随机过程作业题及参考答案(第一章)
《概率论与随机过程》第1章习题答案

《概率论与随机过程》第一章习题答案1. 写出下列随机试验的样本空间。
(1) 记录一个小班一次数学考试的平均分数(设以百分制记分)。
解: ⎭⎬⎫⎩⎨⎧⨯=n n nn S 100,,1,0 ,其中n 为小班人数。
(2) 同时掷三颗骰子,记录三颗骰子点数之和。
解:{}18,,4,3 =S 。
(3) 10只产品中有3只是次品,每次从其中取一只(取出后不放回),直到将3只次品都取出,记录抽取的次数。
解: {}10,,4,3 =S 。
(4) 生产产品直到得到10件正品,记录生产产品的总件数。
解: {} ,11,10=S 。
(5) 一个小组有A ,B ,C ,D ,E5个人,要选正副小组长各一人(一个人不能兼二个职务),观察选举的结果。
解: {}ED EC EB EA DE DC DB DA CE CD CB CA BE BD BC BA AE AD AC AB S ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,=其中,AB 表示A 为正组长,B 为副组长,余类推。
(6) 甲乙二人下棋一局,观察棋赛的结果。
解: {}210,,e e e S =其中,0e 为和棋,1e 为甲胜,2e 为乙胜。
(7) 一口袋中有许多红色、白色、蓝色乒乓球,在其中任意取4只,观察它们具有哪几种颜色。
解: {}rwb wb rb rw b w r S ,,,,,,=其中,,,,b w r 分别表示红色、白色、蓝色。
(8) 对某工厂出厂的产品进行检查,合格的盖上“正品”,不合格的盖上“次品”,如连续查出二个次品就停止检查,或检查4个产品就停止检查,记录检查的结果。
解: {}1111,1110,1101,0111,1011,1010,1100,0110,0101,0100,100,00=S 其中,0为次品,1为正品。
(9) 有A ,B ,C 三只盒子,a ,b ,c 三只球,将三只球装入三只盒子中,使每只盒子装一只球,观察装球的情况。
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)⎰∞-=xdt 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)(bx a a b x f ,分布函数⎪⎩⎪⎨⎧>≤≤--<=b x b x a ab a x a x x F ,1,,0)(,2)(ba 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)(222)(σμπσ,分布函数∞<<-∞=⎰∞---x dt ex F xt ,21)(222)(σμπσ,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)(tC x C t x f ,一维分布函数⎪⎩⎪⎨⎧+>+≤≤-<=t C x t C X C tCx C x x F ,1,,0)(;(2)根据相关定义,均值函数C tt EX t m X +==2)()(; 相关函数2)(231)]()([),(C t s Cst t X s X E t s R X +++==; 协方差函数12)]}()()][()({[),(stt m t X s m s X E t s B X X X =--=(当t s =时为方差函数) 【注】)()()(22X E X E X D -=;)()(),(),(t m s m t s R t s B X X X X -=求概率密度的通解公式|)(|/)(|)(|)()(''y x y f x y y f x f t ==2、(15分)设{}∞<<∞-t t W ),(是参数为2σ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。
(完整word版)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<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。
随机过程习题及部分解答【直接打印】

随机过程习题及部分解答习题一1. 若随机过程()(),X t X t At t =-∞<<+∞为,式中A 为(0,1)上均匀分布的随机变量,求X (t )的一维概率密度(;)X P x t 。
2. 设随机过程()cos(),X t A t t R ωθ=+∈,其中振幅A 及角频率ω均为常数,相位θ是在[,]ππ-上服从均匀分布的随机变量,求X (t )的一维分布。
习题二1. 若随机过程X (t )为X (t )=At t -∞<<+∞,式中A 为(0,1)上均匀分布的随机变量,求12[()],(,)X E X t R t t2. 给定一随机过程X (t )和常数a ,试以X (t )的相关函数表示随机过程()()()Y t X t a X t =+-的自相关函数。
