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应用随机过程02

应用随机过程02
应用随机过程02

应用随机过程学习总结

应用随机过程学习总结 一、预备知识:概率论 随机过程属于概率论的动态部分,即随机变量随时间不断发展变化的过程,它以概率论作为主要的基础知识。 1、概率空间方面,主要掌握sigma代数和可测空间,在随机过程中由总体样本空间所构成的集合族。符号解释: sup表示上确界, inf表示下确界。 本帖隐藏的内容 2、数字特征、矩母函数与特征函数:随机变量完全由其概率分布来描述。其中由于概率分布较难确定,因此通常计算随机变量的数字特征来估算分布总体,而矩母函数和特征函数便用于随机变量的N阶矩计算,同时唯一的决定概率分布。 3、独立性和条件期望:独立随机变量和的分布通常由卷积来表示,对于同为分布函数的两个函数,卷积可以交换顺序,同时满足结合律和分配率。条件期望中,最重要的是理解并记忆E(X) = E[E(X|Y)] = intergral(E(X|Y=y))dFY(y)。 二、随机过程基本概念和类型 随机过程是概率空间上的一族随机变量。因为研究随机过程主要是研究其统计规律性,由Kolmogorov定理可知,随机过程的有限维分布族是随机过程概率特征的完整描述。同样,随机过程的有限维分布也通过某些数值特征来描述。 1、平稳过程,通常研究宽平稳过程:如果X(t1)和X(t2)的自协方差函数 r(t1,t2)=r(0,t-s)均成立,即随机过程X(t)的协方差函数r(t,s)只与时间差 t-s有关,r(t) = r(-t)记为宽平稳随机过程。 因为一条随机序列仅仅是随机过程的一次观察,那么遍历性问题便是希望将随即过程的均值和自协方差从这一条样本路径中估计出来,因此宽平稳序列只需满足其均值遍历性原理和协方差遍历性原理即可。 2、独立增量过程:若X[Tn]– X[T(n-1)]对任意n均相互独立,则称X(t)是独立增量过程。若独立增量过程的特征函数具有可乘性,则其必为平稳增量过程。 兼有独立增量和平稳增量的过程称为平稳独立增量过程,其均值函数一定是时间t的线性函数。

(完整版)答案应用随机过程a

山东财政学院 2009—2010学年第 1 学期期末考试《应用随机过程》试卷(A ) (考试时间为120分钟) 参考答案及评分标准 考试方式: 闭卷 开课学院 统计与数理学院 使用年级 07级 出题教师 张辉 一. 判断题(每小题2分,共10分,正确划√,错误划ⅹ) 1. 严平稳过程一定是宽平稳过程。(ⅹ ) 2. 非周期的正常返态是遍历态。(√ ) 3. 若马氏链的一步转移概率阵有零元,则可断定该马氏链不是遍历的。(ⅹ ) 4. 有限马尔科夫链没有零常返态。(√ ) 5.若状态i 有周期d, 则对任意1≥n , 一定有:0)(?nd ii p 。(ⅹ ) 二. 填空题(每小题5分,共10分) 1. 在保险公司的索赔模型中,设索赔要求以平均每月两次的速率的泊松过程到达保险公司,若每次赔付金额是均值为10000元的正态分布,一年中保险公司的平均赔付金额是__240000元___。 2.若一个矩阵是随机阵,则其元素满足的条件是:(1)任意元素非负(2)每行元素之和为1。 三. 简答题(每小题5分,共10分) 1. 简述马氏链的遍历性。 答:设) (n ij p 是齐次马氏链{}1,≥n X n 的n 步转移概率,,如果对任意 I j i ∈,存在不依赖于i 的极限0)(?=j n ij p p ,则称齐次马氏链{}1,≥n X n 具有遍历性。 2. 非齐次泊松过程与齐次泊松过程有何不同?

答:非齐次泊松过程与齐次泊松过程的不同在于:强度λ不再是常数,而是与t 有关,也就是说,不再具有平稳增量性。它反映了其变化与时间相关的过程。如设备的故障率与使用年限有关,放射物质的衰变速度与衰败时间有关,等等。 四. 计算、证明题(共70分) 1. 请写出C —K 方程,并证明之. (10分) 解: 2. 写出复合泊松过程的定义并推算其均值公式. (15分) 解:若{}0),(≥t t N 是一个泊松过程,是Λ,2,1,=i Y i 一族独立同分布的随机变量,并且与{}0),(≥t t X 也是独立的, )(t X =∑=t N i i Y 1,那么{}0),(≥t t X 复合泊松过程

社会实践报告(完整版)

