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随机过程与排队论2010试卷和答案

随机过程与排队论2010试卷和答案
随机过程与排队论2010试卷和答案

浙江工业大学期终考试命题稿

2010/2011 学年第 1 学期

命题注意事项:

一、命题稿请用A4纸电脑打印,或用教务处印刷的命题纸,并用黑

墨水书写,保持字迹清晰,页码完整。

二、两份试题必须同等要求,卷面上不要注明A、B字样,由教务处

抽定A、B卷。

三、命题稿必须经学院审核,并在考试前两周交教务处。

浙江工业大学2010/2011学年

第 1 学期试卷

课程____随机过程与排队论____ ___姓名__________________________________ 班级___通信一级学科硕士2010级____学号__________________________________

答案及评分标准: 一、选择题

1、B

2、BD

3、C

4、B

5、A

6、AB

7、A

8、ABCD

9、ABCD 10、ABCD

二、计算题

1、由题意知,(){}()

!

k

t

t P N t k e

k λλ-==

,式中3λ=。

1) ()()(){}

()(){}()(){}

(){}

(){}(){}(){}

()()

()()()

()64

42

533122

6

26

23

15

12,34,5656343412125364314212533166364!42!

2!

2

2

2

14580.0033

P N N N P N N P N N P N P N P N P N e e e

e e e e

λλλ

λλλ-----------======?==?==-=-?-=-?=--?????????

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--=?=

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5326

535634536464!

60.0466

2

e P N N P N e λλ-----????

===-=-=

-?=

=

2、根据题意,此时的状态空间为{}0,1,2,S = ,由于调制方式的每次转换之间是独立的,因此

{}{}111111,,,n n n n n n P j i i i P j i ζζζζζζ+--+=======

所以此链是马氏链,且是齐次的,其一步转移矩阵为:

3/52/500003/52/50000

3/5

2/50?? ? ?∏=

? ??

?

3、设第i 个顾客到达火车站的时刻为i S ,则[0,t ]内到达车站的顾客等待时间总和为:

()()()

1

N t i

i S t t S ==

-∑

因为:

()(){}

()()()()111/2N t n n i i i i i i E S t N t n E t S N t n E t S nt E S nt ===????????

==-==-=-=??????????????

∑∑∑

上式利用了“Possion 过程中,事件在每个时刻发生的可能性是相等的”(教材P74,定

理2.9)。 故:

(){}()(){

}{}{}

{}(){}{}2

/22

2

2

n S n

n n E S t E E S t N t n E

nt t t

t E n nP N t n λ∞

======

==∑

4、1)由随机变量的独立性知道

{}()()(

)(

)52

5

2

5,2,2X Y Z Z P X Y Z f x dx f y dy f z dz f z dz ∞∞--∞??

<>≥=

+

??

?

?

?

?

2)由随机变量的独立性知道

(){}{}()()()2

2

2

min ,,22,2,2X Y Z P X Y Z P X Y Z f x dx f y dy f z dz ∞∞∞>=>>>=

??

?

3)类似于2),有

(){}{}()()()666max ,,66,6,6X Y Z P X Y Z P X Y Z f x dx f y dy f z dz -∞

-∞

-∞

<=<<<=

?

?

?

4)先计算概率分布函数

(){}(){}{}()()()m ax ,,,,U u u u

X Y

Z F u P U u P X Y Z u P X u Y u Z u f x dx f y dy f z dz

-∞

-∞

-∞

=≤=≤=≤≤≤=

?

?

?

()()()()()()()()()()()'

u u U U X Y

Z u u u u Y X Z Z X Y

f u F u f u f y dy f z dz f u f x dx f z dz f u f x dx f y dy

-∞

-∞

-∞

-∞

-∞

-∞

==+

+??

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?

??

(){}(){}(){}{}()()()()()()()()()

m in ,,1m in ,,1,,11111V X Y

Z v

v

v

X Y Z F v P V v P X Y Z v P X Y Z v P X u Y u Z u f x dx f y dy f z dz F v F v F v +

+

+

∞∞∞=≤=≤=->=->>>=-

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?