3. 已知随机过程X (t )的均值M X (t )和协方差函数12(,),()X C i t t ϕ是普通函数,试求随机过程()()()Y t X t t ϕ=+是普通函数,试求随机过程()()()Y t X t t ϕ=+的均值和协方差函数。
4. 设()cos sin X t A at B at =+,其中A ,B 是相互独立且服从同一高斯(正态)分布2(0,)N σ的随机变量,a 为常数,试求X (t )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 t T Y t t T ∈∈均方可微,a ,b 为任意常数,则()()aX t bY t +也是均方可微,且有[()()]()()aX t bY t aX t bY t '''+=+3. 证明:若(),X t t T ∈均方可微,()f t 是普通的可微函数,则()()f t X t 均方可微且[()()]()()()()f t X t f t X t f t X t '''=+4. 证明:设()[,]X t a b 在上均方可微,且()[,]X t a b '在上均方连续,则有()()()b aX t dt X b X a '=-⎰5. 证明,设(),[,];(),[,]X t t T a b Y t t T a b ∈=∈=为两个随机过程,且在T 上均方可积,αβ和为常数,则有[()()]()()b b baaaX t Y t dt X t dt Y t dt αβαβ+=+⎰⎰⎰()()(),b c baacaX t dt X t dt X t dt a c b =+⎰⎰⎰≤≤6. 求随机微分方程()()()[0,](0)0X t aX t Y t t X '+=∈+∞⎧⎨=⎩的()X t 数学期望[()]E X t 。
随机过程作业和答案第一二章

随机过程作业第一章 P9例题6:随机过程X(t)=A+Bt, t ≥0, 其中A 和B 是独立随机变量,分布服从正态分布N(0, 1)。
求X(t)的一维和二维分布。
解 先求一维分布。
当t 固定,X(t)是随机变量,因为 EX(t)=EA+tEB=0, DX(t)=DA+2t DB=1+2t故X(t)具有正态分布N(0, 1+2t )。
这亦是随机过程X(t)的一维分布。
再求二维分布。
当1t , 2t 固定, X(1t )=A+B 1t , X(2t )=A+B 2t因A 、B 独立同正态分布,故(A, B)T 亦为二维正态分布。
则其线性变换也服从正态分布。
且所以二维分布是数学期望为(0, 0)T,协方差矩阵 的二维正态分布。
P10例题7:随机过程X(t)=Acost, -∞<t<∞,其中A 是随机变量,且有分布列 A 1 2 3 P 1/3 1/3 1/3 求 (1) 一维分布函数(2) 二维分布函数解 (1) 先求所以222211211)DX(t ,1)DX(t , 0)EX(t ,0)(t t t EX +=+===212121211))(())()X(t ())X(t ),(cov(t t Bt A Bt A E t X E t X +=++==⎥⎦⎤⎢⎣⎡++++222121211111t t t t t t )3π,0x x F )2πF(x;x F ;,( ),4;(21π( ;) 4F x π。
X()cos ,442A A ππ==显然,三值,,易知它仅取2232 22{()42P X π=={cos 42P A π==1P{A 1},3==31}223)4({ ,31 }2)4({====ππX P X P 同理,⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥<≤<≤<= 2 23 x 1,2 23x 2 ,32 2 x 22 ,3122 x 0 )4; ( ,πx F进而有P18例题1:具有随机初相位的简谐波 其中a 与 是正常数,而 服从在区间[0,2 ]上的均匀分布, 求X(t)的数学期望方差和相关函数。
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。
随机过程习题解答第1,2章

习题11. 令X(t)为二阶矩存在的随机过程,试证它是宽平稳的当且仅当EX(s)与E[X(s)X(s+t)]都不依赖s.证明:充分性:若X(t)为宽平稳的,则由定义知EX(t)=μ, EX(s)X(s+t)=r(t) 均与s 无关必要性:若EX(s)与EX(s)X(s+t)都与s 无关,说明EX(t)=常数, EX(s)X(s+t)为t 的函数2. 记1U ,...,n U 为在(0,1)中均匀分布的独立随机变量,对0 < t , x < 1定义I( t , x)=⎩⎨⎧>≤,,,,t x t x 01并记X(t)=),(11∑=nk k U t I n ,10≤≤t ,这是1U ,...,n U 的经验分布函数。