社会实践报告 社会实践报告 社会实践报告201X字 严霜冻结了整个世界,想把一切都包进它瑟瑟的白色的外衣. 寒冷的风肆意的钻进人们的身体,。正是因为有这样的环境,正激起了我要在寒假参加社会实践的决心。我要看看我能否在恶劣的环境中有能力依靠自己的又手和大脑维持自己的生存,同时,也想通过亲身体验社会实践让自己更进一步了解社会,在实践中增长见识,锻炼自己的才干,培养自己的韧性,想通过社会实践,带来一份额外的收入,好帮爸爸妈妈买点什么东西。 那么,我的社会实践活动就从我的找工作拉开了序幕。我穿着大头皮鞋,带着我的黑色绒帽,骑着我的脚踏车带着希望与渴望,开始了我的找工作的征程。一开始,我想一天拿35块钱,其实目标也很低,不是吗?可是,在所有我能干的招聘单位中没有这样的红利.我打听了其他同学,他们也都是如此.每天20块钱,干9个小时,天天劳累,时时想休息,可是休息时间很少.简直是可怜呀. 总结了以前的失败的教训,摆正好自己的位置。于是我找到了一家餐饮酒楼。老板就让我来做传菜员。每天25块钱.第二天,我便开始了我的寒假社会实践生活。刚开始的时候心理极不平衡。心想来从小到大读了这么多的书,在家从来没有这么苦.就算农忙,我也没有这么累.可现在只能端端盘子,一天到晚都得端盘子.在加上我们传菜部的负责人是个多嘴的老大妈,整天念叨,叫你干这干那.

但是,人总是要适应自己自下而上的环境,我不想赐开始就干不下去了,不行,我一定要坚持下去。要在自己的式作的环境中让自己的工作做行很轻松,首先行把自己同事之间的关系搞好。因此我只好暂时避其锋芒。尽快地熟悉自己所在的工作环境。我所工作的地方是一个两层楼的酒楼,酒店大堂在一楼,楼上有包房,厨房在二楼,传菜间也是在厨房所以在传菜间里可以看到厨管理的机会。 厨房是厨师的战场,由其是是生意非常的时候,那种场面真的就跟战场上打战一样,厨师的工具以及厨房的任何摆设和物品(包括调味品和原材料)都是厨师的武器,锅、碗、瓢、盘也为威望工作编奏出一首首生活的乐谱。墩子也叫切配,专六负责原材料的精加工,打盒负责将切好的原材料拿给灶上的师傅,并且做好装盘,菜品的装饰。蒸菜师傅负责使用蒸箱蒸菜,灶上师傅掌勺用来专门负责菜品的烹制,点心间的师傅专门负责面食点心的制作,凉菜间在另一间房里,负责冷菜的制作以及水果的制作,我们传菜间的工人很简单,只要反台上做好的菜将盘子边上多余的菜汁擦干净,需要配上味碟的将味碟配上,有汤的菜配上汤勺,并且注意菜品的出品顺序和出品的速度快慢并且要保持好住处的有效,随时传递好前台以及威望之间的住处所以每天工作和学习,在传菜部很累很辛苦,腰是酸的,腿是麻苏苏的,眼皮是黑色的.反正很累很累. 休息的时候,传菜部的领班跟我聊天.他对我说: “我知道你是学生有志向,想做大事,但是你千万不要小看做小事,大事都是由小事积累起来的,做大事的本领也是由做小事的本领不断地积累而成的,不积小流无以成江海;不积跬步无以致辞千里。”他为我指出了工作中的很多错误和缺点,我也一直很虚心地请

应用随机过程试题及答案

应用随机过程试题及答案 一.概念简答题(每题5 分,共40 分) 1. 写出卡尔曼滤波的算法公式 2. 写出ARMA(p,q)模型的定义 3. 简述Poisson 过程的随机分流定理 4. 简述Markov 链与Markov 性质的概念 5. 简述Markov 状态分解定理 6.简述HMM 要解决的三个主要问题得分B 卷(共9 页)第2 页7. 什么是随机过程,随机序列?8.什么是时齐的独立增量过程?二.综合题(每题10 分,共60 分) 1 .一维对称流动随机过程n Y , 0 1 0, , n n k k Y Y X ? ? ? ? 1 ( 1) ( 1) , 2 k k k X p x p x ? ? ? ? ? 具有的概率分布为且1 2 , , ... X X 是相互独立的。试求1 Y 与2 Y 的概率分布及其联合概率分布。 2. 已知随机变量Y 的密度函数为其他而且,在给定Y=y 条件下,随机变量X 的条件密度函数为? ? 其他试求随机变量X 和Y 的联合分布密度函数( , ) f x y . 得分B 卷(共9 页)第3 页 3. 设二维随机变量( , ) X Y 的概率密度为( ,其他试求p{x<3y} 4.设随机过程( ) c o s 2 , ( , ) , X t X t t ? ? ? ? ? ? X 是标准正态分布的随机变量。试求数学期望( ) t E X ,方差( ) t D X ,相关函数1 2 ( , ) X R t t ,协方差1 2 ( , ) X C t t 。B 卷(共9 页)第4 页5 .设马尔科夫链的状态空间为I={0,1}, 一步转移概率矩阵为

