) = ∑e⅛ = *)解:一=⅛α-ri M P=√^∑^α-p)t U O-P) ⅛J1—(I-JI)1—q/(O)=α⅛24(1-小丄0<y<x<l苴它试求:在OJu <■ 1时,求I『F)解:J;240 H)JKfc0<y<l Jj2Jf(I_y)3 0<JF<1P 其它^{θ其它当OJXI 时,Aw)2OT(Xy)y<x<l其它所以:-⅛(0)二丄f PZUr=J Er3-(JEIf)3=^^-^=4PPp2.1袋中有一个白球,两个红球,每隔单位时间从袋中任取一球后放回,对每一个确定的t 对应随机变量x(t^3如果对t时取得红球e t如果对t时取得白球试求这个随机过程的一维分布函数族2.2设随机过程 W 加吨MIF)∙ gZ I叫,其中吗是常数,/与F是相互独立的随机变量,F服从区间(°2刘上的均匀分布,/服从瑞利分布,其概率密度为x>0x≤0试证明Xu)为宽平稳过程。
解:( 1)⑷+F)} q啊诚如+ f)}= 与无关(2)枚F(M 仪加血I(Q/伽说如")汁F(才),f _ t t⅛(Q) =-J PQ ÷g)= -te^t∣Γ÷p ^dt =-2σ1e^i∣Γ=2σ3所以必U)啟0⑴卜"(3)R lM壊M∞¼⅛+Hl∕∞Ψ⅛+y)]}=豺]£{oKs(A +Γ)∞<β(A +Γ)}=2^Jtt 2{α≈(0A + β⅛+ y)-rasfflfc A)I^⅛心’皿叫仏Z L)只与时间间隔有关,所以XU)为宽平稳过程2.3设随机过程 X(t)=Ucos2t,其中U是随机变量,且 E(U)= 5, D(U)= 5.求: (1)均值函数;(2)协方差函数;(3)方差函数2.4设有两个随机过程 X(t)=Ut2, Y(t)=Ut3,其中U是随机变量,且D(U) = 5.试求它们的互协方差函数2.5设代B是两个随机变量,试求随机过程X(t) =At ∙3B,t∙ T =(」:「:)的均值函数和自相关函数若A, B相互独立,且A~ N(1,4), B ~U (0,2),则mχ (t)及Rχ(t1,t2)为多少?3.1 一队学生顺次等候体检。
随机过程习题集
随机过程习题集
1. 设随机过程{X(t), t ≥ 0} 是一个马尔可夫过程,且满足转移概率 P{X(t+s) = j | X(t) = i} = P{X(s) = j | X(0) = i}。
证明该随机过程是齐次马尔可夫过程。
2. 设随机过程{X(t), t ≥ 0} 是一个连续时间马尔可夫链,其状态空间为非负整数集合。
设转移速率为λi>0,即
P{X(t+s) = i+1 | X(t) = i} = λi·s + o(s),其中 o(s) 表示当
s 趋于 0 时,o(s)/s 无界。
证明该随机过程是无记忆的。
3. 设随机过程{X(t), t ≥ 0} 是一个马尔可夫过程,其状态空间为有限集合 S = {1, 2, ..., n},转移概率矩阵为 P = [pij],即 P{X(t+s) = j | X(t) = i} = pij。
证明当 t 趋于无穷大时,P(t) = [Pij(t)] 是一个稳态过程,即其转移概率与时间 t 无关。
4. 设随机过程{X(t), t ≥ 0} 是一个马尔可夫过程,其状态空间为非负整数集合。
记τ0 = 0 且τ1 = inf{t > 0: X(t) = 0}。
证明条件P{τ1 < ∞ | X(0) = i} = 1 当且仅当 i > 0。
5. 设随机过程{X(t), t ≥ 0} 是一个服从泊松过程的随机过程,其到达速率为λ。
证明对于任意t ≥ 0,有P{X(t) ≥ 2} = 1 - e^(-λt) - λt e^(-λt)。
这是一些关于随机过程的习题,希望能对你有帮助!如果
你还有其他问题,可以继续提问。
随机过程试题及答案
随机过程试题及答案一、单项选择题(每题2分,共10分)1. 随机过程的数学定义是什么?A. 一系列随机变量的集合B. 一系列随机事件的集合C. 一系列随机数的集合D. 一系列随机函数的集合答案:A2. 马尔可夫链的无记忆性是指什么?A. 未来的状态只依赖于当前的状态B. 未来的状态只依赖于过去的状态C. 未来的状态只依赖于过去和现在的状态D. 未来的状态不依赖于任何状态答案:A3. 布朗运动的增量具有什么性质?A. 独立性B. 均匀分布C. 正态分布D. 指数分布答案:A4. 随机过程的平稳性是指什么?A. 过程的统计特性随时间不变B. 过程的统计特性随时间变化C. 过程的状态随时间不变D. 过程的状态随时间变化答案:A5. 泊松过程是哪种类型的随机过程?A. 连续时间随机过程B. 离散时间随机过程C. 离散空间随机过程D. 连续空间随机过程答案:A二、填空题(每题2分,共10分)1. 随机过程的样本函数是定义在时间轴上的______函数。