试求过程X (t )的均值和协方差函数。
解: EI ()k U t ,= P ()t U k ≤= t , D()),(k U t I = EI ()k U t ,-()2),(kU t EI= t -2t = t(1-t)j k ≠, cov ()),(),(j k U s I U t I ,=EI(t,k U )I(s,j U )-EI(t, k U )EI(s, j U ) = st -st=0k = j , cov ()),(),(j k U s I U t I ,= EI(t,k U )I(s,j U )-st = min(t,s)-stEX(t)=),(11∑=n k k U t EI n =∑=nk tn 11= tcov ())(),(s X t X =()()),(),,(cov 1),(),,(cov 1212j kjk nk k k U s I Ut I n U s I U t I n ∑∑≠=+=[]∑=nk st t s n12),min(1-=()st t s n-),min(13.令1Z ,2Z 为独立的正态分布随机变量,均值为0,方差为2σ,λ为实数,定义过程()t Sin Z t Cos Z t X λλ21+=.试求()t X 的均值函数和协方差函数,它是宽平稳的吗?Solution: ()221,0~,σN Z Z . 02221==EZ EZ .()()221σ==Z D Z D ,()0,21=Z Z Cov ,()0=t EX ,()()()()()[]s Sin Z s Cos Z t Sin Z t Cos Z E s X t X Cov λλλλ2121,+⋅+=[]t C o s S i n Z Z s t S i n C o s Z Z s t S i n S i n Z t C o s C o s Z E λλλλλλλλ12212221+++=()02++=s t S i n S i n s t C o s C o s λλλλσ =()[]λσs t Cos -2(){}t X 为宽平稳过程.4.Poisson 过程()0,≥t t X 满足(i )()00=X ;(ii)对s t >,()()s X t X -服从均值为()s t -λ的Poisson 分布;(iii )过程是有独立增量的.试求其均值函数和协方差函数.它是宽平稳的吗?Solution ()()()()t X t X E t EX λ=-=0,()()t t X D λ= ()()()()()s t s X t EX s X t X Cov λλ⋅-=,()()()()()ts s EX s X s X t X E 22λ-+-= ()()()()ts s EX s X D 220λ-++=()ts s s 22λλλ-+=()t s s λλλ-+=1 显然()t X 不是宽平稳的.5. ()t X 为第4题中的Poisson 过程,记()()()t X t X t y -+=1,试求过程()t y 的均值函数和协方差函数,并研究其平稳性. Solution ()λλ=⋅=1t Ey , ()()λ=t y DCov(y(t),y(s))=Ey(t)y(s)-Ey(t)y(s)=E(x(t+1)-x(t))(x(s+1)-x(s))-λ2(1)若s+1<t, 即s≤t-1,则Cov(y(t),y(s))=0-λ2=-λ2(2)若t<s+1≤t+1, 即t>s>t-1, 则Cov(y(t),y(s))=E[x(t+1)-x(s+1)+x(s+1)-x(t)][x(s+1)-x(t)+x(t)-x(s)] -λ2=E(x(t+1)-x(s+1))(x(s+1)-x(t))+E(x(t+1)-x(s+1))(x(t)-x(s))+E(x(s+1)-x(t))+E(x(s+1)-x(t))(x(t)-x(s))- λ2=λ(s+1-t)= λ-λ(t-s)- λ2(3) 若t<s<t+1Cov(y(t),y(s))= E [x(t+1)-x(s)+x(s)-x(t)] [x(s+1)-x(t+1)+x(t+1)-x(s)]- λ2 =(x(t+1)-x(s))(x(s+1)-x(t+1))+E(x(t+1)-x(s))(x(t+1)-x(s))+E(x(s)-x(t))(x(s+1)-x(t+1))+E(x(s)-x(t))(x(t+1)-x(s))- λ2=0+λ(t+1-s)+0-λ2=λ+λ(t-s)- λ2(4) 若s>t+1 Cov(y(t),y(s))=0-λ2=-λ2由此知,故方差只与t-s有关,与t,s无关故此过程为宽平稳的。
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!第一章 随机过程基本概念P391. 设随机过程()0cos X t X t ω=,t -∞<<+∞,其中0ω是正常数,而X 是标准正态变量。
试求()X t 的一维概率分布。
