2012-2013秋季学期《随机过程》第六章习题
随机过程答案

2012-2013学年第一学期统计10本《随机过程》期中考试一. 填空题1.设马氏链的一步转移概率矩阵()ij P p =,n 步转移矩阵()()n ij P p =,二者之间的关系为(n)n P P =2.状态i 常返的充要条件为()0n iin p ∞==∑∞。
3.在马氏链{},0n X n ≥中,记()n i jp ={}0,11,n P Xm j m n X j X i ≠≤≤-==,n ≥1.i j p =()1n i j n p ∞=∑,若i j p <1,称状态i 为 。
二. 判断题1. S 是一个可数集,{:0n n X ≥}是取值于S 的一列随机变量,若()1011100111111,,...,(,...,)n n n n n n n n n n n n i i S P i X i X i X i P i i -+++--++-∀≥∀∈X =|====X =|X=并且满足,则{:0n n X ≥}是一个马氏链。
×2. 任意状态都与它最终到达的状态是互通的,但不与它自己是互通的。
×3. 一维与二维简单随机游动时常返的,则三维或更高维的简单随机游动也是常返的。
×4. 若状态i ↔状态j ,则i 与j 具有相同的周期。
√5. 一个有限马尔科夫链中不可能所有的状态都是暂态。
√三. 简答题1.什么是随机过程,随机序列答:设T 为[0,+∞)或(-∞,+∞),依赖于t(t ∈T)的一族随机变量(或随机向量){t ξ}通称为随机过程,t 称为时间。
当T 为整数集或正整数集时,则一般称为随机序列。
2 .什么是时齐的独立增量过程答:称随机过程{t ξ:t ≥0}为独立增量过程,如果对于01,0,n n t t t ∀∀≤<<<L 起始随机变量及其后的增量s t s ξξ+-是相互独立的随机变量组;如果s t s ξξ+-的分布不依赖于s, 则此独立增量过程又称为时齐的独立增量过程。
随机过程习题和答案

一、设二维随机变量 ( ,) 的结合概率密度函数为:试求:在时,求。
解:=当时,=设失散型随机变量X 听从几何散布:试求的特点函数,并以此求其希望与方差。
解:因此: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,对每一个确立的 t对应随机变量t假如对 t时获得红球X (t )3e t假如对 t时获得白球试求这个随机过程的一维散布函数族 .设随机过程,此中是常数,与是相互独立的随机变量,听从区间上的均匀散布,听从瑞利散布,其概率密度为试证明为宽安稳过程。
解:( 1)与没关(2),因此(3)只与时间间隔有关,因此为宽安稳过程。
设随机过程X (t ) U cos2t,此中 U 是随机变量,且E(U ) 5, D (U ) 5.求:(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 ) Ut 2, Y(t ) Ut 3 ,此中 U 是随机变量,且 D (U ) 5.试求它们的互协方差函数。
设 A, B是两个随机变量, 试求随机过程X (t) At 3B,t T ( ,)的均值函数和自有关函数.若 A, B互相独立,且 A ~ N (1,4), B ~ U (0,2),则m X(t)及R X(t1, t2)为多少?一队学生按序等候体检。
设每人体检所需的时间听从均值为 2 分钟的指数散布而且与其余人所需时间互相独立, 则 1 小时内均匀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(设学生特别多,医生不会安闲)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。
40 (30) k e 30。
P(N (1) 40)k!k 0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N1人乘坐后出发; 2 路公共汽车在有N2人乘坐后出发。
随机过程2012B'卷及答案

河北科技大学2012——2013 学年第一学期《应用随机过程》试卷(B′)学院理学院班级姓名学号一.概念简答题(每题5分,共40分)1. 写出ARMA(p,q)模型的定义2. 写出卡尔曼滤波的算法公式3. 一书亭用邮寄订阅销售杂志,订阅的顾客数是强度为6的一个泊松过程,每位顾客订阅1年,2年,3年的概率分别为111,,236,彼此如何订阅是相互独立的,每订阅一年,店主即获利5元,设()Y t是[0,)t时段内,店主从订阅中所获得总收入。
试求:(1)[()]E Y t(即[0,)t时段内总收入的平均收入);(2)[()]D Y t 。
4. 已知平稳过程()X t 的功率谱密度为2424()109X w S w w w +=++,试求其自相关函数()X R τ。
5. 设某设备的使用期限为10年,在前5年平均2.5年需要维修一次,后5年平均2年维修一次,试求在使用期限内只维修过一次的概率。
6. 设()X t 为二阶矩过程,212()12(,)t tX R t t e --=,若()()()d Y t X t X t dt=+,试求12(,)Y R t t 。