答案:随机2. 随机过程的独立增量性质是指在不相交的时间间隔内,随机过程的增量是______的。
答案:相互独立3. 随机过程的遍历性是指在足够长的时间后,随机过程的统计特性将______。
答案:趋于稳定4. 随机过程的平稳性分为严格平稳和______平稳。
答案:宽5. 一个随机过程的自相关函数是描述该过程在不同时间点的______的函数。
答案:相关性三、简答题(每题10分,共20分)1. 简述什么是随机过程的遍历性。
答案:随机过程的遍历性是指在足够长的时间后,随机过程的统计特性将趋于稳定,即过程的统计特性不随时间变化而变化,表现出一种长期的行为模式。
2. 描述随机过程的平稳性与独立增量性质的区别。
答案:随机过程的平稳性是指过程的统计特性随时间不变,即在任意时间点上,过程的统计特性都相同。
而独立增量性质是指在不相交的时间间隔内,随机过程的增量是相互独立的,即一个时间间隔内的增量不影响另一个时间间隔内的增量。
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随机过程期末考试题库及答案pdf1. 随机过程期末考试题库及答案pdf以下是随机过程期末考试的题库及答案,供同学们参考。
一、选择题1. 假设随机过程{X(t), t≥0}是独立增量过程,那么下列哪个说法是正确的?A. X(t)的增量是独立的B. X(t)的增量是平稳的C. X(t)的增量是独立且平稳的D. X(t)的增量是相关且非平稳的答案:C2. 马尔可夫链具有以下哪种性质?A. 无记忆性B. 有记忆性C. 有周期性D. 以上都不是答案:A二、填空题1. 如果随机过程{X(t), t≥0}的自相关函数R(τ)满足R(τ) = R(-τ),则该过程是__________的。
答案:对称2. 随机过程{X(t), t≥0}的均值函数为μ(t),若μ(t) = 0,则称该过程为__________。
答案:零均值三、简答题1. 简述什么是泊松过程,并给出其特征。
答案:泊松过程是一种计数过程,其特征包括:- 在任意不相交的时间间隔内发生事件是相互独立的。
- 在任意小的时间间隔内,事件的发生次数服从泊松分布。
- 事件的平均发生率是恒定的。
2. 描述布朗运动的基本性质。
答案:布朗运动的基本性质包括:- 连续性:样本路径是连续的。
- 无记忆性:未来的行为不依赖于过去。
- 独立增量:不同时间间隔的增量是相互独立的。
- 正态分布:任意时间间隔的增量服从以零为均值的正态分布。
四、计算题1. 假设随机过程{X(t), t≥0}是标准布朗运动,求X(t)的均值和方差。
答案:对于标准布朗运动,X(t)的均值为0,方差为t。
2. 给定马尔可夫链的状态转移矩阵P,求状态i在时间t+1时刻的概率。
答案:设状态i在时间t时刻的概率为pi(t),则状态i在时间t+1时刻的概率为pi(t+1) = Σ(pi(t) * Pij),其中Pij是状态i转移到状态j的概率。
以上是随机过程期末考试题库及答案的部分内容,希望对同学们的复习有所帮助。
随机过程习题和答案
一、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,==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: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。
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;((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,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?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 =。
4030(30)((1)40)!k k P N e k -=≤=∑。
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。
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3平稳过程
例3
• 设有随机相位过程 X (t) = a cos(t+),a, 为常数, 为(0, 2)上服从均匀分布的随机变量,试问 X (t) 是 否为各态历经过程。
