【總結(jié)】隨機(jī)過(guò)程與排隊(duì)論數(shù)學(xué)科學(xué)與計(jì)算技術(shù)學(xué)院胡朝明Email:2021年11月10日星期三2021/11/10胡朝明37-2上一講內(nèi)容回顧?馬爾可夫過(guò)程?馬爾可夫過(guò)程的概念?馬爾可夫過(guò)程的分類?離散參數(shù)馬氏鏈?k步轉(zhuǎn)移概率、k步轉(zhuǎn)移矩陣?齊次馬爾可夫鏈2021/11/10胡
2025-10-10 00:36
【總結(jié)】第二章:平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程?嚴(yán)平穩(wěn)過(guò)程的定義?寬平穩(wěn)過(guò)程的定義?平穩(wěn)過(guò)程的數(shù)字特征?平穩(wěn)過(guò)程自相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)?時(shí)間平均和集合平均的概念?平穩(wěn)過(guò)程遍歷性定義?遍歷性判定定理?遍歷性應(yīng)用舉例平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程是一類應(yīng)用廣泛的隨機(jī)過(guò)程,在穩(wěn)定系統(tǒng)中出現(xiàn)的隨機(jī)過(guò)程都屬于平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程。例
2025-10-05 17:21
【總結(jié)】案例九馬爾科夫預(yù)測(cè)一、市場(chǎng)占有率的預(yù)測(cè)重點(diǎn)例1:在北京地區(qū)銷售鮮牛奶主要由三個(gè)廠家提供。分別用1,2,3表示。去年12月份對(duì)2000名消費(fèi)者進(jìn)行調(diào)查。購(gòu)買廠家1,2和3產(chǎn)品的消費(fèi)者分別為800,600和600。同時(shí)得到轉(zhuǎn)移頻率矩陣為:其中第一行表示,在12月份購(gòu)買廠家1產(chǎn)品的800個(gè)消費(fèi)者中,有320名消費(fèi)者繼續(xù)購(gòu)買廠家1的產(chǎn)品。轉(zhuǎn)向購(gòu)買廠家2和3產(chǎn)品的消費(fèi)者都是2
2025-04-17 04:35
【總結(jié)】?jī)蓚€(gè)隨機(jī)變量函數(shù)的分布引言問(wèn)題的一般提法為:(X1,…,Xn)為n維隨機(jī)變量,Y1,…,Ym都是X1,…,Xn的函數(shù)yi=gi(x1,x2,…,xn),i=1,2,···,m;要求(Y1,…,Ym)的概率分布.設(shè)(X,Y)為二維隨機(jī)變量,討論(1)X
2025-05-01 02:28
【總結(jié)】摘要本文主要是運(yùn)用應(yīng)用隨機(jī)過(guò)程中的馬爾科夫鏈,通過(guò)它的馬爾可夫性也就是無(wú)后效:通過(guò)即要確定過(guò)程將來(lái)的狀態(tài),知道它此時(shí)的情況就夠了,并不需要對(duì)它以往狀態(tài)的認(rèn)識(shí)。利用馬爾可夫鏈模型,結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)構(gòu)建二次規(guī)劃模型,運(yùn)用Excel與MATLAB統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)轉(zhuǎn)移概率矩陣進(jìn)行了估計(jì)和預(yù)測(cè),并對(duì)從1982年到2012的全國(guó)糧食產(chǎn)量進(jìn)行劃分狀態(tài),即求出它的轉(zhuǎn)移概率矩陣,然后對(duì)以后的年份所處的狀態(tài)進(jìn)
2025-06-24 00:00
【總結(jié)】1隨機(jī)過(guò)程基本概念平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程高斯隨機(jī)過(guò)程平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程通過(guò)線性系統(tǒng)窄帶隨機(jī)過(guò)程正弦波加窄帶高斯噪聲高斯白噪聲和帶限白噪聲第3章隨機(jī)過(guò)程2隨機(jī)過(guò)程基本概念一、隨機(jī)過(guò)程ξ(t)的定義:?隨機(jī)樣本函數(shù)的總體;?不同時(shí)刻隨機(jī)變量的集合。()t?t012
2025-10-03 16:40
【總結(jié)】馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣法1.工具名稱馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣法是運(yùn)用轉(zhuǎn)移概率矩陣對(duì)市場(chǎng)占有率進(jìn)行市場(chǎng)趨勢(shì)分析的方法。比如:研究一個(gè)商店的累計(jì)銷售額,如果現(xiàn)在時(shí)刻的累計(jì)銷售額已知,則未來(lái)某一時(shí)刻的累計(jì)銷售額與現(xiàn)在時(shí)刻以前的任一時(shí)刻的累計(jì):銷售額都無(wú)關(guān)。2.工具使用場(chǎng)合/范圍單個(gè)生產(chǎn)廠家的產(chǎn)品在同類商品總額中所占的比率,稱為該廠產(chǎn)品的市場(chǎng)占有率。在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中,市場(chǎng)占有率隨產(chǎn)品的質(zhì)量、消費(fèi)者的