解:1 当0cos 0t ω=,02t k πωπ=+,即0112t k πω⎛⎫=+ ⎪⎝⎭(k z ∈)时, ()0X t ≡,则(){}01P X t ==. 2 当0cos 0t ω≠,02t k πωπ≠+,即0112t k πω⎛⎫≠+ ⎪⎝⎭(k z ∈)时, ()~01X N ,,()0E X ∴=,()1D X =.¥()[]()00cos cos 0E X t E X t E X t ωω===⎡⎤⎣⎦.()[]()22000cos cos cos D X t D X t D X t t ωωω===⎡⎤⎣⎦.()()20~0cos X t N t ω∴,.则()2202cos x tf x t ω-=;.2. 利用投掷一枚硬币的试验,定义随机过程为()cos 2t X t t π⎧=⎨⎩,出现正面,出现反面假定“出现正面”和“出现反面”的概率各为12。
试确定()X t 的一维分布函数12F x ⎛⎫ ⎪⎝⎭;和()1F x ;,以及二维分布函数12112F x x ⎛⎫ ⎪⎝⎭,;,。
】解:001110122211<⎧⎪⎧⎫⎪⎛⎫⎛⎫∴=≤=≤<⎨⎬⎨ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎩⎭⎪≥⎪⎩,;,,x F x P X x x x()(){}0111112212<-⎧⎪⎪∴=≤=-≤<⎨⎪≥⎪⎩,;,,x F x P X x x x随机矢量()112⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭,X X 的可能取值为()01-,,()12,. 而()1101122⎧⎫⎛⎫==-=⎨⎬⎪⎝⎭⎩⎭,P X X ,()1111222⎧⎫⎛⎫===⎨⎬ ⎪⎝⎭⎩⎭,P X X . ()1212111122⎧⎫⎛⎫⎛⎫∴=≤≤⎨⎬ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎩⎭,;,,F x x P X x X x1212121200110110122112<<-⎧⎪⎪=≤<≥-≥-≤<⎨⎪≥≥⎪⎩,或,且或且,且x x x x x x x x3. 设随机过程(){}X t t -∞<<+∞,总共有三条样本曲线()11X t ω=,,()2sin X t t ω=,,()3cos X t t ω=,且()()()12313P P P ωωω===。
试求数学期望()EX t 和相关函数()12X R t t ,。
解:()()11111sin cos 1sin cos 3333EX t t t t t =⨯+⨯+⨯=++.()()()1212X R t t E X t X t =⎡⎤⎣⎦,121211111sin sin cos cos 333t t t t =⨯⨯+⨯+⨯ ()121211sin sin cos cos 3t t t t =++ ()1211cos 3=+-⎡⎤⎣⎦t t .4. 设随机过程()XtX t e-=,(0t >),其中X 是具有分布密度()f x 的随机变量。
试求()X t 的一维分布密度。
解:()X t 的一维分布函数为:()(){}{}{}1ln ln -⎧⎫=≤=≤=-≤=≥-⎨⎬⎩⎭;Xt F x t P X t x P e x P Xt x P X x t111ln 1ln ⎧⎫⎛⎫=-<-=--⎨⎬ ⎪⎩⎭⎝⎭P X x F x t t .X 具有分布密度()f x , ()∴X t 的一维分布密度为:()()11111ln ln ⎛⎫⎛⎫⎛⎫'==--⋅⋅-=-⎡⎤ ⎪ ⎪ ⎪⎣⎦⎝⎭⎝⎭⎝⎭;;f x t F x t f x f x t xt tx t . P405. 在题4中,假定随机变量X 具有在区间()0T ,中的均匀分布。
试求随机过程的数学期望()EX t 和自相关函数()12X R t t ,。
解:由题意得,随机变量X 的密度函数为()100X x Tf x T⎧<<⎪=⎨⎪⎩,,其它由定义,()()000111TT Xt txtx tx TEX t E e e dx e d tx e T Tt Tt----⎡⎤==⋅=--=-⎣⎦⎰⎰()()1111Tt Tt e e Tt Tt--=--=-. (0t >) ()()()()12121212X t t Xt Xt X R t t E X t X t E e e E e -+--⎡⎤⎡⎤==⋅=⎡⎤⎣⎦⎣⎦⎣⎦, ()()()()1212120012111TT x t t x t t e dx e d x t t T T t t T-+-+=⋅=-⋅-+⎡⎤⎣⎦+⎰⎰ ()()()()121201212111x t t T t t T e e T t t T t t -+-+⎡⎤=-=--⎣⎦++()()121211T t t e T t t -+⎡⎤=-⎣⎦+.9. 给定随机过程(){}X t t -∞<<+∞,。