1 E[ X (t )] a cos( t ) d 0 0 2 1 T X (t ) lim a cos( t )dt 0 T 2T T
jk t Z A e , t 0 ,其中A1, 设复随机过程 t k n
A2, … , An 是相互独立且服从 N(0, k2 )的随
k 1
机变量,1, 2, … , n 为常数,求 { Zt , t
0 } 的均值函数 mZ (t) 和相关函数 RZ (s, t) 。
mZ (t ) 0
2 RZ ( s, t ) k e jk ( s t ) k 1 n
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]
E[ X (t )] E[ a sin(t )] a 2
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。
[ 解]
(1) 随机过程 X (t) 是平稳过程, a2 相关函数: RX ( ) cos( 0 ) 2 平均功率: (2)
2 0
a sin(t ) f ( )d
0
2
sin(t )d 0
RX (t , t ) E[ X (t ) X (t )]
2 0
a2 a2 sin(t ) sin[ (t ) ]d cos 2 2
[解]
E[ X (t )] E[Y (t )] 0
RX (t, t ) a2 cos RX ( )
2
RY (t, t )
2
cos RY ( )
故 X (t)和 Y (t)均是平稳过程。
RXY (t , t ) E[ X (t )Y (t )] E{a cos(t )b sin[ (t ) ]} ab sin RXY ( ) 2 所以 X (t)和 Y (t) 是联合平稳的。
1 2
2 i j E[ X i ] 1 / 3 , r E [ X X ] Xi 的自相关函数: ij i j E[ X i ] E[ X j ] 1 / 4 , i j
均值向量
1 / 2 MX 1 / 2 1 / 2
2随机过程的基本概念
例2
• 设 X (t) 为信号过程,Y (t) 为噪声过程,令 W ( t) = X ( t) + Y ( t) ,
则 W (t) 的均值函数为
其相关函数为
mW (t ) mX (t ) mY (t )
RW ( s, t ) E[W ( s )W (t )] E{[ X ( s ) Y ( s )][ X (t ) Y (t )]} E[ X ( s ) X (t )] E[ X ( s )Y (t )] E[Y ( s ) X (t )] E[Y ( s )Y (t )] R X ( s, t ) R XY ( s, t ) RYX ( s, t ) RY ( s, t )
自相关阵
1 / 3 1 / 4 1 / 4 RX 1 / 4 1 / 3 1 / 4 1 / 4 1 / 4 1 / 3
协方差阵
0 0 1 / 12 CX 0 1 / 12 0 0 1 / 12 0
2随机过程的基本概念
例3
因此 X (t)是平稳随机过程。
3平稳过程
例2(白噪声序列)
• 设 { Xn , n = 0, 1, 2, } 是实的互不相关随机变量 序列,且 E[Xn] = 0,D[Xn] = 2 ,试讨论随机序列的 平稳性 。 [解] 因为: (1) E[Xn] = 0
2 , 0 (2) RX (n, n ) E[ X n X n ] 0, 0
2随机过程的基本概念
例1
• 已知随机相位正弦波 X (t) = a cos(t + ),其
中 a >0, 为常数,为在(0, 2)内均匀分
布的随机变量。
求随机过程 { X (t), t (0, ) } 的均值函数 mX (t) 和相关函数 RX (s, t) 。
m X (t ) 0 a2 a2 R X ( s, t ) cos[ (t s )] cos , ( t s ) 2 2
2
a2 RX ( ) cos( ) X (t ) X (t ) 2
故 X (t) 是为各态历经过程。
3平稳过程 [例4] 设有两个随机过程X (t) = a cos(t+) 和Y (t) = b sin(t+),其中a, b, 为常 数, 为(0, 2)上服从均匀分布的随机变量,分析X (t)和Y (t)是否联合平稳。
2随机过程的基本概念
例 求在[0, 1]区间均匀分布的独立随机序列的均值
向量、自相关阵和协方差阵,设N=3。
解:
1, 0 x 1 Xi 的一维概率密度函数为: f X i ( x) 其它 0,
1
i i
Xi 的均值: m X E[ X i ] - x f X ( x)dx 0 x dx