随机过程复习试题及答案
随机过程复习题答案

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)(2)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:,因此:P112/9.解:(1)(2)由(1)的结论,当为偶数时,递推可得:;计算有:,递推得到,因此有:P112/11.解:矩阵的特征多项式为:由此可得特征值为:,及特征向量:,令矩阵则有:因此有:P112/12.解:设一次观察今天及前两天的天气状况,将连续三天的天气状况定义为马氏链的状态,则此问题就是一个马氏链,它有8个状态。
(完整)随机过程复习试题及答案,推荐文档

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 <<<<<L 时,1122n n P(X(t)x X(t )=x ,X(t )=x ,X(t )=x )≤L =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 )≤L =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 )≤L =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<n l ≥≤和i,j I ∈,n 步转移概率(n)()(n-)ij ik kjk Ip p pl l ∈=∑ ,称此式为切普曼—科尔莫哥洛夫方程,证明并说明其意义。
证明:{}(n)ij k IP P X(n)=j X(0)=i P X(n)=j,X(l)=k X(0)=i ∈⎧⎫==⎨⎬⎩⎭U ={}k I P X(n)=j,X(l)=k X(0)=i ∈∑ ={}{}k IP X(l)=k X(0)=i P X(n)=j X(l)=k,X(0)=i ∈∑g =(l)(n-l)ik kjPP ∑,其意义为n 步转移概率可以用较低步数的转移概率来表示。
4.设{}N(t),t 0≥是强度为λ的泊松过程,{}k Y ,k=1,2,L 是一列独立同分布随机变量,且与{}N(t),t 0≥独立,令N(t)k k=1X(t)=Y ,t 0≥∑,证明:若21E(Y <)∞,则[]{}1E X(t)tE Y λ=。
随机过程试题与答案

随机过程试题与答案《随机过程》试题一、简答题(每小题4分,共16分) 1、φX t =E e jtX2、acos ωt +π3 ,acos ωt ?π4 . (任意两条即可)3、N t 为参数λ的poison 过程,{X n }是独立同分布的随机变量序列,且与N t相互独立,则称Y t = X n N tn=1为复合poison 过程。
4、二重积分 R X s,t dsdt ba b a 存在且有限。
二、(本题10分)解:(1)P N 12 ?N 8 =0 =e ?12. (5分)(2)f T t =3e ?3t t >00t ≤0(10分)三、(本题12分)解:(1){0,3}是正常返的闭集,{1,4}是正常返的闭集,{2}是非常返的。
(4分)(2)对于{0,3}和{1,4}的转移概率矩阵分别为P 1= 0.60.40.40.6 ,P 2= 0.60.40.20.8 (6分)记z 1 =(z 1 1,z 2 1),z 2 =(z 1 2,z 2 2),求解方程组z 1 =z 1 P 1, z 1 1 +z 2 1=1z 2 =z 2 P 2, z 1 2 +z 2 2=1得z 1 = 12,12 , z 2 = 13,23 。
则平稳分布为(10分)π= λ1,λ2,0,λ1,2λ2(12分)四、(本题13分)解:(1)Q = ?λλμ?(λ+μ) 0 0λ 00 μ0 0 ?(λ+μ)λμ?μ (4分)前进方程dP(t)dt =P(t)Q (6分)后退方程dP(t)dt=QP(t) (8分)(2)由πQ =0,π=1, π=(π0,π1,π2,π3) 解得平稳分布为π0=1?λμ1? λμ4,π1=λμ 1?λμ1? λμ4,π2=λμ2 1?λμ1? λμ4,π3=λμ3 1?λμ1? λμ4(13分) 五、(本题13分)解:(1)对任意的t 1,t 2,?,t n ∈R ,Z t 1 Z t 2 ?Z t n = t 12t 22?t n2 2t 12t 2?2t n X Y + ?2?2?2?2因X,Y 是相互独立的正态分布,所以 XY 是正态分布,又线性变换的性质可知Z t 1 ,Z t 2 ,?,Z t n T 服从多元正态分布,故Z t 是正态过程。
随机过程复习题答案