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()()()()()()()()()()()()()()()()()

'

111111V V X Y Z Y X Z Z X Y f v F v f v F v F v f v F v F v f v F v F v ==--+

--+--

5、1)注意到自相关函数()sin X R ατττ=在0τ=点的取值为()0X R α=,所以

()()

l i m 0X X

R R ττα→==。由均方连续准则易知,()X t 均方连续。 2)由均方可导准则,对()12,X R t t 求二阶广义导数:

()

()()()()()12121212122

12,0

12

1212,0

121212

,01212121

lim

,1

lim

,,,,sin sin sin 1lim

X t t t

X X X X R t t R t t R t t R t t R t t ττττττττττττττττατταταταττττττ==→→→?=++-+-++???

?-??=--+??-??

()()()()()()12123333333331212121112

22,0121212

3

22231212

,0

12

11113!3!3!lim 11

lim

63o o o τττταττατττταταττατατταττττττα

τττταττ→→?

?---+--+-+??=--+??-????

??=+--=<∞?

?3)均方可积性:

()()

()12121212

12

12122012

sin ,sin 22

2

X R

R

t t R t t dt dt dt dt t t t t dt dt dt t t ααπ

∞∞-∞-∞

-=

--??

===∞

??-??

??

??

???

所以()X t 在(),-∞+∞不是均方可积的。进一步易知,若限定为有界区间,则()X t 是均方可积的。

6、(1)(){}[][]sin cos sin cos 0Z m t E X t Y t E X t E Y t =+=+=

()()(){}

[]()()

1212222

212121212121212,sin cos sin cos sin sin sin cos cos sin cos cos 2sin sin 02cos cos 2cos Z R t t E X t Y t X t Y t E X t t E XY t t t t E Y t t t t t t t t =++????=+++????=++=-

从而可以确定()Z t 是宽平稳过程。又因为

(){

}

()

{}

()

3

3

3

32222333

3

3

3

sin cos sin 3sin cos 3sin cos cos 2sin 002cos 2sin cos E Z t E

X

t Y t E X t E X Y t t E XY t t E Y t t t t t =+????

????????=+++????????=+++=+

可见,()Z t 的三阶矩与t 有关,所以()Z t 不是严格平稳的。

(2)

()()11

lim sin cos lim

cos sin 22sin lim

T

T T T

T

T T T T Z t X

t Y t dt X t

Y t

T

T Y T T

---→∞

→∞

→∞

??=+=-+?

?

==?

最新随机过程考试试题及答案详解1

随机过程考试试题及答案详解 1、(15分)设随机过程C t R t X +?=)(,),0(∞∈t ,C 为常数,R 服从]1,0[区间上的均 匀分布。 (1)求)(t X 的一维概率密度和一维分布函数; (2)求)(t X 的均值函数、相关函数和协方差函数。 【理论基础】 (1)? ∞ -= x dt t f x F )()(,则)(t f 为密度函数; (2))(t X 为),(b a 上的均匀分布,概率密度函数?? ???<<-=其他,0,1 )(b x a a b x f ,分布函数 ?? ??? >≤≤--<=b x b x a a b a x a x x F ,1,,0)(,2)(b a x E += ,12)()(2a b x D -=; (3)参数为λ的指数分布,概率密度函数???<≥=-0,00 ,)(x x e x f x λλ,分布函数 ?? ?<≥-=-0 ,00,1)(x x e x F x λ,λ1)(=x E ,21 )(λ=x D ; (4)2 )(,)(σμ==x D x E 的正态分布,概率密度函数∞<<-∞= -- x e x f x ,21 )(2 22)(σμπ σ, 分布函数∞<<-∞= ? ∞ --- x dt e x F x t ,21)(2 22)(σμπ σ,若1,0==σμ时,其为标准正态分布。 【解答】本题可参加课本习题2.1及2.2题。 (1)因R 为]1,0[上的均匀分布,C 为常数,故)(t X 亦为均匀分布。由R 的取值范围可知, )(t X 为],[t C C +上的均匀分布,因此其一维概率密度?? ???+≤≤=其他,0,1 )(t C x C t x f ,一维分布 函数?? ??? +>+≤≤-<=t C x t C X C t C x C x x F ,1,,0)(;