随机过程学习总结

随机过程学习报告 通过这一段时间以来的学习,我认识到我们的生活中充满了随机过程的实例,在生活中我们经常需要了解在一定时间间隔[0,t)内某随机事件出现次数的统计规律,如到某商店的顾客数;某电话总机接到的呼唤次数;在电子技术领域中的散粒噪声和脉冲噪声;已编码信号的误码数等。在我们的专业学习——通信工程中,研究数字通信中已编码信号的误码流,数模变换中对信号进行采样等也都会应用到随机过程的知识,因此这门课程的学习是非常重要的。 一、认识泊松过程与复合泊松过程的区别 泊松过程是一类很重要的随机过程,随机质点流描述的随机现象十分广泛,下面我就通过运用泊松过程的知识解答一道书本中的实际应用题目: 设移民到某地区定居的户数是一泊松过程,平均每周有两户定居,即λ=2。若每户的人口数是随机变量,一户4人的概率是1/6,一户3人的概率是1/3,一户两人的概率是1/3,一户一人的概率是1/6,且每户的人口数是相互独立的,①5周内移民到该地区定居的人口数是否为泊松过程?②求上述随机过程的数学期望与方差。 分析:这道题目中的问题就是复合泊松过程的实际应用,这类过程具有泊松过程的一部分性质,不同的地方就在于随机质点流的到达不必再满足每次只能到一个的标准,这就将随机过程的研究与实际相融合,生活中的大部分过程其实是不可能满足每次到达一个这样的苛刻要求的,比如调查到达商场购物的人数等问题时,实际去商场购物时人们大多都是与好朋友结伴出行而不可能存在每个人都是独自来购物的现象,所以引入复合泊松过程是十分有必要的。 解:设[0,t)时间内到该地定居的户数为N(t),则{N(t),t>=0}是一泊松过程,X(n)为第n 户移民到该地定居的家庭人口数,{X(0)=0,X(n),n=1,2,3···}是独立同分布随机变量列,Y(t)为[0,t)时间内定居到该地的人数。 则Y(t)=∑=) (0 )n (X t N n t>=0 为一复合泊松过程, )()(υ?n X =4γi e *1/6+3γi e *1/3+2γi e *1/3+γi e *1/6 )()t (υ?Y =)1)((t )1(-γ?λX e 由特征函数的唯一性可知,Y(t)不是泊松过程。 E[X(n)]=4*1/6+3*1/3+2*1/3+1*1/6=5/2 E[)(n X 2 ]=16*1/6+9*1/3+4*1/3+1*1/6=43/6 则E[Y(t)]=λt*E[X(1)]=t*5; D[Y(t)]=λt*E[)(1X 2 ]=t*43/3; 则五周内定居到该地的人数数学期望为:5*5=25 方差为:5*43/3=215/3

应用随机过程答题(2)

--------------------------------------装----------------------------------------订 ---------------------------------------线-------------------------------------- 第 - 1 - 页 共 -3- 页 2005-2006学年秋季学期《 随机分析 》课程期末考试试题B 说明:学生必须将答案全部写在答题纸上,凡写在试题上的一律无效。学生可随身携带计算器。 一、填空题(每小题3分,共计10×3=30分) 1)随机变量()2~,X N μδ,则其矩母函数()=t g 。 2)(){}0,≥t t N 为以参数2=λ的Possion 过程,则()()}{=2211=且=N N P 。 3)设Poisson 过程(){}0,≥t t N 的强度为3,n X 表示过程第1-n 次与第n 次事件的 时间间隔,则}{=n X E , }{=n X D 。 4)设某刊物邮购部的顾客数是平均速率为6的Poisson 过程,订阅1年、2年、3年的概率分别21, 31和6 1,且相互独立。订阅一年时,可得1元手续费。以()t X 记在[]t ,0得到的总手续费。则()}{=t X E = ,()}{= t X D = 。 5)考虑状态0,1,2的一个Markov 链{}0,≥n X n ,其一步转移概率矩阵为 ????? ??=1.08.01.04.02.04.06.03.01.0P ,初始分布为2.0,5.0,3.0210===p p p ,则 ()====1,0,1210X X X P 。 6)已知状态为1,2,3,4的齐次Markov 链{}0,≥n X n 及其一步转移概率矩阵为

实验报告

实验报告 课程名称:高频电子线路 院系:信息工程学院 专业班级:电子信息 学号: 学生姓名: 指导教师: 开课时间:2013至2014学年第二学期 教务处制

一、学生撰写要求 按照实验课程培养方案的要求,每门实验课程中的每一个实验项目完成后,每位参加实验的学生均须在实验教师规定的时间内独立完成一份实验报告,不得抄袭,不得缺交。 学生撰写实验报告时应严格按照本实验报告规定的内容和要求填写。字迹工整,文字简练,数据齐全,图表规范,计算正确,分析充分、具体、定量。 二、教师评阅与装订要求 1.实验报告批改要深入细致,批改过程中要发现和纠正学生实验报告中的问题,给出评语和实验报告成绩,签名并注明批改日期。实验报告批改完成后,应采用适当的形式将学生实验报告中存在的问题及时反馈给学生。 2.实验报告成绩用百分制评定,并给出成绩评定的依据或评分标准(附于实验报告成绩登记表后)。对迟交实验报告的学生要酌情扣分,对缺交和抄袭实验报告的学生应及时批评教育,并对该次实验报告的分数以零分处理。对单独设课的实验课程,如学生抄袭或缺交实验报告达该课程全学期实验报告总次数三分之一以上,不得同意其参加本课程的考核。 3.各实验项目的实验报告成绩登记在实验报告成绩登记表中。本学期实验项目全部完成后,给定实验报告综合成绩。 4.独立设课的实验课程,实验报告综合成绩应按课程教学大纲规定比例(一般为10-15%)计入实验课总评成绩;实验总评成绩原则上应包括考勤、实验报告、考核(操作、理论)等多方面成绩; 5.非独立设课的实验课程,实验报告综合按教学大纲规定计入相关理论课程的总评成绩。 6.实验教师每学期负责对拟存档的学生实验报告按课程、学生收齐并装订,按如下顺序装订成册:实验报告封面、实验报告成绩登记表、实验报告成绩评定依据、实验报告(按教学进度表规定的实验项目顺序排序)。装订时统一靠左侧按“两钉三等分”原则装订。 7.根据课程性质,实验报告可提交电子版,但需要有教师的批改记录,并将电子版汇总后刻录在一张光盘上,并加上封面、实验报告成绩登记表、实验报告成绩评定依据。