7. 随机过程2{()(),,(,)}X t A t t T A N ϕμσ=∈ 是否为正态过程,试求其有限维分布的协方差阵。
8. 什么是随机过程,随机序列? 二.综合题(每题10分,共60分)1. 设{(),0}X n n ≥是具有3个状态1,2,3的齐次马尔可夫链,一步转移概率矩阵为1/41/21/41/21/41/401/43/4P ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,初始分布为 123(0){(0)1}1/2,(0)1/3,(0)1/6p P X p p =====(1) 试求{(0)1,(2)3};P X X == (2) 试求{(2)2};P X = (3) 此链是否具有遍历性? (4) 试求其平稳分布。
2. 设马尔科夫链的状态空间为I={0,1}, 一步转移概率矩阵为P=0.50.40.10.30.40.30.20.30.5⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦,求其相应的极限分布。
《随机过程》第六章习题

Y (s)ds, t 0 ,在均方可积意义下是否存在?存在的话,试求其相
0
t
(t ) e at B(e 2at 1), t 0, a 0 的常数,试求随机过程 (t ) 和 (t ) 的均值函数和相
关函数,并说明 (t ) 和 (t ) 是否是正态过程。 3、 设 {B(t ) , t 0} 是 标 准 的 布 朗 运 动 , 试 求 B(t ) 与
P{B(t 0 t ) x0 B(t 0 ) x0 } P{B(t 0 t ) x0 B(t 0 ) x0 } 1 / 2 ;
Ta inf{t :t 0, B(t ) a} , (3) 令: 当 a 0 时, Ta 表示布朗运动首次到达 a 的时刻,
试求 Ta 的分布函数。 7、 设 B(t ) , t 0 是初值为零的标准布朗运动,令:
中国科学院大学 2014~201
第六章 高斯过程(维纳过程) 习题
1、 设有随机过程 Y (t ) t X 1, 0 t , X 是正态随机变量,期望为 0,方差为 X 。
2 2
(1) 过程 Y (t ) 是否正态过程?是否平稳过程?均需说明理由; (2) 过程 Z (t ) 关函数。 2、 设 B(t ) , t 0 是 初值 为零 的标 准布朗 运 动, 令 (t ) (1 t ) B[t /(1 t )], 0 t 1 ,
X (t ) B(t ) tB(1) , 0 t 1
称 { X (t ), 0 t 1} 为布朗桥过程。 (1) 试问布朗桥过程是否为正态过程,为什么? (2) 试求布朗桥过程的均值函数和相关函数; (3) 试求布朗桥过程的一维分布密度函数。
(完整版)上海大学随机过程第六章习题及答案

第三章 习 题1.甲乙两人进行某种比赛,设每局比赛中甲胜的概率为p ,乙胜的概率为q ,平局的概率为r ,其中,,0,1p q r p q r ≤++=,设每局比赛后,胜者得1分,负者得1-分,平局不记分,当两个人中有一个人得到2分时比赛结束,以n X 表示比赛至第n 局时甲获得的分数,则{,1}n X n ≥是一齐冯马尔可夫链.(1)写出状态空间;(2)求一步转移概率矩阵;(3)求在甲获得1分的情况下,再赛2局甲胜的概率. 解(1){,0}n X n ≥的状态空间为{2,1,0,1,2}S =--(2){,0}n X n ≥的一步转移概率矩阵为1000000000001q rp q r p q r p ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦P (3)因为两步转移概率矩阵为22(2)22222210000202220200001q rq r pq pr p q rq r pqpr p q qr pq r p pr ⎡⎤⎢⎥++⎢⎥⎢⎥==+⎢⎥++⎢⎥⎢⎥⎣⎦P P所以在甲获得1分的情况下,再赛2局甲胜的概率为(2)12(1)p p pr p r =+=+2.设{,1,2,}i Y i =L 为相互独立的随机变量序列,则 (1){,1,2,}i Y i =L 是否为Markov 链? (2)令1nn ii X Y ==∑,问{,1,2,}iX i =L 是否为Markov 链?解(1)由于11221112211122111221111221(,,,,) (,,,)(,,,)()()()()()()(,,,)n n n n n n n n n n n P Y i Y i Y i Y j P Y j Y i Y i Y i P Y i Y i Y i P Y i P Y i P Y i P Y j P Y j P Y j Y i P Y i Y i Y i ------=========================L L L L L因此,{,1,2,}n Y n =L 是马尔可夫链.