最新随机过程考试真题

1、设随机过程C t R t X +?=)(,),0(∞∈t ,C 为常数,R 服从]1,0[区间上的均匀分布。 (1)求)(t X 的一维概率密度和一维分布函数; (2)求)(t X 的均值函数、相关函数和协方差函数。 2、设{ }∞<<∞-t t W ),(是参数为2 σ的维纳过程,)4,1(~N R 是正态分布随机变量; 且对任意的∞<<∞-t ,)(t W 与R 均独立。令R t W t X +=)()(,求随机过程 {}∞<<∞-t t X ),(的均值函数、相关函数和协方差函数。 3、设到达某商场的顾客人数是一个泊松过程,平均每小时有180人,即180=λ;且每个 顾客的消费额是服从参数为s 的指数分布。求一天内(8个小时)商场营业额的数学期望与方差。 4、设马尔可夫链的转移概率矩阵为: ??? ? ? ??=3.007.08.02.0007.03.0P (1)求两步转移概率矩阵) 2(P 及当初始分布为 0}3{}2{,1}1{000======X P X P X P 时,经两步转移后处于状态2的概率。 (2)求马尔可夫链的平稳分布。 5设马尔可夫链的状态空间}5,4,3,2,1{=I ,转移概率矩阵为: ??? ??? ? ? ? ?=010007.03.0000 0001 00004.06.0003.04 .03.0P

求状态的分类、各常返闭集的平稳分布及各状态的平均返回时间。 6、设{}(),0N t t ≥是参数为λ的泊松过程,计算[]()()E N t N t s +。 7、考虑一个从底层启动上升的电梯。以i N 记在i 第层进入电梯的人数。假定i N 相互独立,且i N 是均值为i λ的泊松变量。在第i 层进入的各个人相互独立地以概率ij p 在第j 层离开电梯, 1ij j i p >=∑。令j O =在第j 层离开电梯的人数。 (1)计算()j E O (2)j O 的分布是什么 (3)j O 与k O 的联合分布是什么 8、一质点在1,2,3点上作随机游动。若在时刻t 质点位于这三个点之一,则在),[h t t +内, 它都以概率 )(h o h +分别转移到其它两点之一。试求质点随机游动的柯尔莫哥洛夫微分方程,转移概率)(t p j i 及平稳分布。 1有随机过程{ξ(t ),-∞

中国科学大学随机过程(孙应飞)复习题及答案

(1) 设}0),({≥t t X 是一个实的零均值二阶矩过程,其相关函数为 t s s t B t X s X E ≤-=),()}()({,且是一个周期为T 的函数,即0),()(≥=+τττB T B ,求方差函数)]()([T t X t X D +-。 解:由定义,有: )(2)0()0()}()({2)0()0()]} ()()][()({[2)] ([)]([)]()([=-+=+-+=+-+--++=+-T B B B T t X t X E B B T t EX T t X t EX t X E T t X D t X D T t X t X D (2) 试证明:如果}0),({≥t t X 是一独立增量过程,且0)0(=X ,那么它必是一个马 尔可夫过程。 证明:我们要证明: n t t t <<<≤? 210,有 } )()({})(,,)(,)()({11112211----=≤=====≤n n n n n n n x t X x t X P x t X x t X x t X x t X P 形式上我们有: } )()(,,)(,)({} )()(,,)(,)(,)({} )(,,)(,)({} )(,,)(,)(,)({})(,,)(,)()({1122221111222211112211112211112211--------------========≤= ======≤=====≤n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n x t X x t X x t X x t X P x t X x t X x t X x t X x t X P x t X x t X x t X P x t X x t X x t X x t X P x t X x t X x t X x t X P 因此,我们只要能证明在已知11)(--=n n x t X 条件下,)(n t X 与2 ,,2,1,)(-=n j t X j 相互独立即可。 由独立增量过程的定义可知,当2,,2,1,1-=<<<-n j t t t a n n j 时,增量 )0()(X t X j -与)()(1--n n t X t X 相互独立,由于在条件11)(--=n n x t X 和0)0(=X 下,即 有)(j t X 与1)(--n n x t X 相互独立。由此可知,在11)(--=n n x t X 条件下,)(n t X 与 2,,2,1,)(-=n j t X j 相互独立,结果成立。 (3) 设随机过程}0,{≥t W t 为零初值(00=W )的、有平稳增量和独立增量的过程, 且对每个0>t ,),(~2t N W t σμ,问过程}0,{≥t W t 是否为正态过程,为什么? 解:任取n t t t <<<≤? 210,则有: n k W W W k i t t t i i k ,,2,1][1 1 =-=∑=-

