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湖南城市學(xué)院-隨機(jī)過程講稿(18)(更新版)

2024-10-28 19:12上一頁面

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【正文】 強(qiáng)個人的休養(yǎng)。24.10.242024年10月24日星期四12時36分9秒24.10.24,謝謝大家!,。2024年10月24日星期四上午12時36分9秒00:36:0924.10.24 讓自己更加強(qiáng)大,更加專業(yè),這才能讓自己更好。由此可見,維納過程是一個非常不規(guī)則的過程。 代表第二過程中出現(xiàn)第一次事件所需的時間。 (2) X(t)是獨(dú)立增量過程。,[定義7.17] 設(shè)隨機(jī)過程X(t)的二階矩存在,當(dāng) 時,有 則稱這類隨機(jī)過程X(t)為正交增量過程。1,7.1 馬爾可夫過程的一般概念,7.2 馬爾可夫鏈,7.3 狀態(tài)連續(xù)馬爾可夫過程特性,7.4 獨(dú)立增量過程的基本概念,第七章 馬爾可夫過程,7.5 泊松過程,7.6 維納過程,7.3狀態(tài)連續(xù)馬爾可夫過程特性,[定義7.14]狀態(tài)連續(xù),時間離散的馬爾可夫過程稱為馬爾可夫序列。獨(dú)立增量過程是一種特殊的馬爾可夫過程。設(shè)有一隨機(jī)過程{X(t),t ≥0 }, 如果X(t)滿足: (1) 從t=0起開始觀察事件,即X(0)=0。,分布函數(shù):,22,概率密度函數(shù):,3. 達(dá)到時間分布,設(shè)泊松過程 ,如果已知在(0,t)內(nèi)有一個A事件出現(xiàn),求這個以事件達(dá)到時間的條件分布,即:,概率密度函數(shù)為:,24,4. 有兩個相互統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的泊松過程,設(shè)泊松過程 ,這兩個過程的參數(shù)為λ1和λ2.設(shè) 代表第一個過程中出現(xiàn)第一次事件所需的時間。由于方差和相關(guān)函數(shù)都與時間t有關(guān)的,這又說明它還是一個非平穩(wěn)過程。2024年10月24日上午12時36分24.10.2424.10.24 精益求精,追求卓越,因?yàn)橄?
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