粒子系统综述报告全解

计算机科学与技术学院粒子系统综述报告 姓名: 学号: 指导教师: 年月日

摘要 如何逼真地模拟自然景物一直是图形学中的一个热门研究课题和难点问题。火焰、云烟、滴、雪花等动态自然景物的模拟,在航空航天、影视广告、虚拟场景中有着广泛的应用。然而多数景物的外形是随机变化的,很难用常规的建模方法及模拟技术来描述。因此自然景物的模拟一直以来都是虚拟现实领域研究的热点和重点。随着近年来研究的不断深入,各种自然景物模拟算法不断涌现,模拟结果也越来越具有真实感。其中,粒子系统方法是迄今为止被认为模拟不规则模糊自然景物最为成功的一种生成算法。 关键字:图形学;粒子系统;虚拟现实;真实感

引言 虚拟现实(简称VR),又称灵境技术,是以沉浸感、交互性和构想为基本特征的计算机高级人机界面。现今,从军用到民用,从工业到商业,从自然景观虚拟到人文景观虚拟,虚拟现实技术的应用越来越广[1]。 随着应用的不断扩展,在虚拟现实系统的设计与实现中,有一些景观很难用简单的几何图元来表示,这类景观主要是一些离散的或者动态的自然景观和人文景观,例如烟、星星、喷泉和烟花等等[2]。 1983年由W. T. Reeves等首次系统地提出了粒子系统方法[3]。此方法被认为是迄今为止模拟不规则模糊物体,最为成功的一种图形生成算法。在计算机虚拟仿真领域,应用粒子系统模拟不规则模糊物体的方法,已经得到了广泛应用。 本文通过对粒子系统的阐述、研究现状、建模及仿真以及对模型的优化,有了一个详细地描述,从而使大家对粒子系统的研究现状,有了更为直接的了解,最后通过分析现有粒子系统研究现状的不足,对于粒子系统的进一步研究,提出了自己的看法。 1 粒子系统的概念及其研究现状 1.1 什么是粒子系统 粒子系统是一种典型的物理建模系统,它是用简单的体素完成复杂运动的建模[4]。 粒子系统由大量称为粒子的简单体素构成,每个粒子具有位置、速度、颜色和生命期等属性,这些属性可根据动力学计算和随机过程得到。而一个粒子需要被赋予哪些属性,主要取决于被模拟对象[5]。 1.2 粒子系统的研究现状 (1)随机粒子系统。 主要通过可控制的随机过程,控制粒子属性的变化。1983年Reeves首次系统地提出了应用粒子系统,模拟虚拟场景中不规则物体的方法,模拟出烟花绽放的过程,并在电影StarTrek 1中绘制了星系爆炸的场面。从那之后,人们对粒子系统使用范围进行了进一步的拓展,使得粒子系统能够拟火焰、烟花[6~7]、烟雾[8~10]、飞机飞行的特效[11]、喷泉,甚至是水中航行的船只的航行轨迹[12~13]。 (2)流体粒子系统。

应用随机过程习题课二

习题 1. 设随机过程{(,),}X t t ω-∞<<+∞只有两条样本函数 12(,)2cos ,(,)2cos ,X t t X t t x ωω==--∞<<+∞ 且1221 (),()33P P ωω==,分别求: (1)一维分布函数(0,)F x 和(,)4F x π ; (2)二维分布函数(0,;,)4F x y π ; (3)均值函数()X m t ; (4)协方差函数(,)X C s t . 2. 利用抛掷一枚硬币一次的随机试验,定义随机过程 1 2 cos ()2t X t πωω?=??出现正面出现反面 且“出现正面”与“出现反面”的概率相等,各为1 2 ,求 1)画出{()}X t 的样本函数 2){()}X t 的一维概率分布,1 (;)2F x 和(1;)F x 3){()}X t 的二维概率分布121 (,1;,)2 F x x 3. 通过连续重复抛掷一枚硬币确定随机过程{()}X t cos ()2 t t X t t π?=? ?在时刻抛掷硬币出现正面 在时刻抛掷硬币出现反面 求:(1)1(,),(1,)2F x F x ; (2)121 (,1;,)2 F x x 4. 考虑正弦波过程{(),0}X t t ≥,()cos X t t ξω=,其中ω为正常数,~(0,1)U ξ. (1)分别求3,,,424t ππππωωωω = 时()X t 的概率密度(,)f t x . (2)求均值函数()m t ,方差函数()D t ,相关函数(,)R s t ,协方差函数(,)C s t . 5. 给定随机过程: ()X t t ξη=+ ()t -∞<<+∞ 其中r. v. (,)ξη的协方差矩阵为1334C ?? = ??? , 求随机过程{(),}X t t -∞<<+∞的协方差函数. 6. 考虑随机游动{(),0,1,2,}Y n n =