(2)取1111()f U X U ==,当11U i =时,212X U U =+是2U 的函数,记为22().f U 依次类推,1121n n X U U U --=+++L 为1n U -的函数,记为1112(),n n n n f U X U U U --=+++L 为n U 的函数,记为().n n f U 由于12,,,,n U U U L L 相互独立,则其相应的函数1122(),(),,(),n n f U f U f U L L 也相互独立,从而122111221111112211 (,,,)(,,,)(,,,)()()nn n i n i n n n n n n P X j X i X i X i P Y j X i X i X i P X Y j X i X i X i P Y j i P X j X i --=---==========+======-===∑L L L因此{,1,2,}n X n =L 是马尔可夫链.3 设,1,2,i X i =L 是相互独立的随机变量,且使得(),0,1,i j P X j a j ===L ,如果max{,1,2,,1}n i X X i n >=-L ,其中0X =-∞,就称在时刻n 产生了一个记录.若在时刻n产生了一个记录,就称n X 为记录值,以n R 表示第n 个记录值. (1)证明,{,1,2,}n R n =L 是Markov 链,并求其转移概率;(2)以i T 表示第i 个与第1i +记录之间的时间,问{,1,2,}n T n =L 是否是Markov 链,若是,则计算其转移概率.证明:(a )根据题意有:k n k n n X R X R X R ===,....,2121,……满足........21k n n n X X X << 且........121k n n n <<<故},...,|{11111i R i R i R z R P k k k k k ====--+}...|{111i i i j z R P k k k >>>>==-+ }|{1k k i j z R P >==+}|{1k k k i R z R P ===+ 故}1,{≥i R i 是一个马尔可夫链且⎩⎨⎧≤>======++i j ij a i X z X P i R z R P j k n n k k k k k ,0,}|{}|{11 (由于i X 的独立性)(b )记i T 为第i 个记录与第1i +个记录之间的时间,i T 是相互独立的随机变量,因为{}i P T t =}1...,2,1,,|{k 1-=<=====+++t k i X i X R z X R P i i i n n i t n i 且}{1z X R P tn i i ===++=⎩⎨⎧≤>ij i j a j ,0,(由于i X 的独立性)故{i T ,1≥i }是一个马尔可夫链 令(,),1i i i Z R T i =≥ 则{}111,,,i i i P Z Z Z Z +-…{}111111(,)(,),(,),,(,)i i i i i i P R t R t R t R t ++--=…{}1111112111111211(,)(,),(,),,(,),(,)i i i t t i t t i t t i t t P X t X t X t X t X t +-+++++++-++=…+?+?+… {}111111(,)(,)i i t t i t t i P X t X t ++++++=…+?+ {}111111(,)(,)i i t t i t t i P X z t X i t ++++++===…+?+,0,j j i j iα>⎧=⎨≤⎩ 故}{,(),1i i R T i ≥是一个马尔可夫链。
《随机过程》第6章习题及参考答案

湖南大学本科课程《随机过程》第6章习题及参考答案主讲教师:何松华 教授1. 给定实数x 和一个平稳随机过程()X t ,定义理想门限系统的特性为1()()0()X t xY t X t x≤⎧=⎨>⎩ 试证:(1) [()]()X E Y t F x =;(2) ()](,,)Y X R F x x ττ=证:(1) ()Y t 在任意时刻为只有两种取值1,0的随机变量,则[()]1{()1}0{()0}{()1}{()}(,)() ()X X E Y t P Y t P Y t P Y t P X t x F x t F x =⨯=+⨯====≤==根据平稳性(2)根据相关函数定义,有()][()()]11{()1,()1}01{()0,()1} 10{()1,()0}00{()0,()0}{()1,()1}{(),()}(,;,)(,;) ()Y X X R E Y t Y t P Y t Y t P Y t Y t P Y t Y t P Y t Y t P Y t Y t P X t x X t x F x x t t F x x ττττττττττ=+=⨯⨯+==+⨯⨯+==+⨯⨯+==+⨯⨯+===+===+≤≤=+=根据平稳性2.设平方律检波器的传输特性为2y x =,在检波器输入端加入一窄带高斯随机过程()X t ,其概率密度函数为22()()}2X Xx a f x σ-=- 在检波器后联接一个理想低通滤波器,求低通滤波器输出过程的一维概率密度和均值;当0a =时结果有何变化。