随机过程习题答案A

随机过程习题解答(一) 第一讲作业: 1、设随机向量的两个分量相互独立,且均服从标准正态分布。 (a)分别写出随机变量和的分布密度 (b)试问:与是否独立?说明理由。 解:(a) (b)由于: 因此是服从正态分布的二维随机向量,其协方差矩阵为: 因此与独立。 2、设和为独立的随机变量,期望和方差分别为和。 (a)试求和的相关系数; (b)与能否不相关?能否有严格线性函数关系?若能,试分别写出条件。 解:(a)利用的独立性,由计算有: (b)当的时候,和线性相关,即 3、设是一个实的均值为零,二阶矩存在的随机过程,其相关函数为 ,且是一个周期为T的函数,即,试求方差 函数。 解:由定义,有: 4、考察两个谐波随机信号和,其中:

式中和为正的常数;是内均匀分布的随机变量,是标准正态分布的随机变量。 (a)求的均值、方差和相关函数; (b)若与独立,求与Y的互相关函数。 解:(a) (b) 第二讲作业: P33/2.解: 其中为整数,为脉宽 从而有一维分布密度: P33/3.解:由周期性及三角关系,有: 反函数,因此有一维分布: P35/4. 解:(1) 其中 由题意可知,的联合概率密度为:

利用变换:,及雅克比行列式: 我们有的联合分布密度为: 因此有: 且V和相互独立独立。 (2)典型样本函数是一条正弦曲线。 (3)给定一时刻,由于独立、服从正态分布,因此也服从正态分布,且 所以。 (4)由于: 所以因此 当时, 当时, 由(1)中的结论,有: P36/7.证明: (1) (2) 由协方差函数的定义,有:

P37/10. 解:(1) 当i =j 时;否则 令 ,则有 第三讲作业: P111/7.解: (1)是齐次马氏链。经过次交换后,甲袋中白球数仅仅与次交换后的状态有关,和之前的状态和交换次数无关。 (2)由题意,我们有一步转移矩阵: P111/8.解:(1)由马氏链的马氏性,我们有: (2)由齐次马氏链的性质,有: (2)

期末随机过程试题及标准答案

《随机过程期末考试卷》 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 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) 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)。 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

随机过程习题

2.设随机过程X(t)=Acos( t+),-

求(1){}X(t),t (,)∈-∞+∞的样本函数集合;(2)一维分布函数F(x;0),F(x;1)。 解:(1)样本函数集合为{}cos t,t ,t (-,+)π∈∞∞; (2)当t=0时,{}{}1 P X(0)=0P X(0)=12 == , 故0x<01F(x;0)=0x<12x 11???≤??≥??;同理0 x<-11F(x;1)=1x<12x 11 ??? -≤??≥?? 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。 解:由题设条件,得一步转移概率矩阵为00 011011p 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=。 4.一质点在1,2,3三个点上作随机游动,1和3是两个反射壁,当质点处于2时,下一时刻处于1,2,3是等可能的。写出一步转移概率矩阵,判断此链是否具有遍历性,若有,求出极限分布。 解:一步转移概率矩阵010111P=333010????? ????? ?? , 111333 (2)271 199911133 3,????==?????? P P (2)ij p 由>0知,此链有遍历性;(),,ππππ123设极限分布=, 1 1

随机过程习题答案

1、 已知X(t)和Y(t)是统计独立的平稳随机过程,且它们的均值分别为mx 和my ,它们的自 相关函数分别为Rx()和Ry()。(1)求Z(t)=X(t)Y(t)的自相关函数;(2)求Z(t)=X(t)+Y(t)的自相关函数。 答案: (1)[][])()()()()()()(t y t x t y t x E t z t z E R z ττττ++=+= [][] ) ()()()()()()()()(τττττy x z R R t y t y E t x t x E R t y t x =++== :独立的性质和利用 (2)[]()()[])()()()()()()(t y t x t y t x E t z t z E R z +?+++=+=ττττ [])()()()()()()()(t y t y t x t y t y t x t x t x E ττττ+++++++= 仍然利用x(t)和y(t)互相独立的性质:)(2)()(τττy y x x z R m m R R ++= 2、 一个RC 低通滤波电路如下图所示。假定输入是均值为0、双边功率谱密度函数为n 0/2 的高斯白噪声。(1)求输出信号的自相关函数和功率谱密度函数;(2)求输出信号的一维概率密度函数。 答案: (1) 该系统的系统函数为RCs s X s Y s H +==11)()()( 则频率响应为Ω +=ΩjRC j H 11)( 而输入信号x(t)的功率谱密度函数为2 )(0n j P X =Ω 该系统是一个线性移不变系统,所以输出y(t)的功率谱密度函数为: ()2 20212/)()()(Ω+=ΩΩ=ΩRC n j H j P j P X Y 对)(Ωj P Y 求傅里叶反变换,就得到输出的自相关函数: ()??∞ ∞-Ω∞ ∞-ΩΩΩ+=ΩΩ=d e RC n d e j P R j j Y Y ττππτ22012/21)(21)( R C 电压:y(t) 电压:x(t) 电流:i(t)