随机过程复习题答案
1. 随机过程的定义是什么?
答:随机过程是一组随机变量的集合,这些随机变量是时间或空间的函数,用来描述系统随时间或空间的演变。
2. 什么是马尔可夫链?
答:马尔可夫链是一种随机过程,其中未来状态的概率分布仅依赖于当前状态,而与之前的状态无关。
3. 描述随机游走的特点。
答:随机游走是一种马尔可夫过程,其中每一步移动到相邻状态的概率是固定的,并且每一步都是独立的。
4. 什么是平稳过程?
答:平稳过程是指其统计特性不随时间变化的过程,即过程的均值、方差和自相关函数不随时间变化。
5. 如何定义一个过程的遍历性质?
答:一个过程的遍历性质是指该过程的样本函数的统计特性与该过程的总体统计特性相一致。
6. 什么是鞅?
答:鞅是一种随机过程,其中给定当前和过去信息,未来某个时间点的期望值等于当前的值。
7. 描述泊松过程的基本性质。
答:泊松过程是一种计数过程,具有独立增量、平稳增量和泊松分布的到达时间间隔等基本性质。
8. 什么是布朗运动?
答:布朗运动是一种连续时间随机过程,其增量服从正态分布,且具有独立性和平稳性。
9. 如何确定一个过程是否是高斯过程?
答:如果一个过程的所有有限维分布都是多元正态分布,则该过程是高斯过程。
10. 什么是随机过程的谱分析?
答:随机过程的谱分析是研究过程功率谱密度的方法,它描述了过程在不同频率上的功率分布。
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。
随机过程复习题二及其答案