解:根据题意,()X t 为非零均值的中频窄带随机过程,可以表示为:00()()cos()()sin()C S X t a A t t A t t ωω=+-其中()C A t 、()S A t 为零均值窄带随机过程的同向分量以及正交分量,都服从均值为0、方差为2X σ的正态分布,且在同一时刻互不相关,则检波器输出信号22002222200000()[()cos()()sin()]1111()()2()cos()()cos(2)()cos(2)2222 2()sin()()()sin(2)C S C S C C S S C S X t a A t t A t t a A t A t aA t t A t t A t t aA t t A t A t t ωωωωωωω=+-=++++--- 通过理想低通滤波后,滤波器输出信号为2221()[()()]2C S Z t a A t A t =++由于随机变量()C A t 、()S A t 为互不相关(正态分布情况与独立等价)的正态随机变量,则22122()()()C S XXA t A t Z t σσ=+服从自由度为2的卡方分布,即11121/22/211221()22(2/2)z z Z z ef z e ---==Γ 221()()2X Z t Z t a σ=+,2122[()]()[()]XZ t a Z t h Z t σ-==,根据随机变量函数的概率密度关系,()Z t 的一维概率密度分布函数为22122()1()[()] ()X z a Z Z Xdh z f z f h z e z a dz σσ--==≥2222222211[()]{[()()]}[]22C S X X X E Z t E a A t A t a a σσσ=++=++=+当0a =时,221() (0)X zZ Xf z e z σσ-=≥,2[()]X E Z t σ=。
上海大学随机过程第六章习题及答案

第三章 习 题1.甲乙两人进行某种比赛,设每局比赛中甲胜的概率为p ,乙胜的概率为q ,平局的概率为r ,其中,,0,1p q r p q r ≤++=,设每局比赛后,胜者得1分,负者得1-分,平局不记分,当两个人中有一个人得到2分时比赛结束,以n X 表示比赛至第n 局时甲获得的分数,则{,1}n X n ≥是一齐冯马尔可夫链.(1)写出状态空间;(2)求一步转移概率矩阵;(3)求在甲获得1分的情况下,再赛2局甲胜的概率. 解(1){,0}n X n ≥的状态空间为{2,1,0,1,2}S =--(2){,0}n X n ≥的一步转移概率矩阵为1000000000001q rp q r p q r p ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦P (3)因为两步转移概率矩阵为22(2)22222210000202220200001q rq r pq pr p q rq r pqpr p q qr pq r p pr ⎡⎤⎢⎥++⎢⎥⎢⎥==+⎢⎥++⎢⎥⎢⎥⎣⎦P P所以在甲获得1分的情况下,再赛2局甲胜的概率为(2)12(1)p p pr p r =+=+2.设{,1,2,}i Y i =为相互独立的随机变量序列,则 (1){,1,2,}i Y i =是否为Markov 链?(2)令1nn ii X Y ==∑,问{,1,2,}iX i =是否为Markov 链?解(1)由于11221112211122111221111221(,,,,) (,,,)(,,,)()()()()()()(,,,)n n n n n n n n n n n P Y i Y i Y i Y j P Y j Y i Y i Y i P Y i Y i Y i P Y i P Y i P Y i P Y j P Y j P Y j Y i P Y i Y i Y i ------=========================因此,{,1,2,}n Y n =是马尔可夫链.(2)取1111()f U X U ==,当11U i =时,212X U U =+是2U 的函数,记为22().f U 依次类推,1121n n X U U U --=+++为1n U -的函数,记为1112(),n n n nf U X U U U --=+++为n U 的函数,记为().n n f U 由于12,,,,n U U U 相互独立,则其相应的函数1122(),(),,(),n n f U f U f U 也相互独立,从而122111221111112211 (,,,)(,,,)(,,,)()()nn n i n i n n n n n n P X j X i X i X i P Y j X i X i X i P X Y j X i X i X i P Y j i P X j X i --=---==========+======-===∑因此{,1,2,}n X n =是马尔可夫链.3 设,1,2,i X i =是相互独立的随机变量,且使得(),0,1,i j P X j a j ===,如果max{,1,2,,1}n i X X i n >=-,其中0X =-∞,就称在时刻n 产生了一个记录.若在时刻n产生了一个记录,就称n X 为记录值,以n R 表示第n 个记录值. (1)证明,{,1,2,}n R n =是Markov 链,并求其转移概率;(2)以i T 表示第i 个与第1i +记录之间的时间,问{,1,2,}n T n =是否是Markov 链,若是,则计算其转移概率.