随机过程试题及答案

一.填空题(每空2分,共20分) 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it (e -1) e λ。 2.设随机过程X(t)=Acos( t+),-

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 t t 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 =。 40 30 (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。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1N =2N ,1λ=2λ时,计算上述概率。 解: 法一:(1)乘坐1、2路汽车所到来的人数分别为参数为1λ、2λ的poisson 过程,令它们为1()N t 、2()N t 。1 N T 表示1()N t =1N 的发生时 刻,2 N T 表示2()N t =2N 的发生时刻。 1 11 1111111()exp()(1)! N N N T f t t t N λλ-= -- 2 22 1222222()exp()(1)! N N N T f t t t N λλ-= --

随机过程分析

随机过程分析 摘要随着科学的发展,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。如何全面的对随机信号进行系统和理论的分析是现在通信的关键,也是今后通信业能否取得巨大进步的关键。 关键字通信系统随机过程噪声 通信中很多需要进行分析的信号都是随机信号。随机变量、随机过程是随机分析的两个基本概念。实际上很多通信中需要处理或者需要分析的信号都可以看成是一个随机变量,利用在系统中每次需要传送的信源数据流,就可以看成是一个随机变量。例如,在一定时间内电话交换台收到的呼叫次数是一个随机变量。也就是说把随某个参量而变化的随机变量统称为随机函数;把以时间t为参变量的随机函数称为随机过程。随机过程包括随机信号和随进噪声。如果信号的某个或某几个参数不能预知或不能完全预知,这种信号就称为随机信号;在通信系统中不能预测的噪声就称为随机噪声。下面对随机过程进行分析。 一、随机过程的统计特性 1、数学期望:表示随机过程的n个样本函数曲线的摆动中心, 即均值

?∞ ∞-==11);()]([)(dx t x xp t X E t a 2、方差:表示随机过程在时刻t 对于均值a(t)的偏离程度。 即均方值与均值平方之差。 {}?∞ ∞ --=-=-==112222);()]([)]()([))](()([)]([)(dx t x p t a x t a t X E t X E t X E t X D t δ 3、自协方差函数和相关函数: 衡量随机过程任意两个时刻上获得的随机变量的统计相关特性时,常用协方差函数和相关函数来表示。 (1)自协方差函数定义 {} )]()()][()([);(221121t a t X t a t X E t t C x --=??∞∞-∞ ∞---=2121212211),;,()]()][([dx dx t t x x p t a x t a x 式中t1与t2是任意的两个时刻;a (t1)与a(t2)为在t1及t2得到的数学期望; 用途:用协方差来判断同一随机过程的两个变量是否相关。 (2)自相关函数 ??∞∞-∞ ∞-==2121212212121),;,()]()([),(dx dx t t x x p x x t X t X E t t R X 用途:a 用来判断广义平稳; b 用来求解随机过程的功率谱密度及平均功率。 二、平稳随机过程 1、定义(广义与狭义): 则称X(t)是平稳随机过程。该平稳称为严格平稳,狭义平稳或严平稳。

随机过程补充例题

随机过程补充例题 例题1 设袋中有a 个白球b 个黑球。甲、乙两个赌徒分别有n 元、m 元,他们不知道那一种球多。他们约定:每一次从袋中摸1个球,如果摸到白球甲给乙1元,如果摸到黑球乙给甲1元,直到两个人有一人输光为止。求甲输光的概率。 解 此问题是著名的具有两个吸收壁的随机游动问题,也叫赌徒输光问题。 由题知,甲赢1元的概率为b p a b =+,输1元的概率为 a q a b =+,设n f 为甲输光的概率,t X 表示赌t 次后甲的赌金, inf{:0 }t t t X or X m n τ===+,即τ 表示最终摸球次数。如果 inf{:0 }t t t X or X m n τ===+=Φ(Φ为空集),则令τ=∞。 设A =“第一局甲赢”,则()b p A a b = +,()a p A a b = +,且第一局甲赢的条件下(因甲有1n +元),甲最终输光的概率为1n f +,第一局甲输的条件下(因甲有1n -元),甲最终输光的概率为1n f -,由全概率公式,得到其次一元二次常系数差分方程与边界条件 11n n n f pf qf +-=+ 01f =,0m n f += 解具有边界条件的差分方程 由特征方程 2()p q p q λλ+=+

