孙应飞 随机过程讲义 第一章

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1、菁英班_随机过程讲稿作者孙应飞第一章随机过程及其分类在概率论中,我们研究了随机变量,维随机向量。在极限定理中我们研究了无穷多个随机变量,但只局限在它们之间相互独立的情形。将上述情形加以推广,即研究一族无穷多个、相互有关的随机变量,这就是随机过程。1.随机过程的概念定义:设是一概率空间,对每一个参数,是一定义在概率空间上的随机变量,则称随机变量族为该概率空间上的一随机过程。其中是一实数集,称为指标集或参数集。随机过程的两种描述方法:用映射表示,即是一定义在上的二元单值函数,固定,是一定义在样本空间上的函数,即为一随机变量;对于固定的,是一个关于参数的函数,通常称为样本函数,或

2、称随机过程的一次实现,所有样本函数的集合确定一随机过程。记号有时记为或简记为。参数一般表示时间或空间。常用的参数一般有:(1);(2);(3),其中可以取或,可以取。当参数取可列集时,一般称随机过程为随机序列。随机过程可能取值的全体所构成的集合称为此随机过程的状态空间,记作。中的元素称为状态。状态空间可以由复数、实数或更一般的抽象空间构成。实际应用中,随机过程的状态一般都具有特定的物理意义。例1:抛掷一枚硬币,样本空间为,借此定义:菁英班_随机过程讲稿作者孙应飞其中,则是一随机过程。试考察其样本函数和状态空间。例2:设其中和是正常数,。试考察其样本函数和状态空间。例3:设正

3、弦随机过程,其中:,是常数,。试求:(1)举例画出的样本函数;(2)确定过程的状态空间;(3)求时的密度函数。例4:质点在直线上的随机游动,令为质点在时刻时所处的位置,试考察其样本函数和状态空间。例5:考察某“服务站”在时间内到达的“顾客”数,记为,则是一随机过程,试考察其样本函数和状态空间。若记为第个“顾客”到达的时刻,则为一随机序列,我们自然要关心的情况以及它与随机过程的关系,这时要将两个随机过程作为一个整体来研究其概率特性(统计特性)。例6:布朗运动。1.随机过程的分类随机过程的分类一般有两种方法:(1)以参数集和状态空间的特征来分类;(2)以统计特征或概率特征来分类

4、。我们分述如下:(一)以参数集和状态空间的特性分类:菁英班_随机过程讲稿作者孙应飞以参数集的性质,随机过程可分为两大类:(1)可列;(2)不可列。以状态空间的性质,即所取的值的特征,随机过程也可以分为两大类:(1)离散状态,即所取的值是离散的;(2)连续状态,即所取的值是连续的。由此可将随机过程分为以下四类:(a)离散参数离散型随机过程;(b)连续参数离散型随机过程;(c)连续参数连续型随机过程;(d)离散参数连续型随机过程。(二)以随机过程的统计特征或概率特征分类:以随机过程的统计特征或概率特征来进行分类,一般有以下一些:(a)独立增量过程;(b)Markov过程;(c)

5、二阶矩过程;(d)平稳过程;(e)鞅;(f)更新过程;(g)Poission过程;(h)维纳过程。注意:以上两种对随机过程的分类方法并不是独立的,比如,我们以后要讨论的Markov过程,就有参数离散状态空间离散的Markov过程,即Markov链,也要讨论参数连续状态离散的Markov过程,即纯不连续Markov过程。在下面几章中,我们将研究几种重要的、应用非常广泛的随机过程。1.随机过程的数字特征(一)单个随机过程的情形菁英班_随机过程讲稿作者孙应飞设是一随机过程,为了刻画它的统计特征,通常要用到随机过程的数字特征,即随机过程的均值函数、方差函数、协方差函数和相关函数。下

6、面我们给出它们的定义。(a)均值函数:随机过程的均值函数定义为:(假设存在)(b)方差函数:随机过程的方差函数定义为:(假设存在)(c)(自)协方差函数:随机过程的(自)协方差函数定义为:(d)(自)相关函数:随机过程的(自)相关函数定义为:(e)特征函数:记:称为随机过程的有限维特征函数族。数字特征之间的关系:例7:考察上面的例1,(1)写出的一维分布列;(2)写出的二维分布列;(3)求该过程的均值函数和相关函数。菁英班_随机过程讲稿作者孙应飞例8:求例2中随机过程的均值函数和相关函数。(一)两个随机过程的情形设、是两个随机过程,它们具有相同的参数集,对于它们的数字特征,

7、除了有它们自己的数字特征外,我们还有:(a)互协方差函数:随机过程和的互协方差函数定义为:(b)互相关函数:随机过程和的互相关函数定义为:互协方差函数和互相关函数有以下的关系:如果两个随机过程和,对于任意的两个参数,有或则称随机过程和是统计不相关的或不相关的。(二)有限维分布族设是一随机过程,对于,,记其全体菁英班_随机过程讲稿作者孙应飞称为随机过程的有限维分布族。它具有以下的性质:(1)对称性:对的任意排列,则有:(2)相容性:对于,有:注1:随机过程的统计特性完全由它的有限维分布族决定。注2:有限维分布族与有限

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