随机过程读书报告

随机过程读书报告 老子云:“合抱之木,生于毫末;九层之台,起于垒土;千里之行,始于足下。”而这句话的哲理就是告诉我们量变最终可以达到质变。而对于任何事物的认识只有逐渐积累,扩大视野,把握其整体基础体系并不断思索,才会上升到一个新的高度。其实考试只是一种形式,而真正的去理解和领悟一门课程知识才是最为重要的,而学期结束时写一篇读书报告有利于我们去对这门课整体把握同时也复习一下已经掌握的知识。因此,我想这也是老师的一番苦心吧! 说实在的,我本科是师范类专业的,从未接触过随机过程这门在工程技术中广泛应用的课程知识。但我感到很庆幸,有幸在读研期间接触到这门课程。并对其有了初步的了解和认识。下面对自己对随机过程的学习做以下报告:学习过程中通过老师的讲解和自己课下的学习我了解到随机过程的理论与方法,已广泛地应用于科学技术各个领域,并越来越显示出十分重要的作用。例如,平稳过程的滤波和预测应用于通信、雷达及导航;时间序列分析应用于系统建模及气象预报;卡尔曼滤波应用于空间技术及信息处理;线性系统在随机作用下的分析计算应用于电力系统运行及船舶自动航行等等。不仅如此,随机过程理论与方法已广泛地渗透到很多专业和技术领域中,特别是,作为控制科学与工程的基础课,为许多后续专业课,如系统辨识与参数估计,自适应控制,随机控制,最优估计,智能控制与专家系统等学习,打下坚实的理论基础。因此,我认识到对于工科院校的研究生以及从事科学研究、工程技术的工作者,随机过程无疑是一门很重要的基础课程。 下面具体谈一下我所了解和学到的随机过程知识。 一般来说,把一组随机变量定义为随机过程。在研究随机过程时人们透过表面的偶然性描述出必然的内在规律并以概率的形式来描述这些规律,从偶然中悟出必然正是这一学科的魅力所在。 古人云:“欲灭一国,必先灭其历史文化。”由此可见历史文化的重要性,下面我们就一起来了解一下随机过程学科的历史发展,随机过程整个学科的理论基础是由柯尔莫哥洛夫和杜布奠定的。这一学科最早源于对物理学的研究,如吉布斯、玻尔兹曼、庞加莱等人对统计力学的研究,及后来爱因斯坦、维纳、莱维等人对布朗运动的开创性工作。1907年前后,马尔可夫研究了一系列有特定相依性的随机变量,后人称之为马尔可夫链。1923年维纳给出布朗运动的数学定义,直到今日这一过程仍是重要的研究课题。随机过程一般理论的研究通常认为开始于20世纪30年代。1931年,柯尔莫哥洛夫发表了《概率论的解析方法》,1934年A·辛钦发表了《平稳过程的相关理论》,这两篇著作奠定了马尔可夫过程与平稳过程的理论基础。1953年,杜布出版了名著《随机过程论》,系统且严格地叙述了随机过程基本理论。 在研究方法方面,研究随机过程的方法多种多样,主要可以分为两大类:一类是概率方法,其中用到轨道性质、停时和随机微分方程等;另一类是分析的方法,其中用到测度论、微分方程、半群理论、函数堆和希尔伯特空间等。实际研究中常常两种方法并用。另外组合方法和代数方法在某些特殊随机过程的研究中也有一定作用。而该课程研究的主要内容有:多指标随机过程、无穷质点与马尔可夫过程、概率与位势及各种特殊过程的专题讨论等。中国学者在平稳过程、马

时间序列分析报告——最经典地

【时间简“识”】 说明:本文摘自于经管之家(原人大经济论坛) 作者:胖胖小龟宝。原版请到经管之家(原人大经济论坛) 查看。 1.带你看看时间序列的简史 现在前面的话—— 时间序列作为一门统计学,经济学相结合的学科,在我们论坛,特别是五区计量经济学中是热门讨论话题。本月楼主推出新的系列专题——时间简“识”,旨在对时间序列方面进行知识扫盲(扫盲,仅仅扫盲而已……),同时也想借此吸引一些专业人士能够协助讨论和帮助大家解疑答惑。 在统计学的必修课里,时间序列估计是遭吐槽的重点科目了,其理论性强,虽然应用领域十分广泛,但往往在实际操作 时间序列。记录这个河流涨落有什么意义?当时的人们并不是随手一记,而是对这个时间序列进行了长期的观察。结果,他们发现尼罗河的涨落非常有规律。掌握了尼罗河泛滥的规律,这帮助了古埃及对农耕和居所有了规划,使农业迅速发展,从而创建了埃及灿烂的史前文明。 好~~从上面那个故事我们看到了 1、时间序列的定义——按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。 2、时间序列分析的定义——对时间序列进行观察、研究,找寻它变化发展的规律,预测它将来的走势就是时间序列分析。 既然有了序列,那怎么拿来分析呢? 标准文案

时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。 1、描述性时序分析——通过直观的数据比较或绘图观测,寻找序列中蕴含的发展规律,这种分析方法就称为描述性时序分析 ?描述性时序分析方法具有操作简单、直观有效的特点,它通常是人们进行统计时序分析的第一步。 2、统计时序分析 (1)频域分析方法 ?原理:假设任何一种无趋势的时间序列都可以分解成若干不同频率的周期波动 标准文案

