随机过程习题

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(整理)随机过程课后习题

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(整理)随机过程课后习题习题⼀1.设随机变量X 服从⼏何分布,即:(),0,1,2,...k P X k pq k ===。

求X 的特征函数、EX 及DX 。

其中01,1p q p <<=-是已知参数。

2.(1)求参数为(p,b )的Γ分布的特征函数,其概率密度函数为(2)求其期望和⽅差;(3)证明对具有相同的参数b 的Γ分布,关于参数p 具有可加性。

3.设X 是⼀随机变量,F (x )是其分布函数,且是严格单调的,求以下随机变量的特征函数。

(1)(),(0,)Y aF X b a b =+≠是常数;(2)Z=ln F()X ,并求()k E Z (k 为⾃然数)。

4.设12,,...,n X X X 相互独⽴,具有相同的⼏何分布,试求的分布。

5.试证函数为⼀特征函数,并求它所对应的随机变量的分布。

6.试证函数为⼀特征函数,并求它所对应的随机变量的分布。

7.设12,,...,n X X X 相互独⽴同服从正态分布2(,)N a σ,试求n 维随机向量12,,...,n X X X 的分布,并求出其均值向量和协⽅差矩阵,再求的概率密度函数。

8.设X 、Y 相互独⽴,且(1)分别具有参数为(m, p)及(n, p)的⼆项分布;(2)分别服从参数为12(,),(,)p b p b 的Γ分布。

求X+Y 的分布。

9.已知随机向量(X, Y )的概率密度函数为试求其特征函数。

10.已知四维随机向量X ,X ,X ,X 1234()服从正态分布,均值向量为0,协⽅差矩阵为B σ?kl 44=(),求(X ,X ,X ,X E 1234)。

11.设X 1,X 2 和X 3相互独⽴,且都服从(0,1)N ,试求随机变量112Y X X =+和213Y X X =+组成的随机向量(Y 1, Y 2)的特征函数。

12.设X 1,X 2 和X 3相互独⽴,且都服从2(0,)N σ,试求:(1)随机向量(X 1, X 2, X 3)的特征函数;1,0()0,0()p p bxb x e x p x p x --?>?Γ??≤?=0,0b p >>1nkk X =∑(1)()(1)jt jnt jt e e f t n e -=-21()1f t t=+11ni i X X n ==∑221[1()],1,1(,)40,xy x y x y p x y ?+--<(2)设112123123,,S X S X X S X X X ==+=++,求随机向量(S 1, S 2, S 3)的特征函数;(3)121Y X X =-和232Y X X =-组成的随机向量(Y 1, Y 2)的特征函数。

随机过程试题及答案

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。

随机过程习题和答案

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

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

(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 =。

随机过程试题与答案

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。

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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。

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例1 假设有两个通信通道,每个通道正常工作的 时间服从参数为 的指数分布。两个通道出故障 是统计独立的。若通道出故障,由两个工人独立 维修。修理时间服从参数为 的指数分布。假设两 个通道在 t 0 正常工作。设X (t ) 表示时刻 t 出故 X (t ) 是状态空间E {0,1, 2} 的生灭过 障的通道数。 程 。求(1) 画出状态转移图(2) 写出状态转移速度 矩阵(3)平稳分布。
例2 电话问题 考虑有3条线路的电话交换台。呼叫次数服从参 数为 的Poisson过程。通话时间服从参数为 的指 数分布。二者相互独立,用户不等待服务。设X (t ) 表 示时刻 t 的通话线路数。 { X (t ), t 0}是生灭过程, 状态空间为 E {0,1, 2,3} 。求(1) 状态转移速度图(2) 状态转移速度矩阵(3)平稳分布
有n个服务员的损失系统 X (t ) 表示时刻 t 随机系统的顾客数,它是一个生灭 过程,状态空间 E {0,1, 2,..., n} 。转移速度图 转移速度矩阵 n 平稳分布 Q 0, k 1 。
k 0
系统空闲的概率为 0 ,顾客损失的概率为 n 。 例4
等待制排队模型 1. M/M/1 例5 例6 2. M/M/n 例7
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
损失制排队模型 顾客按照Poisson过程到达,强度为 ,时间间距服从参数 的指数分布,服 为 的指数分布,服务时间服从参数为 务强度为 ,只有1个服务员,服务规则是 当顾客来到服 务系统时,若服务台占用,顾客立刻离开,所以称损失制。 设X (t ) 表示时刻 服务系统的顾客数,状态为 E t 是一个生灭过程。状态转移速度图 { X (t ), t 0} {0,1} , 为 ,转移速度矩阵为 ,平 稳分布 ( 0 , 1 )Q 0 解答得 0 , 1 . 服务台的空台率为 ,而系统顾客损失率即为服务台被 0 占用的概率 。
1
例4 一条电话线,顾客呼叫按照平均每分钟0.8次的 Poisson过程到来。通话时间服从参数为 的指数分 1 布到达。每次通话平均需要 1.5 min 。X (t ) 表示 { X (t ), t 0} 时刻 t 时通话占用的线路数。 是一个生灭 过程。求 (1)平稳分布, (2)该条线路每小时能接通多少电话, (3)每小时有多少呼叫不通而断档。
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