《随机过程》课程教学大纲
随机过程
《随机过程》课程教学大纲课程编号：02200021课程名称：随机过程英文名称：Stochastic Processes课程类别：选修课总学时：72 讲课学时：68 习题课学时：4 学分: 4适用对象：数学与应用数学、信息与计算科学专业先修课程：数学分析、高等代数、概率论与数理统计一、课程简介随机过程是研究客观世界中随机演变过程规律性的学科，它的基本知识和方法不仅为数学、概率统计专业所必需，也为工程技术、生物信息及经济领域的应用和研究所需要。
本课程介绍随机过程研究领域的一些基础而重要的知识和技能。
二、课程性质、目的和任务随机过程是概率论的后续课程，具有比概率理论更加实用的应用方面，处理问题也更加贴近实际情况。
通过这门课程的学习，使学生了解随机过程的基本概念，掌握最常见而又有重要应用价值的诸如Poisson过程、更新过程、Markov过程、Brown运动的基本性质，能够处理基本的随机算法。
提高学生利用概率理论数学模型解决随机问题的能力。
通过本课程的学习，可以让数学专业的学生很方便地转向在金融管理、电子通讯等应用领域的研究。
三、课程基本要求通过本课程的学习，要求学生掌握随机过程的一般概念，知道常见的几类随机过程的定义、背景和性质；掌握泊松过程的定义与基本性质，了解它的实际背景，熟悉它的若干推广；掌握更新过程的定义与基本性质、更新函数、更新方程，了解更新定理及其应用，知道更新过程的若干推广；掌握离散时间的马尔可夫链的基本概念，熟练掌握转移概率、状态分类与性质，熟悉极限分布、平稳分布与状态空间的分解，了解分枝过程；掌握连续时间的马尔可夫链的定义、柯尔莫哥洛夫方程；掌握布朗运动的定义与基本性质，熟悉随机积分的定义与基本性质，了解扩散过程与伊藤公式，会求解一些简单的随机微分方程。
四、教学内容及要求第一章预备知识§1.概率空间；§2.随机变量和分布函数；§3.数字特征、矩母函数和特征函数；§4.条件概率、条件期望和独立性；§5.收敛性教学要求：本章主要是对概率论课程的复习和巩固，为后续学习做准备。
《随机过程》课程大纲
《随机过程》课程大纲一、课程简介随机过程是定量研究随机现象（事件）动态变化的统计规律的一门数学分支学科。
学习《随机过程》的主要目的是：了解和认识随机现象（事件）随时间变化的统计性质；知道如何构造随机过程和随机微分方程，并能应用随机分析的方法计算和分析随机过程的统计性质。
《随机过程》主要包括随机过程基础，Poisson 过程，Markov 过程，Brownian 运动，鞅，平稳过程，随机微分方程。
二、教学内容第一章***随机过程基础主要内容：随机过程的定义及性质，随机过程的分类，随机过程的构造。
重点与难点：随机过程的构造第二章***Poisson 过程主要内容：Poisson过程的定义，时间间隔的分布，复合Poisson 过程，更新过程。
重点与难点：时间间隔的分布，更新极限定理。
第三章***Markov过程主要内容：离散时间的Markov 链（常返与非常返，遍历性，转移概率极限，平稳分布，可逆Markov 链，强Markov链）；连续时间Markov链（转移速率矩阵，向前与向后微分方程，转移概率极限与平稳分布），一般状态的Markov过程，Markov随机场。
重点与难点：转移概率极限与平稳分布。
第四章***Brownian 运动主要内容：Brownian运动的定义，随机游动与Brownian运动，Brownian运动的性质，Brownian 运动的函数（几种变型）。
，重点与难点：Brownian运动的性质第五章***鞅主要内容：离散鞅（上、下鞅），鞅收敛定理，鞅中心极限定理；连续时间鞅重点与难点：鞅收敛定理。
第六章***平稳过程主要内容：平稳过程的定义，相关函数的谱表示，平稳过程的遍历性。
重点与难点：平稳过程的遍历性。
第七章***随机微分方程主要内容：均方微积分，均方意义下的随机微分方程；Ito积分与Ito公式，随机微分方程，鞅表示定理，Girsanov Teory定理与,Feynman-Kac 公式重点与难点：Ito积分与Ito公式。
本科《随机过程》教学大纲(32学时)