应用随机过程建模报告

Harbin Institute of Technology 课程设计(论文) 课程名称:应用随机过程 设计题目:建模 院系:电子与信息工程学院 班级:通信1班 设计者: 学号: 指导教师: 设计时间:2013-11-9 哈尔滨工业大学 线性模型

——电力负荷时间序列建模 1电力系统负荷预测的意义 随着我国电力事业的发展,电网的管理日趋现代化,对电力系统负荷预测问题的研究也越来越引起人们的注意。电力负荷预测是电力系统调度、用电、计划、规划等管理部门的重要工作之一。提高负荷预测技术水平,有利于计划用电管理,有利于合理安排电网运行方式和机组检修计划,有利于节煤、节油和降低发电成本,有利于制定合理的电源建设规划,有利于提高电力系统的经济效益和社会效益。 电力负荷预测,为编制电力规划提供依据,是电网规划的基础,它规定了电力工业的发展水平、发展速度、源动力资源的需求量,电力工业发展的资金需求量,以及电力工业发展对人力资源的需求量。 因此,国内外许多专家和学者开始致力于现代负荷预测方法的研究,而时间序列模型在国际和国内的电力系统短期负荷预测中得到了广泛应用。 2 平稳时间序列及其随机线性模型 时间序列是指随时间改变而随机的变化的序列。时间序列分析分为时域分析和频域分析,前者是对时间序列在时间域上的各种平均值进行分析研究,后者是进行傅里叶变换以后在频率域进行谱分析。随着计算机技术的飞速发展,时域分析方法为人们所关注。本文所要研究的就是时域分析。 平稳时间序列是平稳序列,它满足期望为0,且任意两个时刻的相关函数与时间t 无关,仅与两个时刻的时间差相关。因为我们所掌握的为平稳时间序列的线性随机模型,而在实际中所遇到的一般都不是平稳时间序列,这就要对其进行相关的处理,使其变化为平稳序列。 均值为0且具有有理谱密度的平稳时间序列必可表示为下面三种形式中的一种(其中{,0,1,2,}t a t =±± 为白噪声): (1)自回归模型——AR 模型 1122,0,1,2,t t t p t p t a t ωφωφωφω-------==±± AR (p )模型由p +2参数来刻画; (2)滑动平均模型——MA 模型 1122,0,1,2,t t t t q t q a a a a t ωθθθ---=---=±± MA(q)模型由q +2参数刻画; (3)自回归滑动平均模型或混合模型——ARMA 模型 11221122, 0,1,2,,0,1,2,t t t p t p t t t q t q a a a a t t ωφωφωφωθθθ----------=---=±±=±± ARMA(p,q)混和模型由p +q +3参数刻画; 通过以上介绍可以看出我们可以把AR(p)和MA(q)模型看成APMA(p,q)的两种特例。 线性模型中有两个重要的参数:自相关函数k ρ和和偏相关函数kk φ。其中偏相关函数kk φ刻画了平稳序列任意一个长1k +的片段在中间量固定的条件下,两端的线性密切程度,而自相关函数k ρ也是刻画两端的线性密切程度,但并不需

应用随机过程-综述

H a r b i n I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y 课程设计(论文) 课程名称:应用随机过程 设计题目:综述 院系:电子与信息工程学院 班级: 09硕通信一班 设计者: 学号: 指导教师:田波平 设计时间: 2009-11至2009-12 哈尔滨工业大学

哈尔滨工业大学课程设计任务书

特征函数在随机过程研究中的作用与意义 1.特征函数的定义 在介绍特征函数在随机过程研究中的作用和意义之前,首先介绍一下特征函数的定义。 特征函数是一个统计平均值,它是由随机变量X 组成的新的随机变量j X e ω的数学期望,记为: ()()j X E e ωωΦ= (1) 当X 为连续随机变量时,则X 的特征函数可表示成 ()()i X i x Ee f x e dx ωωω∞ -∞ Φ== ? (2) 其中()f x 为X 的概率密度函数。 对于随机过程的特征函数的定义与随机变量的特征函数的定义一致。 对任意时刻t ,随机过程的一维特征函数为: () (,)[](,)i X t i x X t E e f x t e dx ωωω∞ -∞ Φ== ? (3) 2.特征函数的性质 以下本文不加证明的给出特征函数的几个性质: (1) |()|(0)1ωΦ≤Φ=; (2) 共轭对称性()()ωωΦ-=Φ; (3) 特征函数()ωΦ在区间(,)-∞∞上一致连续; (4) 设随机变量Y aX b =+,其中,a b 是常数,则()()ib Y X e a ω ωωΦ=Φ; 其中(),()X Y ωωΦΦ分别表示随机变量,X Y 的特征函数。上式对于随机过程同样适用。 (5) 设随机变量,X Y 相互独立,又Z X Y =+,则()()()Z X Y ωωωΦ=ΦΦ; 此式表示两个相互独立随机变量之和的特征函数等于各自特征函数的乘积。 3.特征函数在随机过程研究中的作用与意义 由于特征函数在随机过程中和随机变量中的定义是一致的,仅是将X 变为X (t ),将概率密度函数也做相应的变化即可。故本文为方便起见,将随机过程和随机变量的特征函数的作用与意义做统一的讨论。 利用特征函数求随机过程的概率密度