对于任意一个数x ,定义另一个随机过程()()()10X t x Y t X t x≤⎧⎪=⎨>⎪⎩,,试证:()Y t 的数学期望和相关函数分别为随机过程()X t 的一维分布和二维分布函数(两个自变量都取x )。
证明:设()1f x t ,和()21212f x x t t ,;,分别为()X t 的一维和二维概率函数,则()()()()()()111xY m t E Y t y t f x t dx f x t dx F x t +∞-∞-∞====⎡⎤⎣⎦⎰⎰,,,.()()()()1212122121212Y R t t E Y t Y t y y f x x t t dx dx +∞+∞-∞-∞==⎡⎤⎣⎦⎰⎰,,;,()()12212121221212x x f x x t t dx dx F x x t t -∞-∞==⎰⎰,;,,;,.若考虑到对任意的t T ∈,()Y t 是离散型随机变量,则有()()(){}(){}(){}()11100Y m t E Y t P Y t P Y t P X t x F x t ==⋅=+⋅==≤=⎡⎤⎣⎦,. ()()()1212Y R t t E Y t Y t =⎡⎤⎣⎦,()(){}()(){}121211111010P Y t Y t P Y t Y t =⨯⨯==+⨯⨯==,, ()(){}()(){}121201010000P Y t Y t P Y t Y t +⨯⨯==+⨯⨯==,, ()(){}()112221212P X t x X t x F x x t t =≤≤=,,;,.因此,()Y t 的数学期望和相关函数分别为随机过程()X t 的一维分布和二维分布函数。
P4114. 设随机过程()X t X Yt =+,t -∞<<+∞,而随机矢量()X Y τ,的协方差阵为2122σγγσ⎡⎤⎢⎥⎣⎦,试求()X t 的协方差函数。
解:依定义,利用数学期望的性质可得()12X C t t ,()()()(){}1122X Y X Y E X Yt m m t X Yt m m t =+-++-+⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦ ()()()(){}1122X Y X Y E X m Yt m t X m Yt m t =-+--+-⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦()()()()2X X X Y E X m X m E X m t Y m =--+--⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦ ()()()()112Y X Y Y E t Y m X m E t t Y m Y m +--+--⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦2112XX XY YX YY C t C t C t t C =+++()22112122t t t t σγσ=+++.15. 设随机过程()2X t X Yt Zt =++,t -∞<<+∞,其中X ,Y ,Z 是相互独立的随机变量,各自的数学期望为零,方差为1。
试求()X t 的协方差函数。
解:()()()()(){}121122X X X C t t E X t m t X t m t =--⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦,()()()(){}222211112222X Y Z X Y Z E X Yt Zt m m t m t X Yt Zt m m t m t ⎡⎤⎡⎤=++-++++-++⎣⎦⎣⎦……………………… ①X ,Y ,Z 的数学期望均为0,即0X m =,0Y m =,0Z m =,将其代入①式,得:()()()22121122X C t t E X Yt Zt X Yt Zt ⎡⎤=++++⎣⎦, ()222222222221121211212E X XYt XZt XYt Y t t YZt t XZt YZt t Z t t =++++++++()()()222222222121212121212E X XY t t XZ t t Y t t YZ t t t t Z t t ⎡⎤=++++++++⎣⎦ ………… ②()()()22D X E X E X =-,()()()222101E X D X E X ∴=+=+=.同理,()21E Y =,()21E Z =.X ,Y ,Z 相互独立,()()()0E XY E X E Y ∴==.同理,()0E XZ =,()0E YZ =. 将上述结果代入②式,得()12X C t t ,()()()()()()()()()222222222121212121212E X t t E XY t t E XZ t t E Y t t t t E YZ t t E Z =++++++++2212121t t t t =++.)。