《随机过程》课程教学大纲课程名称（英文）：随机过程（Random Processes）课程编码：B20822068课程类别：专业选修课学时：32学分：2考核方式：考试适用对象：通信专业一、课程性质、目的与任务：随机过程是通信专业的一门重要的专业选修课，它在信息与通信工程学科中有着广泛的应用，计划学时为 32 学时。
通过本课程的学习，使学生掌握下列内容：随机数学的方法论，概率论和随机过程的基本概念和基本理论，几种重要的随机过程。
通过这门课程的学习，使学生掌握信息与通信领域所必需的随机过程基础理论，为后续课程的学习和将来工作、科研奠定一定随机数学的理论基础。
本课程的特点是理论性强，所需预备知识繁多，要求学生真正地理解重要概念，因为“概念是灵魂”；有针对性地掌握通信专业领域所必需的随机数学预备知识；还要注意与其专业相结合，利用所学知识、方法建立恰当的数学模型，解决实际问题。
二、教学基本要求：（一）、绪论1．从科学方法论的角度，理解和掌握随机现象的数学建模方法所体现的科学思想.2．知道随机过程是通信领域的常见研究对象，了解信息与通信工程中的典型问题和常见随机对象.（二）、概率空间和随机对象1．理解概率空间、随机变量、随机向量、概率函数、数字特征、随机过程、概率函数族等基本概念.2．掌握几种重要的随机过程，如正态随机过程、和过程、Poisson过程、Markov 过程等.3．会求解概率空间、三种随机对象中的一些简单问题.（三）、随机数学分析1．理解随机对象的函数概念.2．理解随机变量序列收敛的基本概念，掌握几种收敛的关系，会做一些简单的证明题.三、课程内容与学时分配：（一）、绪论（2学时）1．自然界的随机现象.2．随机现象的统计规律.3．随机现象的数学建模.4．信息与通信工程中的随机现象.（二）、谓词逻辑（22学时）1. 概率空间；（2学时）.2.随机变量；（6学时）.3.随机向量；（6学时）.4.随机过程；（8学时）.（三）、随机数学分析（6学时）1.随机对象的函数；（4学时）.2.随机变量序列的收敛；（2学时）.四、课程各教学环节学时分配五、课程教学其它有关问题的说明与建议：1．本课程与其相关课程的联系与分工：本课程为通信专业的专业选修课，建议最好在修完高等数学，线性代数，概率统计以及信号与系统的初步知识后修此课程。
《随机过程》教学大纲
《随机过程》教学大纲随机过程是概率论的一个重要分支，研究随机事件随时间的变化规律。
随机过程广泛应用于物理学、统计学、金融学、电子工程等领域。
本教学大纲旨在介绍随机过程的基本概念和理论，并引导学生熟练掌握随机过程的性质、分类以及常用的数学模型与分析方法。
一、课程背景与目的1.1课程背景随机过程是概率论的重要分支，应用广泛，对提高学生数理统计及相关领域的分析能力具有重要意义。
1.2课程目的本课程旨在使学生：（1）理解随机过程的基本概念和性质；（2）了解常见的随机过程模型及其应用；（3）掌握随机过程的数学分析方法；（4）培养学生的数理统计思维和问题解决能力。
二、教学内容与时长2.1教学内容（1）随机过程的基本概念与定义（2）随机过程的分类与性质（3）马尔可夫链与马尔可夫过程（4）泊松过程与排队论（5）连续时间马尔可夫链与布朗运动（6）随机过程的数学分析方法2.2课程时长本课程共设为36学时，每学时45分钟。
三、教学方法3.1教学方法3.2教学手段（1）理论讲解：通过讲解相关概念、定义和定理，介绍随机过程的基本原理和性质；（2）实例分析：通过分析实际应用场景中的问题，引导学生了解随机过程的模型构建和分析方法。
（3）案例研讨：选择一些典型的随机过程案例，进行深入分析和讨论。
四、教学内容与进度安排4.1教学内容安排1-2周随机过程的基本概念与定义（1）随机过程的基本概念（2）随机过程的定义与表示方式3-4周随机过程的分类与性质（1）齐次与非齐次性（2）平稳与非平稳性（3）独立增量性与相关性（4）过程与样本函数5-6周马尔可夫链与马尔可夫过程（1）马尔可夫链的概念及性质（2）马尔可夫过程的定义与表示（3）平稳马尔可夫过程与细致平衡原理7-8周泊松过程与排队论（1）泊松过程的基本性质与定义（2）排队论的基本概念与模型（3）排队理论中的常见问题和分析方法9-10周连续时间马尔可夫链与布朗运动（1）连续时间马尔可夫链的概念与性质（2）布朗运动的定义与性质（3）连续时间马尔可夫链与布朗运动的应用11-12周随机过程的数学分析方法（1）离散时间随机过程的数学分析（2）连续时间随机过程的数学分析（3）随机过程的数值模拟和仿真4.2进度安排第一周：随机过程的基本概念与定义第二周：随机过程的分类与性质第三周：马尔可夫链与马尔可夫过程第四周：泊松过程与排队论第五周：连续时间马尔可夫链与布朗运动第六周：随机过程的数学分析方法五、考核与评价5.1考核方式本课程的考核方式为闭卷考试和课程设计报告。