研究生学习报告范文

研究生学习报告范文 2017年毕业季到来了,研究生们是不是正在查找与学习报告写作相关资料呢?下面是学识网小编给大家带来的研究生学习报告范文,欢迎阅读! 研究生学习报告范文篇1 本学期是我上研究生以来的第一个学期。总的来说,研究生生活较之本科有了更多的自由,因而也具有更大的自主性和自由发挥空间。更重要的是,实践的机会更多了,而且这种实践相对于本科的实习来说更具真实性。如果说把本科的实习看作是一个战地记者,能够看到滚滚硝烟,感受到枪林弹雨,那研究生阶段的实践就是一个拿着枪冲锋陷阵的战士了。 这学期我一共学习了六门课程,包括科学社会主义理论与实践、自然辩证法、c++程序设计、数值分析、数理统计和随机过程。其中 c++程序设计和数值分析两门课程老师讲起课来操着一口标准的河南话。虽然说我在河南也呆了四年多了,但有些河南话还是听不太懂,尤其是对方讲话比较快的时候。所以,这两门课程我在课余花的时间也比较多一点。 我主要参与了郑大新区教师公寓楼的沉降观测项目。因为暑假跟着崔师兄在国贸进行了一个暑假的沉降观测,所以这次项目完成得也比较顺利。不过,这其中也遇到和发现了不少问题。首先是测量仪器问题。开始测量的时候,发现水准仪左读数和右读数得出的高差值总

是相差很大,但两者差值基本上保持固定。我们几个对仪器经过几次测试和排查,最后确定是尺子的问题。原来测量实验室新买的铟钢尺和以前我们在工地使用过的铟钢尺刻度不一致。其次,这次测量的环境也比较复杂。该工程正处于外墙装修阶段,由于施工原因,很多观测点甚至水准点都被破坏。我们测量了三个组团一共是九个楼,但能用的水准点只有三个,其余的都需要引测。 另外,由于建筑物周围地面尚未回填,有些观测点相对水准仪位置较高,所以只能加设转点,或者把仪器架在制高点甚至是阳台上。这些问题都是在国贸测量的时候所没遇到过的,所以也有不少新的收获。不过,通过这次实践,我发现施工方的沉降观测报表记录极不规范,数据也极不真实,有些一看就知道是胡乱编造的。另外,沉降观测应该是贯穿建筑物使用期限始终的,可建筑物尚未完工很多观测点甚至是水准点就已经被破坏。这些现象不能不让我对目前建筑施工管理现状感到忧虑。 我辅助教学的课程是《概预算》。因为本科学习《概预算》的时候正值考研准备阶段,当时没能花很多时间去好好学,所以这次助课其实也是一个再学习的过程。在辅导学生作业的过程中,我发现作业答案中存在几个小问题,我和刘师姐、任师兄先后商量过,后来又请教了宋老师,确定错误后对答案进行了修正。 课余时,我在图书馆借阅过一些专业书籍,其中有一本书是有关咱们专业方向的,给大家推荐一下,书名是《工程监测技术及其应用》,国防工业出版社出版,我感觉内容挺不错的,有时间可以看一下。

应用随机过程学习汇总

应用随机过程学习汇总

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应用随机过程学习总结 一、预备知识:概率论 随机过程属于概率论的动态部分,即随机变量随时间不断发展变化的过程,它以概率论作为主要的基础知识。 1、概率空间方面,主要掌握sigma代数和可测空间,在随机过程中由总体样本空间所构成的集合族。符号解释: sup表示上确界, inf表示下确界。 本帖隐藏的内容 2、数字特征、矩母函数与特征函数:随机变量完全由其概率分布来描述。其中由于概率分布较难确定,因此通常计算随机变量的数字特征来估算分布总体,而矩母函数和特征函数便用于随机变量的N阶矩计算,同时唯一的决定概率分布。 3、独立性和条件期望:独立随机变量和的分布通常由卷积来表示,对于同为分布函数的两个函数,卷积可以交换顺序,同时满足结合律和分配率。条件期望中,最重要的是理解并记忆E(X) = E[E(X|Y)] = intergral(E(X|Y=y))dFY(y)。 二、随机过程基本概念和类型 随机过程是概率空间上的一族随机变量。因为研究随机过程主要是研究其统计规律性,由Kolmogorov定理可知,随机过程的有限维分布族是随机过程概率特征的完整描述。同样,随机过程的有限维分布也通过某些数值特征来描述。 1、平稳过程,通常研究宽平稳过程:如果X(t1)和X(t2)的自协方差函数 r(t1,t2)=r(0,t-s)均成立,即随机过程X(t)的协方差函数r(t,s)只与时间差 t-s有关,r(t) = r(-t)记为宽平稳随机过程。 因为一条随机序列仅仅是随机过程的一次观察,那么遍历性问题便是希望将随即过程的均值和自协方差从这一条样本路径中估计出来,因此宽平稳序列只需满足其均值遍历性原理和协方差遍历性原理即可。 2、独立增量过程:若X[Tn]– X[T(n-1)]对任意n均相互独立,则称X(t)是独立增量过程。若独立增量过程的特征函数具有可乘性,则其必为平稳增量过程。 兼有独立增量和平稳增量的过程称为平稳独立增量过程,其均值函数一定是时间t的线性函数。