(1)当q p ≠时,上述方程有解121,q p λλ==,所以差分方程的 通解为 212()n q f c c p =+ 代入边界条件得 1()11()n n n m q p f q p +-=- - (2)当q p =时,上述方程有解121λλ==,所以差分方程的通解为 12n f c c n =+ 代入边界条件得 1n n f n m =- + 综合(1)(2)可得 1()11() 1n n m n q p p q q f p n p q n m +? -?- ≠?? -=?? ?-=? +? 若乙有无穷多的赌金,则甲最终输光概率为 () lim 1n jia n m q p q p p f p q →∞ ?>?==??≤? 由上式可知,如果赌徒只有有限的赌金,而其对手有无限的赌金,当其每局赢的概率p 不大于每局输的概率q ,即p q ≤时,

学期数理统计与随机过程(研)试题(答案)

北京工业大学2009-20010学年第一学期期末 数理统计与随机过程(研) 课程试卷 学号 姓名 成绩 注意:试卷共七道大题,请写明详细解题过程。 考试方式:半开卷,考试时只允许看教材《概率论与数理统计》 浙江大学 盛 骤等编第三版(或第二版)高等教育出版社。可以看笔记、作业,但不允许看其它任何打印或复印的资料。考试时允许使用计算器。考试时间120分钟。考试日期:2009年12月31日 一、随机抽取某班28名学生的英语考试成绩,算得平均分数为80=x 分,样本标准差8=s 分,若全年级的英语成绩服从正态分布,且平均成绩为85分,问:能否认为该班的英语成绩与全年级学生的英语平均成绩有显著差异(取显著性水平050.=α)? 解:这是单个正态总体 ),(~2σμN X ,方差2σ未知时关于均值μ的假设检验问题,用T 检验法. 解 85:0=μH ,85:1≠μH 选统计量 n s x T /0 μ-= 已知80=x ,8=s ,n =28,850=μ, 计算得n s x T /0μ-= 31 .328/885 80=-= 查t 分布表,05.0=α,自由度27,临界值052.2)27(025.0=t . 由于052.2>T 2622.2>,故拒绝 0H ,即在显著水平05.0=α下不能认为 该班的英语成绩为85分.

050.= 解:由极大似然估计得.2?==x λ 在X 服从泊松分布的假设下,X 的所有可能的取值对应分成两两不相交的子集A 0, A 1,…, A 8。 则}{k X P =有估计 =i p ?ΛΛ,7,0, !2}{?2 ===-k k e k X P k =0?p

随机过程复习试题及答案

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。 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.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

随机过程试题及答案

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 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)。 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

随机过程复习题(含答案)

随机过程复习题 一、填空题: 1.对于随机变量序列}{n X 和常数a ,若对于任意0>ε,有 ______}|{|lim =<-∞ >-εa X P n n ,则称}{n X 依概率收敛于a 。 2.设}),({0≥t t X 是泊松过程,且对于任意0 12 ≥>t t , ,则 15 92}6)5(,4)3(,2)1({-??= ===e X X X P , 6 18}4)3(|6)5({-===e X X P 15 3 2 6 2 3 2 92! 23 ! 2)23(! 23 }2)3()5({}2)1()3({}2)0()1({}2)3()5(,2)1()3(,2)0()1({} 6)5(,4)3(,2)1({----??=? ?? ==-=-=-==-=-=-====e e e e X X P X X P X X P X X X X X X P X X X P 6 6 2 18! 26 }2)3()5({}4)3(|6)5({--== =-===e e X X P X X P 3.已知马尔可夫链的状态空间为},,{321=I ,初始分布为),,(4 1 2141, ????? ? ?? ? ????? ??? ?=434 10313131 04341 1)(P ,则167)2(12 =P ,16 1}2,2,1{210= ===X X X P