《随机过程》课程教学大纲
《随机过程》课程教学大纲课程名称随机过程课程编码131510019 课程类型（学院内）跨专业课程适用范围数学与应用数学学分数 3 先修课程数学分析，概率论学时数48 其中实验学时其中实践学时考核方式考试制定单位数学与信息科学学院执笔者审核者一、教学大纲说明（一）课程的性质、地位、作用和任务随机过程理论在自然科学、社会科学和工程技术的多个领域得到广泛的应用。
本课程是作为数学专业本科生基地班的专业基础课而开的。
该课程通过讲述随机过程的基本理论，介绍若干常用的随机过程，使学生掌握随机过程的基本工具和基本方法，从而为进一步学习随机分析以及随机过程的专业领域应用打下理论基础。
（二）教学目的和要求通过本课程的学习，应使学生对随机过程的基本理论有一个全面的认识，能够利用随机过程的理论和方法解决一些实际中遇到的相关问题。
学习本课程后，要求学生了解随机过程的基本概念和若干基本类型，理解不同类型随机过程在不同领域的应用，掌握随机过程理论的基本工具和基本方法，重点掌握几种在理论和实际应用都占有重要地位的特殊随机过程：泊松过程、布朗运动、马尔可夫过程、鞅过程等。
（三）课程教学方法与手段利用数学软件对随机过程进行绘图和动态模拟，加强学生对抽象随机过程的直观认识，培养学生对数学概念的直觉思考能力。
（四）课程与其它课程的联系随机过程的研究对象为随时间变化的随机现象，即随时间不断变化的随机变量，通常被视为概率论的动态部分，因此本课程是先修课程概率论在理论上的深化，也可看做先修课程数学分析在概率论中的深入应用。
数学分析中的积分和傅里叶变换是学习随机过程必备的基本理论工具。
随机过程是后继课程随机分析、随机微分方程的直接基础，这些后继课程以随机过程为基本研究对象，特别是以布朗运动、马尔可夫过程、鞅过程等基本随机过程为基础，进一步应用分析工具得到更加深刻的理论结果。
（五）教材与教学参考书1．方兆本、缪柏其，随机过程，科学出版社，2011年．2．何声武，随机过程引论，高等教育出版社，1999 年．3．张波、张景肖，应用随机过程，清华大学出版社，2004年．4．杜雪樵、惠军，随机过程，合肥工业大学出版社，2006．二、课程的教学内容、重点和难点第一章随机过程的基本概念和统计描述1．1 基本概念和例子．1．2 有限维分布和数字特征．1．3 平稳过程和独立增量过程．第二章两个重要的基本随机过程2．1 布朗运动及其变换．（重点）2．2 泊松过程及其推广．（重点）第三章马尔可夫链3．1 马尔可夫性及其概率刻画．3．2 转移矩阵和多步转移概率的确定．（重点）3．3 极限定理与平稳分布．（重点）3．4 分支过程．第四章鞅论初步4．1 条件数学期望．4．2 鞅的定义和例子．4．3 鞅的停时定理．（难点）4．4 鞅的收敛定理．（难点）四、课内实践教学安排无。
本科生随机过程教学大纲
《随机过程》教学大纲一、课程概况（Course Overview）课程名称：随机过程Course：Stochastic Processes课程编号：0070100075 适用学生: 三年级本科生Course Number：0070100075 Designed for: Junior students学分：3 学时：3Credit: 3 Class hour: 3 预修课程：高等数学、线性代数、概率论Preparatory Courses: Advanced Mathematics、Linear Algebra、Probability二、课程简介（Course Descriptions）随机过程是对随时间和空间变化的随机现象进行建模和分析的学科，在物理、生物、工程、心理学、计算机科学、经济和管理等方面都得到广泛的应用。