2025-08-23 21:25
【總結(jié)】1最常見(jiàn)的隨機(jī)過(guò)程或隨機(jī)模型2?Brown運(yùn)動(dòng)或Wiener過(guò)程?二項(xiàng)過(guò)程?Poission過(guò)程?白噪聲過(guò)程?自回歸過(guò)程?移動(dòng)平均過(guò)程?混合自回歸移動(dòng)平均過(guò)程?利率期限結(jié)構(gòu)或均值回復(fù)模型?ARCH類模型與GARCH類模型主要內(nèi)容3引言
2025-05-11 05:33
【總結(jié)】....馬爾科夫毯學(xué)習(xí)算法研究和進(jìn)展*傅順開,SeinMinn(華僑大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,福建省廈門市361021)摘要: 馬爾科夫毯(MB)在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(BN)研究中較早被認(rèn)識(shí)和定義,它是BN拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的重要組成部分。在1996年被證明是預(yù)測(cè)目標(biāo)變量
2025-06-26 21:47
【總結(jié)】第一章預(yù)備知識(shí)§概率空間§隨機(jī)變量及其分布§隨機(jī)變量的數(shù)字特征§特征函數(shù)、母函數(shù)§收斂性與極限定理§概率空間一、隨機(jī)事件的公理化定義回顧初等概率論中引進(jìn)古典概率、幾何概率等定義,有如下
2025-08-05 18:00
【總結(jié)】1隨機(jī)過(guò)程及其應(yīng)用2022/4/162課程介紹教材:李曉峰、唐斌等,《應(yīng)用隨機(jī)過(guò)程》,電子工業(yè)出版社2022/82022/4/163課程介紹參考書籍:1.S.M.Ross著,龔光魯譯,《應(yīng)用隨機(jī)過(guò)程概率模型導(dǎo)論》,第9版,人民郵電出版社,20
2025-04-14 00:44
【總結(jié)】馬爾代夫國(guó)家概況宗教風(fēng)俗馬爾代夫旅游旅游注意事項(xiàng)國(guó)家概況?馬爾代夫共和國(guó)(原名馬爾代夫群島,1969年4月改為現(xiàn)名)位于南亞,是印度洋上一個(gè)島國(guó),由1200余個(gè)小珊瑚島嶼組成,其中202個(gè)島嶼有人居住宗教風(fēng)俗?伊斯蘭教為國(guó)教?星期五假日?裸泳犯法馬爾代
2025-05-07 12:05
【總結(jié)】隨機(jī)過(guò)程與數(shù)學(xué)建模吉林大學(xué)方沛辰隨機(jī)性和確定性是一對(duì)矛盾,它們既對(duì)立又統(tǒng)一。一般的問(wèn)題不是能明確劃分的,常常兩種性質(zhì)都有,用不同的假設(shè)來(lái)處理。隨機(jī)型問(wèn)題的最優(yōu)化常常是對(duì)目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)期望求最優(yōu)。因此首先需要知道概率分布,再寫出目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)期望的表達(dá)式進(jìn)而解決問(wèn)題。這里很可能用到求函數(shù)的期望。例題:一個(gè)私人牙科診所很受歡迎
2025-01-08 12:29
【總結(jié)】------金融資產(chǎn)定價(jià)之應(yīng)用隨機(jī)過(guò)程基礎(chǔ)知識(shí)基本概念馬爾可夫過(guò)程隨機(jī)分析平穩(wěn)過(guò)程鞅和鞅表示維納過(guò)程Ito定理基礎(chǔ)資產(chǎn)價(jià)格衍生產(chǎn)品定價(jià)第一章基礎(chǔ)知識(shí)第一節(jié)概率第二節(jié)隨機(jī)變量及其分布
2025-08-11 10:38
【總結(jié)】預(yù)備知識(shí)(三)高斯隨機(jī)過(guò)程通信原理第四講隨機(jī)過(guò)程(噪聲信號(hào))示例相關(guān)函數(shù)R(t,t+?)利用隨機(jī)過(guò)程基礎(chǔ)解決通信中問(wèn)題隨機(jī)過(guò)程ξ(t)(噪聲、信號(hào))數(shù)學(xué)期望E[ξ(t)]方差D[ξ(t)]統(tǒng)計(jì)、觀測(cè)、計(jì)算如果平穩(wěn)與時(shí)間起點(diǎn)無(wú)關(guān)E[ξ(t)]=mD[ξ(t)]=σ2
2025-05-13 12:51