中南大学随机过程第四章

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1、随机过程与排队论数学科学与计算技术学院胡朝明Email：math_hu2000@csu.edu.cn7/23/2021上一讲内容回顾随机过程的基本概念随机过程的定义随机过程的分布随机过程的数字特征重要随机过程独立过程独立增量过程7/23/20212胡朝明3.正态过程(高斯过程)正态过程在电子技术中经常遇到，例如温度限制二极管的噪声、电子元器件的噪声等。正态过程在随机过程中起着重要的作用。一方面，很多重要随机过程都是正态过程，或者可以用正态过程来近似表示；另一方面，正态过程具有很多良好的性质，对正态过程来说，许多问题的回答比其它过程较为容易。7/23/20213胡朝明正态

2、过程的定义给定随机过程{X(t),tT}，如果对任意正整数n及t1,t2,…,tnT，n维随机变量(t1),X(t2),…,X(tn))的联合概率分布为n维正态分布，则称随机过程{X(t),tT}为正态过程(或高斯过程)。设{X(t),tT}为正态过程，则其有限维概率分布都是正态分布。7/23/20214胡朝明正态过程的一维概率分布均值函数方差函数一维概率分布一维概率密度函数一维特征函数7/23/20215胡朝明正态过程的二维概率分布均值函数向量二阶协方差矩阵二维概率分布二维概率密度函数二维特征函数7/23/20216胡朝明正态过程的n维概率分布均值函数向量n阶

3、协方差矩阵n维概率分布7/23/20217胡朝明正态过程的n维概率分布n维概率密度函数n维特征函数7/23/20218胡朝明例给定随机过程{X(t),tT}，X(t)＝X0+Vt,0≤t＜+∞其中X0和V是相互独立的标准正态N(0,1)随机变量。证明{X(t),tT}为正态过程，并写出一、二、n维概率密度和特征函数。解设7/23/20219胡朝明例(续1)因从而故{X(t),tT}为正态过程。均值函数m(t)＝E[X(t)]＝0；协方差函数C(s,t)＝1+st；方差函数D(t)＝1+t2；一维概率分布X(t)~N(0,1+t2)；7/23/202110胡朝明例(

4、续2)一维概率密度函数一维特征函数7/23/202111胡朝明例(续3)二维概率密度函数二维特征函数其中均值O＝(0,0)T二维概率分布(X(s),X(t))T~N(O,C)协方差阵7/23/202112胡朝明例(续4)n维概率分布7/23/202113胡朝明例(续5)n维概率密度函数n维特征函数7/23/202114胡朝明4.维纳过程(Brown运动)英国植物学家Brown于1827年观察到悬浮于液体中的花粉微粒的运动是非常不规则的，后人把这种运动称为Brown运动。1918年，Wiener提出了Brown运动的精确数学公式，所以Brown运动又称为Wiener过程。

5、7/23/202115胡朝明维纳过程的定义如果随机过程{W(t),t≥0}满足下列条件：W(0)＝0；E[W(t)]＝0；具有平稳独立增量；t>0，W(t)~N(0,σ2t)，(σ>0)则称随机过程{W(t),t≥0}是参数为σ2的维纳过程(或布朗运动)。布朗运动是应用概率论中最有用的随机过程之一，已大量地在概率统计分析股票价格水平、通信理论、生物学、管理科学等领域得到广泛应用.7/23/202116胡朝明维纳过程的概率分布及数字特征一维概率密度函数一维特征函数增量分布协方差函数7/23/202117胡朝明维纳过程的二维概率分布均值函数向量二阶协方差矩阵二维概率分布二维

6、概率密度函数二维特征函数7/23/202118胡朝明维纳过程的n维概率分布均值函数向量n阶协方差矩阵n维概率分布7/23/202119胡朝明维纳过程的n维概率分布n维概率密度函数n维特征函数7/23/202120胡朝明维纳过程的性质维纳过程是平稳独立增量过程。维纳过程是正态过程。维纳过程是马尔可夫过程。证明2.设{W(t),t≥0}是参数为σ2的维纳过程，0

7、程的性质从而7/23/202122胡朝明维纳过程的性质因此X～N(O,CX)故7/23/202123胡朝明维纳过程的性质得证{W(t),t≥0}是正态过程。7/23/202124胡朝明本讲主要内容正态过程维纳过程7/23/202125胡朝明下一讲内容预告泊松过程泊松过程的两个定义及其等价性泊松过程的概率分布泊松过程的数字特征泊松过程的性质非齐次泊松过程复合泊松过程更新计数过程7/23/202126胡朝明