证明:(a )根据题意有:k n k n n X R X R X R ===,....,2121,……满足........21k n n n X X X << 且........121k n n n <<<故},...,|{11111i R i R i R z R P k k k k k ====--+}...|{111i i i j z R P k k k >>>>==-+ }|{1k k i j z R P >==+}|{1k k k i R z R P ===+ 故}1,{≥i R i 是一个马尔可夫链且⎩⎨⎧≤>======++i j ij a i X z X P i R z R P j k n n k k k k k ,0,}|{}|{11 (由于i X 的独立性)(b )记i T 为第i 个记录与第1i +个记录之间的时间,i T 是相互独立的随机变量,因为{}i P T t =}1...,2,1,,|{k 1-=<=====+++t k i X i X R z X R P i i i n n i t n i 且}{1z X R P tn i i ===++=⎩⎨⎧≤>ij i j a j ,0,(由于i X 的独立性)故{i T ,1≥i }是一个马尔可夫链 令(,),1i i i Z R T i =≥ 则{}111,,,i i i P Z Z Z Z +-…{}111111(,)(,),(,),,(,)i i i i i i P R t R t R t R t ++--=…{}1111112111111211(,)(,),(,),,(,),(,)i i i t t i t t i t t i t t P X t X t X t X t X t +-+++++++-++=…+?+?+… {}111111(,)(,)i i t t i t t i P X t X t ++++++=…+?+ {}111111(,)(,)i i t t i t t i P X z t X i t ++++++===…+?+,0,j j i j iα>⎧=⎨≤⎩ 故}{,(),1i i R T i ≥是一个马尔可夫链。
上海大学随机过程第六章习题与答案

第三章 习 题1.甲乙两人进行某种比赛,设每局比赛中甲胜的概率为p ,乙胜的概率为q ,平局的概率为r ,其中,,0,1p q r p q r ≤++=,设每局比赛后,胜者得1分,负者得1-分,平局不记分,当两个人中有一个人得到2分时比赛结束,以n X 表示比赛至第n 局时甲获得的分数,则{,1}n X n ≥是一齐冯马尔可夫链.(1)写出状态空间; (2)求一步转移概率矩阵;(3)求在甲获得1分的情况下,再赛2局甲胜的概率. 解(1){,0}n X n ≥的状态空间为{2,1,0,1,2}S =--(2){,0}n X n ≥的一步转移概率矩阵为1000000000001q rp q r p q r p ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦P (3)因为两步转移概率矩阵为22(2)22222210000202220200001q rq r pq pr p q rq r pqpr p q qr pq r p pr ⎡⎤⎢⎥++⎢⎥⎢⎥==+⎢⎥++⎢⎥⎢⎥⎣⎦P P所以在甲获得1分的情况下,再赛2局甲胜的概率为(2)12(1)p p pr p r =+=+2.设{,1,2,}i Y i =L 为相互独立的随机变量序列,则(1){,1,2,}i Y i =L 是否为Markov 链? (2)令1nn ii X Y ==∑,问{,1,2,}iX i =L 是否为Markov 链?解(1)由于11221112211122111221111221(,,,,) (,,,)(,,,)()()()()()()(,,,)n n n n n n n n n n n P Y i Y i Y i Y j P Y j Y i Y i Y i P Y i Y i Y i P Y i P Y i P Y i P Y j P Y j P Y j Y i P Y i Y i Y i ------=========================L L L L L因此,{,1,2,}n Y n =L 是马尔可夫链.(2)取1111()f U X U ==,当11U i =时,212X U U =+是2U 的函数,记为22().f U 依次类推,1121n n X U U U --=+++L 为1n U -的函数,记为1112(),n n n n f U X U U U --=+++L 为n U 的函数,记为().n n f U 由于12,,,,n U U U L L 相互独立,则其相应的函数1122(),(),,(),n n f U f U f U L L 也相互独立,从而122111221111112211 (,,,)(,,,)(,,,)()()nn n i n i n n n n n n P X j X i X i X i P Y j X i X i X i P X Y j X i X i X i P Y j i P X j X i --=---==========+======-===∑L L L因此{,1,2,}n X n =L 是马尔可夫链.3 设,1,2,i X i =L 是相互独立的随机变量,且使得(),0,1,i j P X j a j ===L ,如果max{,1,2,,1}n i X X i n >=-L ,其中0X =-∞,就称在时刻n 产生了一个记录.