本课程介绍随机过程的基本理论和几类重要随机过程模型与应用背景，主要包括泊松过程与更新过程、离散时间与连续时间的马尔可夫链、平稳过程、布朗运动与随机积分初步。
通过该门课程的学习，要求学生能较深刻地理解随机过程的基本理论、思想和方法，并能应用于解决实践中遇到的随机问题，从而提高学生的数学素质，加强学生开展科研工作和解决实际问题的能力。
Stochastic processes is the discipline to model and analyze random phenomenon thatchanged with time and space. It has been widely applied in the physics, biological sciences,engineering, psychology, computer science, economics and management etc. This courseintroduces basic theory and several kinds of important stochastic processes models and applicationbackground, mainly including Poisson processes and renewal process, discrete-time andcontinuous-time Markov chains, stationary processes, Brownian motion and stochastic calculus.Through this course of study, students are required to profoundly understand the basic theory,thoughts and methods of stochastic process, and can be applied to solve random problemsencountered in the practice. And this course could improve the students' mathematical foundation,and strengthen the ability to solve practical problems.三、教学内容与教学安排（Course Content and Arrangement）四、推荐教材及参考书目(Recommended Teaching Materials and Reference Books)1.推荐教材Recommended Teaching Materials:《应用随机过程》张波编著中国人民大学出版社，2002年9月《应用随机过程》林元烈编著清华大学出版社，2002年11月2.参考书目Reference Books:《随机过程》方兆本、缪柏其编著中国科技大学出版社， 2001年《An Introduction to Stochastic Processes》， Edward P.C. Kao著, 机械工业出版社，2003年7月《A Course in Stochastic Processes—Stochastic Models and Statistical Inference》，Denis Bosq和 Hung T. Nguyen 编著，Kluwer Academic Publishers, London, 1996.五、考核与评价方式(Course Evaluation)采用闭卷笔试；平时作业、课堂内外问答交流占20%；期末考试80%There will be one close-book exam. Grading policy: Homework (20%), Final exam (80%).撰写人：沈炎峰审定人：。
随机过程教学大纲
随机过程教学大纲一、引言随机过程是研究随机现象在时间上的演化规律的数学模型。
其应用十分广泛，例如通信、信号处理、金融、风险管理、天气预报等领域都有涉及。
因此，对随机过程有深入的理解是非常重要的。
本课程旨在介绍随机过程的基本概念、分类、特性以及一些重要的应用。