《概率论与随机过程》课程自学内容小结

上海大学2015~2016学年秋季学期本科生 课程自学报告 课程名称:《概率论与随机过程》 课程编号:07275061 报告题目:大数定律和中心极限定理在彩票选号的应用学生姓名: 学号: 任课教师: 成绩: 评阅日期:

随机序列在通信加密的应用 2015年10月10日 摘 要:大数定律与中心极限定理是概率论中很重要的定理,较多文献给出了不同条件下存在的大数定律和中心极限订婚礼,并利用大数定律与中心极限定理得到较多模型的收敛性。但对于他们的适用范围以及在实际生活中的应用涉及较少。本文通过介绍大数定律与中心极限定理,给出了其在彩票选号方面的应用,使得数学理论与实际相结合,能够让读者对大数定律与中心极限定理在实际生活中的应用价值有更深刻的理解。 1. 引言 在大数定律与中心极限定理是概率论中很重要的定理,起源于十七世纪,发展到现在,已经深入到了社会和科学的许多领域。从十七世纪到现在,很多国家对这两个公式有了多方面的研究。长期以来,在大批概率论统计工作者的不懈努力下,概率统计的理论更加完善,应用更加广泛,如其在金融保险业的应用,在现代数学中占有重要的地位。 本文主要通过对大数定律与中心极限定理的分析理解,研究探讨了其在彩票选号中的应用,并给出了案例分析,目的旨在给出大数定律与中心极限定理应用对实际生活的影响,也对大数定律与中心极限定理产生更深刻的理解。 2. 自学内容小结与分析 2.1 随机变量的特征函数 在对随机变量的分析过程中,单单由数字特征无法确定其分布函数,所以引入特征函数。特征函数反映随机变量的本质特征,可唯一的确定随机变量的分布函数、随机变量X 的特征函数定义为: 定义1 ][)()(juX jux e E dx e x p ju C == ? +∞ ∞ - (1) 性质1 两两相互独立的随机变量之和的特征函数等于各个随机变量的特征函数之积。 性质1意味着在傅立叶变换之后,时域的卷积变成频域的相乘,这是求卷积的简便方法。类比可知求独立随机变量之和的分布的卷积,可化为乘法运算,这样就简便了计算,提高了运算效率。 性质2 求矩公式:0)(|) ()(][=-=u n u x n n n du C d j X E (2) 性质3 级数展开式:!)(][!|)()()(0 00n ju X E n u du u C d u C n n n n n n n n X ∑∑∞==∞ === (3) 2.2 大数定律与中心极限定理 定义2 大数定律:设随机变量相互独立,且具有相同的μ=)(k X E 和,...2,1,)(2==k X D k σ,则0∈>?,有 11lim 1=? ?? ???<∈-∑=∞ →n k k n X n P μ (4) 这验证了人们的猜想:大量随机现象的平均结果一般也具有稳定性。

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X(t)记他t 时刻在路上的位置,则{X(t), 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X(t)表示t 时刻的队长,用Y(t)表示t 时刻到来的顾客所需等待的时间,则{X(t), t ∈T}和{Y(t), t ∈T}都是随机过程。 定义:设给定参数集合T ,若对每个t ∈T, X(t)是概率空间),,(P ?Ω上的随机变量,则称{X(t), 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X(t)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{X(t), t ∈T}为连续参数的随机过程;当T 取Z, Z +时,称{X(t), 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,,21 1、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{X(t), 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,,,,21212 1 n t t t j j j t t t x x x F x x x F n n n j j j = (2)相容性:对于m

《随机过程及其在金融领域中的应用》习题一答案

习题一 1、设人民币存款利率为5%,每年计息一次,那么大约要多少年时间才能使存款额变为原来的4倍?如果利率变为4%,又要多少年? 解:设初始投入资金为Q 元,大约需要n 年,其中的利率为r 。 依题意,可得: 公式计算法:Q ?5%?n =Q 1?Q 【PS: Q 1为存款后的利息+本金,Q 为本金】 1) 当r=5%的时候:Q ?5%?n =4Q ?Q 所以:n =35%=60 2) 当r=4%的时候:Q ?5%?n =4Q ?Q 3) 所以:n =34%=75 答:当利率为5%的时候,大约60年可以达到4倍。 利率为4%的时候,大约75年可以达到4倍。 2、如果利率为年复合利率r ,请给出一个公式,用它来估计要多少年才能使存款额变为原来的3倍。 解:【推导过程】当利率为r ,则一年之后存放余额为Q+rQ=(1+r)Q 之后连本带息存款,二年之后存放余额 Q (1+r )+Q (1+r )r =Q(1+r)2 ······ 依次类推n 年后存款达到Q(1+r)n 依据上述公式和P3的(1—4),可以得到: Q(1+r)n =3Q 且(1+r)n =e nr =>(1+r)n =3且(1+r)n =e nr 且当n 充分大时=>(1+r)n ≈e nr ,则由题意得到Q(1+r)n =3Q =>(1+r )n =3且(1+r )n ≈e nr ,近似e nr ≈3 n ≈ln3r =ln3r 3、考虑期权定价C 问题,设利率为r ,在t=0时刻,某股票价格为100元,在t =1时刻,该股票的价格为200或50,即 100(t =0)↗↘20050 (t =1) 试证明:若C ≠100?50(1+r )?13,则存在一个购买组合,使得在任何情况下都能 带来正的利润现值,即套利发生。【本题默认执行价格为150】

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