若在时刻n 产生了一个记录,就称n X 为记录值,以n R 表示第n 个记录值.(1)证明,{,1,2,}n R n =L 是Markov 链,并求其转移概率;(2)以i T 表示第i 个与第1i +记录之间的时间,问{,1,2,}n T n =L 是否是Markov 链,若是,则计算其转移概率.证明:(a )根据题意有:k n k n n X R X R X R ===,....,2121,……满足........21k n n n X X X << 且........121k n n n <<<故},...,|{11111i R i R i R z R P k k k k k ====--+}...|{111i i i j z R P k k k >>>>==-+ }|{1k k i j z R P >==+}|{1k k k i R z R P ===+ 故}1,{≥i R i 是一个马尔可夫链且⎩⎨⎧≤>======++i j ij a i X z X P i R z R P j k n n k k k k k ,0,}|{}|{11 (由于i X 的独立性)(b )记i T 为第i 个记录与第1i +个记录之间的时间,i T 是相互独立的随机变量,因为{}i P T t =}1...,2,1,,|{k 1-=<=====+++t k i X i X R z X R P i i i n n i t n i 且}{1z X R P t n i i ===++=⎩⎨⎧≤>i j ij a j ,0,(由于i X 的独立性)故{i T ,1≥i }是一个马尔可夫链 令(,),1i i i Z R T i =≥ 则{}111,,,i i i P Z Z Z Z +-…{}111111(,)(,),(,),,(,)i i i i i i P R t R t R t R t ++--=…{}1111112111111211(,)(,),(,),,(,),(,)i i i t t i t t i t t i t t P X t X t X t X t X t +-+++++++-++=…+?+?+… {}111111(,)(,)i i t t i t t i P X t X t ++++++=…+?+ {}111111(,)(,)i i t t i t t i P X z t X i t ++++++===…+?+,0,j j ij iα>⎧=⎨≤⎩ 故}{,(),1i i R T i ≥是一个马尔可夫链。
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中科院研究生院2012~2013第一学期 随机过程讲稿 孙应飞
第六章 高斯过程(维纳过程) 习题
1、 设有随机过程Y ,∞<<−=t X t t 0,1)(2X 是正态随机变量,期望为0,方差为。
2X σ(1) 过程Y 是否正态过程?是否平稳过程?均需说明理由;
)(t (2) 过程,在均方可积意义下是否存在?存在的话,试求其相关函数。
0,)()(0>=
∫t ds s Y t Z t
2、 设是初值为零的标准布朗运动,令0,)(≥t t B 10)],1/([)1()(<≤−−=t t t B t t ξ,的常数,试求随机过程0,0),12>≥−a t at η()(=−e B e t at )(t ξ和)(t η的均值函数和相关函数,并说明)(t ξ和)(t η是否是正态过程。
3、 设是标准的布朗运动,试求与的相关系数,其中:。
}0,)({≥t t B 1≤≤t )(t B ∫1
0)(du u B 04、 已知是初值为0的标准布朗运动,
求在0),(>t t B 0)1(=B 时的条件概率分布密度函数。
)10()(<<t t B 5、 已知是初值为零的标准布朗运动,令0,)(≥t t B b t B a t +=)()(ξ,b at B t +=)()(η,
其中常数a ,t 。
试分析此两随机过程的前二阶矩是否相同?此两过程是否同分布?说明理由。
0>b ,0>0≥6、 设{为零初值的标准布朗运动,试求:
}0),(≥t t B (1) 在的条件下,的条件概率密度函数,其中t ;
01)(x t B =)(2t B 12t >(2) 布朗运动的对称性,即证明:当 t 时,有
0,00>>t 2/1})()({})()({00000000==≤+==>+x t B x t t B P x t B x t t B P ;
(3) 令:
T })(,0:inf{a t B t t a =>=a ,T 表示布朗运动首次到达a 的时刻,当时,试求T 的分布函数。
a 0>a 7、 设是初值为零的标准布朗运动,令:
0,)(≥t t B 10,)1()()(≤≤−=t tB t B t X
称{}10),(≤≤t t X 为布朗桥过程。
(1) 试问布朗桥过程是否为正态过程,为什么?
(2) 试求布朗桥过程的均值函数和相关函数;
(3) 试求布朗桥过程的一维分布密度函数。