随机过程复习题二及其答案一、选择题1. 随机过程的定义是什么?A. 一系列随机变量的集合B. 一系列确定变量的集合C. 一个随机变量D. 一个确定变量2. 什么是马尔可夫链?A. 一个具有时间序列的随机过程B. 一个具有空间序列的随机过程C. 一个具有独立同分布的随机过程D. 一个具有时间依赖性的随机过程3. 随机过程的期望值定义为:A. \( E[X(t)] \)B. \( E[X] \)C. \( \int_{-\infty}^{\infty} x f(x,t) \, dx \)D. \( \sum_{i=1}^{\infty} x_i p_i \)4. 以下哪个不是随机过程的属性?A. 期望B. 方差C. 协方差D. 导数5. 什么是平稳随机过程?A. 随机过程的期望随时间变化B. 随机过程的方差随时间变化C. 随机过程的统计特性不随时间变化D. 随机过程的协方差随时间变化答案:1. A2. A3. A4. D5. C二、简答题1. 解释什么是遍历定理,并给出其在随机过程分析中的应用。
2. 描述什么是泊松过程,并解释其主要特点。
3. 简述什么是布朗运动,并解释其在金融领域中的应用。
三、计算题1. 给定一个随机过程 \( X(t) \),其期望 \( E[X(t)] = t \),方差 \( Var[X(t)] = t^2 \),计算 \( E[X^2(t)] \)。
2. 假设一个马尔可夫链 \( \{X_n\} \) 有状态空间 \( S = \{1, 2, 3\} \),转移概率矩阵 \( P \) 为:\[P = \begin{bmatrix}0.1 & 0.8 & 0.1 \\0.5 & 0.3 & 0.2 \\0.2 & 0.6 & 0.2\end{bmatrix}\]计算状态 1 在第 3 步的概率。
四、论述题1. 论述随机过程在信号处理中的应用,并举例说明。
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。
随机过程试题及答案(精.选)
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 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 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)ijP (p )=,二者之间的关系为 。
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 。
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)。
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<n l ≥≤和i,j I ∈,n 步转移概率(n)()(n-)ij ik kjk Ip p p l l ∈=∑ ,称此式为切普曼—科尔莫哥洛夫方程,证明并说明其意义。
随机过程期末试题及答案
随机过程期末试题及答案一、选择题1. 随机过程的定义中,下列哪个是错误的?A. 属于随机现象。
B. 具有随机变量。
C. 具有时间集合。
D. 具有马尔可夫性质。
答案:D2. 下列哪个不是连续时间的随机过程?A. 泊松过程。
B. 布朗运动。
C. 维纳过程。
D. 马尔可夫链。
答案:D3. 关于时间齐次的描述,下列哪个是正确的?A. 随机过程的概率分布不随时间变化。
B. 随机过程的均值不随时间变化。
C. 随机过程的方差不随时间变化。
D. 随机过程的偏度不随时间变化。
答案:A4. 下列哪个是离散时间的随机过程?A. 随机游走。
B. 指数分布过程。
C. 广义强度过程。
D. 随机驱动过程。
答案:A二、填空题1. 马尔可夫链中,状态转移概率与当前状态无关,只与前一个状态有关,这个性质被称为(马尔可夫性质)。
2. 在某一区间内,随机过程的均值是时间的(函数)。
3. 两个随机过程的相互独立性是指它们的(联合概率)等于各自概率的乘积。
4. 利用(随机过程)可以模拟无记忆的随机现象。
三、解答题1. 试述随机过程的定义及其要素。
随机过程是描述随机现象随时间演化的数学模型。
它由两个基本要素组成:时间集合和取值集合。
时间集合是指随机过程所涉及的时间轴,可以是离散的或连续的。
取值集合是指随机过程在每个时间点上可能取到的值的集合,可以是实数集、整数集或其他集合。
2. 什么是时间齐次随机过程?请举例说明。
时间齐次随机过程是指随机过程的概率分布在时间上不变的特性。
即随机过程在任意两个时间点上的特性是相同的。
例如,离散时间的随机游走就是一个时间齐次随机过程。
在随机游走中,每次移动的概率分布不随时间变化,且每次移动的步长独立同分布。
3. 什么是马尔可夫链?它有哪些性质?马尔可夫链是一种离散时间的随机过程,具有马尔可夫性质,即在给定当前状态的情况下,未来的状态只与当前状态有关,与过去的状态无关。
马尔可夫链的性质包括:首先,状态转移概率与当前状态无关,只与前一个状态有关。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
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<n l ≥≤和i,j I ∈,n 步转移概率(n)
()(n-)ij ik kj
k I
p p p
l l ∈=
∑ ,称此式为切普曼—科尔莫哥洛夫方程,证明并说明其意义。
证明:{}
(n)
ij k I
P P X(n)=j X(0)=i P X(n)=j,
X(l)=k X(0)=i ∈⎧⎫
==⎨⎬⎩⎭={}k I P X(n)=j,X(l)=k X(0)=i ∈∑
=
{}{}k I
P X(l)=k X(0)=i P X(n)=j X(l)=k,X(0)=i ∈∑=(l)(n-l)ik kj
P
P ∑,其意义为n 步转移概率可以
用较低步数的转移概率来表示。
4.设{}N(t),t 0≥是强度为λ的泊松过程,{}k Y ,k=1,2,
是一列独立同分布随机变量,且与
{}N(t),t 0≥独立,令N(t)k k=1
X(t)=Y ,t 0≥∑,证明:若21E(Y <)∞,则[]{}1E X(t)tE Y λ=。
证明:由条件期望的性质[]{}E X(t)E E X(t)N(t)=⎡⎤⎣⎦,而N (t
)i i =1E X (t )N (t )n E Y
N (t )n ⎡⎤
===⎡⎤⎢⎥⎣⎦⎣⎦
∑
=n i i=1E Y N(t)n ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦∑=n i i=1E Y ⎡⎤
⎢⎥⎣⎦
∑=1nE(Y ),所以[]{}1E X(t)tE Y λ=。
1.抛掷一枚硬币的试验,定义一随机过程:cos t H
X(t)=t T
π⎧⎨⎩ ,t (-,+)∈∞∞,设1p
(H )=p (T )=2
,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,{}{}1P X(0)=0P X(0)=12
==
, 故0x<01F(x;0)=0x<12x 11⎧⎪⎪≤⎨⎪≥⎪⎩;同理0
x<-11
F(x;1)=1x<12x 11
⎧⎪⎪-≤⎨⎪≥⎪⎩
2.设顾客以每分钟2人的速率到达,顾客流为泊松流,求在2分钟内到达的顾客不超过3人的概率。
解:设{}N(t),t 0≥是顾客到达数的泊松过程,2λ=,故{}k -4
(4)P N(2)=k e k!=,则{}{}{}{}{}-4-4-4-4-4
3271P N(2)3P N(2)=0+P N(2)=1+P N(2)=2+P N(2)=3e 4e 8e e e 33
≤==+++
= 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
0110
11p 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
153313
515
1ππππππππππ==⎧⎧⎪⎪
=⇒=⎨⎨⎪⎪++==
⎩⎩112
3221233
方程组
5.设有四个状态{}I=0123,,,的马氏链,它的一步转移概率矩阵1100221
1002
2
P=11
11444
40
1⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦
(1)画出状态转移图;
(2)对状态进行分类;
(3)对状态空间I 进行分解。
解:(1)图略;
(2)33303132p 1,p p p =而,,均为零,所以状态3构成一个闭集,它是吸收态,记{}1C =3;0,1两个状态互通,且它们不能到达其它状态,它们构成一个闭集,记{}2C =01,,且它们都是正常返非周期状态;由于状态2可达12C C ,中的状态,而12C C ,中的状态不可能达到它,故状态2为非常返态,记{}D=2。
(3)状态空间I 可分解为:12E=D C C ⋃⋃。