???????? ? ????? ????=48 3148 1348 436133616367164167165)1()2(2 P P 16 7)2(12= P 16 1314341}2|2{}1|2{}1{}2,1|2{}1|2{}1{} 2,2,1{12010102010210=??=================X X P X X P X P X X X P X X P X P X X X P 4.强度λ的泊松过程的协方差函数),min(),(t s t s C λ= 5.已知平稳过程)(t X 的自相关函数为πττcos )(=X R , )]()([)(π?δπ?δπω-++=X S 6. 对于平稳过程)(t X ,若)()()(ττX R t X t X >=+<,以概率1成立,则称)(t X 的自相关函数具有各态历经性。 7.已知平稳过程)(t X 的谱密度为2 3)(2 4 2++= ωωω ωS ,则)(t X 的均方值 = 212 1- 222 22 2 11221)2(2 221 1 1 22 )(+??-+?? = +- += ωωωωωS τ τ τ--- = e e R X 2 12 1)(2

随机过程考试题及答案(精选.)

2010级硕士生《随机过程》考试题

解:状态转移概率如下图所示: ,, (1)由图可知: 状态空间S 可分为C1:{1 ,2,3},C2:{4,5},C3:{6}三个不可约闭集,三个集合中的状态同类,全是正常返;周期全为1。 (2) 21)1(11=f 2723132312131313221)4(11 =???+???=f (3) 由于三个集合都是闭集,所以平稳分布分布在各个闭集中求解。 平稳分布的计算公式为:

???? ?≥==∑∑∈∈I j j j I i ij i j p 0,1ππππ 对C1:{1 ,2,3} ???????? ???=+++=+=+=1 32313221312132132 32 12311ππππππππππππ 解得: 838 341 321= ==πππ,, 对C2:{4 ,5} ??? ?? ? ???=++=+=121212121545 45544ππππππππ 解得: 2154= =ππ 对C3:{6} 易得:16=π (4)C1:{1 ,2,3}中, 各状态的平均返回时间分别是:

4 1 1 1== πμ 3 81 2 2= =πμ 3 81 3 3= =πμ C2:{4 ,5}中, 2 1 4 4== πμ 2 1 5 5==πμ C3:{6}中, 1 1 6 6== πμ 1.

5.设质点在区间[0,4]的整数点做随机游动,到达0点或者4点后以概率1停留在原处,在其他整数点分别以概率1/3向左、向右移动一格或者停留在原处,画出转移概率图并求质点随机游动的一步和二步转移概率矩阵。解: 转移概率图如下:

随机过程与排队论大作业

随机过程与排队论 大作业 姓名:李嘉文 学号:1150349310087 日期:2016-01-12 指导教师:石剑虹老师

The Application of Stochastic Process in Transportation System 1.Intruduction Economic and social factors haveprofound influences on the level and pattern of travel demand and the choices of travelerswithin a given transport infrastructure. They also impact on the ability of responsibleauthorities to fund the maintenance and improvement of infrastructure, and to conducteffective travel demand management and control policies. It is just at such stages of majorchange and uncertainty that those planning future transport policies most need support inmaking their decisions, but in general this is exactly when most of the modelling tools weadopt fail to offer support, with their assumptions based on either an unchanging world, orone in which the future follows deterministically from the present. Even in periods ofrelative economic/social stability, such assumptions are increasingly difficult to support;this is most notable in cities where continued demand growth has outpaced the expansionin capacity of the transport infrastructure, with the transport system highly sensitive todaily and seasonal fluctuations in demand and capacities. The question then arises as to how we might develop modelling approaches to better deal with such situations. One approach to such problems is that of ‘worst-case planning’whereby the models suggest actions for a planner to take so as to minimize the impacts under a worst-case scenario. At its simplestmost stripped down level the Stochastic Process SP) approach could besaid to comprise three main elements for representing the epoch-to-epoch changes in atransport system: 1. A learning model, to describe how travellers learn from their travel experiences in pasttime epochs. 2. A decision model, to describe how travellers make decisions, given their learntexperiences. 3. A supply model, to describe the experiences of travellers in a particular time epoch. 2.Model Establishment The elements that described in the previous section are described by probability statements or probabilitydistributions, and when brought together they provide a single, self-consistent frameworkfor representing the mutual interactions between the uncertain components of thetransport system. Just as we demand of equilibrium transportation analysis, we can ask towhat extent this combination of elements may produce a well-defined and unique ‘output’(if the long-run is indeed what interests us), but whereas in equilibrium systems we referto a unique flow state, in the SP approach we refer to a unique probability distribution offlows. That is to say, the result of the modelling approach is to

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