课程将以数学公式和实例相结合的方式，让学生彻底掌握随机过程的基本知识和应用技巧。
二、课程大纲1. 随机变量及其分布•随机变量的概念与性质•离散型和连续型随机变量•随机变量的分布函数•重要离散分布：二项分布、泊松分布•重要连续分布：正态分布、指数分布2. 随机过程基础•随机过程的概念和性质•二阶矩、平均值和自相关函数•马尔可夫过程和其性质•香农熵3. 系统建模•随机过程的建模方法•马尔可夫链、隐马尔可夫模型•系统状态空间的建模4. 随机过程的统计特性•期望和方差•过程的独立性与相关性•协方差和谱密度•平稳过程和短程相关性5. 应用实例•随机信号处理•随机过程在自然界中的应用•随机过程在金融分析中的应用•随机过程在通信中的应用三、教学方法•课堂讲授：介绍随机过程的基本知识和应用实例。
•课程作业：通过编写随机过程的程序或仿真实验，让学生深入理解随机过程的数学模型，并且培养学生的实际操作能力。
•翻转课堂：通过在线视频或录播课程来辅助教学，学生可以在家庭作业或个人学习时间内预习相关的知识点，提高学生的学习效率。
四、考核方式•平时成绩：包括课堂参与、作业完成情况、电话网代表机考试参与情况等。
•期末考核：课程结束后将进行一次考试，考核学生对随机过程的基本知识和应用能力。
•个人报告：学生需要在课程结束前提交一份随机过程在其专业领域应用的调研报告。
五、教材和参考书教材《随机过程导论》（第四版），高杨、李可等，清华大学出版社，2015年。
参考书《随机过程与信号处理》（第三版），J.F.Kingman等，科学出版社,2000年。
《随机过程及其应用》（第二版），S.M. Ross著，中国工业出版社，2011年。
随机过程教学大纲
随机过程教学大纲一、引言（100字）1.1随机过程的概念和应用1.2随机过程与确定性过程的区别1.3随机过程的分类和性质二、概率论回顾（200字）2.1概率空间和随机变量2.2概率分布函数和密度函数2.3数学期望和方差2.4大数定律和中心极限定理三、随机过程的基本概念（200字）3.1随机过程的定义和性质3.2随机过程的样本函数3.3有限维分布和联合分布3.4随机过程的平稳性四、马尔可夫过程（250字）4.1马尔可夫过程的定义和性质4.2离散时间和连续时间马尔可夫过程4.3马尔可夫链的平稳分布4.4马尔可夫链的转移概率矩阵五、泊松过程（250字）5.1泊松过程的定义和性质5.2泊松过程的计数过程和插值过程5.3泊松过程的有限维分布5.4泊松过程在实际应用中的例子六、连续时间马尔可夫链（200字）6.1连续时间马尔可夫链的定义和性质6.2连续时间马尔可夫链的转移概率矩阵6.3连续时间马尔可夫链的平稳分布6.4连续时间马尔可夫链的生成函数七、布朗运动（250字）7.1布朗运动的定义和性质7.2布朗运动的性质和假设7.3布朗运动的微分方程表示和伊藤引理7.4布朗运动的应用八、维纳过程（200字）8.1维纳过程的定义和性质8.2维纳过程的性质和应用8.4维纳过程的泛函九、马尔可夫跳跃过程（250字）9.1马尔可夫跳跃过程的定义和性质9.2马尔可夫跳跃过程的转移概率矩阵9.3马尔可夫跳跃过程的数学期望和方差9.4马尔可夫跳跃过程的应用十、随机过程的极限定理（200字）10.1大数定律的随机过程版本10.2中心极限定理的随机过程版本10.3随机过程的强、弱和均方收敛十一、应用案例分析（200字）11.1金融领域中的随机过程应用11.2通信领域中的随机过程应用11.3生物医学领域中的随机过程应用11.4工程领域中的随机过程应用十二、总结与展望（100字）12.1随机过程的关键概念和理论12.2随机过程的应用前景12.3随机过程进一步学习的方向以上是一份关于随机过程教学大纲的简要介绍。
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《随机过程》课程教学大纲
课程编号：100005
英文名称：Stochastic Processes
一、课程说明
1. 课程类别
理工科学位基础课程
2. 适应专业及课程性质
理、工、经、管类各专业，必修
文、法类各专业，选修
3.课程目的
随机过程是概率论的一个重要分支，研究的是依赖于一个变动参量的一族随机变量的性质和规律性，是理工科研究生的一门重要基础课。
本课程的教学目的是：
（1）使学生掌握随机过程的基本概念、基本理论和基本方法；
（2）初步具有运用随机过程知识分析和解决实际问题的能力。
4. 学分与学时
学分2，学时40
5. 建议先修课程
微积分、线性代数、概率论与数理统计。
6. 推荐教材或参考书目
推荐教材：
（1）《随机过程及其应用》（第三版）. 刘次华主编. 高等教育出版社. 2004年
（2）《随机过程及其应用》（第一版）. 陆大铨主编. 清华大学出版社. 1986年
参考书目：
（1）《概率论与数理统计》（第三版）. 盛骤，谢式千，潘承毅主编. 高等教育出版社. 2004年（2）《随机过程论》（第一版）. 胡迪鹤著. 武汉大学出版社. 2000年
7. 教学方法与手段
（1）教学方法：启发式
（2）教学手段：多媒体演示、演讲与板书相结合
8. 考核及成绩评定
考核方式：考试
成绩评定：考试课（1）平时成绩占20%，形式有：考勤、课堂测验、作业完成情况
（2）考试成绩占80%，形式有：笔试（闭卷）
9. 课外自学要求
（1）课前预习；
（2）课后复习；
（3）完成教材上每章后的适量习题。
二、课程教学基本内容及要求
第一章预备知识
基本内容：
（1）概率空间、随机变量及其分布；
（2）随机变量的数字特征、特征函数和母函数；
（3）n维正态分布；
（4）条件期望。
基本要求：
（1）理解概率空间、随机变量及其分布的概念；
（2）理解随机变量的数字特征、特征函数和母函数的概念，并掌握它们的计算方法；（3）了解n维正态分布的概念；
（4）理解条件期望的概念。
教学重点及难点：
（1）教学重点：随机变量的特征函数和母函数，条件期望。
（2）教学难点：条件期望。
第二章随机过程的概念与基本类型
基本内容：
（1）随机过程的基本概念及其分布律；
（2）随机过程的数字特征；
（3）复随机过程、正交过程、独立增量过程、高斯过程、布朗过程和平稳过程。
基本要求：
（1）理解随机过程的基本概念；
（2）掌握随机过程的分布律和数字特征的计算方法；
（3）了解复随机过程、正交过程、独立增量过程、高斯过程、布朗过程和平稳过程的概念。
教学重点及难点：
（1）教学重点：随机过程的数字特征。
（2）教学难点：平稳过程。
第三章泊松过程
基本内容：
（1）泊松过程的概念、一些简单例子和基本性质；
（2）非齐次泊松过程的概念、基本性质和一些简单例子；
（3）复合泊松过程的概念和基本性质；
（4）JM模型。
基本要求：
（1）理解泊松过程的概念；
（2）了解泊松过程的一些简单例子；
（3）掌握泊松过程的基本性质；
（4）了解非齐次泊松过程的概念、基本性质和一些简单例子；
（5）了解复合泊松过程的概念和基本性质；
（6）了解JM模型。
教学重点及难点：
（1）教学重点：泊松过程的基本性质。
（2）教学难点：非齐次泊松过程的基本性质。
第四章马尔可夫链
基本内容：
（1）马尔可夫链及其转移概率；
（2）马尔可夫链的状态分类与状态空间的分解；
p的极限性质；
（3）()n
ij
（4）嵌入马尔可夫链。
基本要求：
（1）理解马尔可夫链及其转移概率的概念；
（2）掌握马尔可夫链的状态分类与状态空间的分解；
p的极限性质；
（3）掌握()n
ij
（4）了解嵌入马尔可夫链方法。
教学重点及难点：
（1）教学重点：马尔可夫链的转移概率、状态分类与状态空间的分解。
p的极限性质。
（2）教学难点：()n
ij
第五章连续时间的马尔可夫链
基本内容：
（1）连续时间的马尔可夫链；
（2）科尔莫戈洛夫微分方程；
（3）生灭过程；
（4）布朗运动的基本性质、最大值变量及反正弦律；
（5）布朗运动的变化；
（6）布朗运动的向后与向前扩散方程。
基本要求：
（1）理解连续时间的马尔可夫链的概念，掌握其基本性质；
（2）了解科尔莫戈洛夫微分方程；
（3）了解生灭过程的概念及其一些简单例子；
（4）掌握布朗运动的基本性质、最大值变量及反正弦律；
（5）了解布朗运动的变化；
（6）初步掌握布朗运动的向后与向前扩散方程。
教学重点及难点：
（1）教学重点：科尔莫戈洛夫微分方程。
（2）教学难点：布朗运动的向后与向前扩散方程。
三、课程学时分配
本课程计划40学时，其中讲课40学时。
课程主要内容和学时分配见课程学时分配表：。