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文档简介

1、习题11.令x(t)为二阶矩存在的随机过程,试证它是宽平稳的当且仅当EX(s)与EX(s)X(s+1)都不依赖s.证明:充分性:若X(t)为宽平稳的,则由定义知EX(t)=y,EX(s)X(s+t)=r(t)均与s无关必要性:若EX(s)与EX(s)X(s+1)都与s无关,说明EX(t)=常数,EX(s)X(s+1)为t的函数2.记U,1定义U为在(0,1)中均匀分布的独立随机变量,对0t,x<1n|1,X<t,I(t'x)=hX>t,h1(t'Uk),0<t<1,这是U,,U的经验分布函数。nk1nk=1试求过程X(t)的均值和协方差函数。EI(

2、t,U)=P(U<t)=t,kk并记x(t)解:(I(t,U)=EI(t,U)(EI(t,U)2kkkk丰j,covV(t,U),k=tt2=t(1t)I(s,U)=EI(t,U)I(s,U)EI(t,U)EI(s,U)jkjkj=stst=0k=j,covI(t,U),k1nEX(t)=n顾叫)k=1I(s,U)=EI(t,U)I(s,U)stjkj=min(t,s)st1n-工t=tnk=1cov(X(t),X(s)=-2工COvG(叫),/(s,Ukk=1covC(t,U),I(s,U)n2kjk工jhlmin(s,t)st1=n2k=126/18=(min(s,t)st)n3.令

3、Z,Z为独立的正态分布随机变量,均值为0,方差为c2,k为实数,定12义过程XC)=ZCoskt+ZSink.试求XC)的均值函数和协方差函数,它是宽平稳Solution:Z,ZN(0,c2).12D(Z)=D(Z)=c212的吗?EZ2=EZ2=0.12,CovZ,Z)=0,EXC)=0,Cov(X(t)X(s)二EKzCoskt+ZSink)(ZCosk1212s+ZSinks)12=EEz2CoshtCos九s+Z2SinktSinks+ZZCosktSinks+ZZSinXtCosXs121221=c2(CosktCosks+SinktSinks)+0=C2CosKt-sk(XC)为宽

4、平稳过程.4.Poisson过程XQt>0满足(i)X(0)=0;(ii)对t>s,XC)-X(s)服从均值为k(t-s)的Poisson分布;(iii)过程是有独立增量的.试求其均值函数和协方差函数.它是宽平稳的吗?SolutionEX(t)=E(X(t)-X(0)=kt,D&(t)=ktCov(XQXC)二EX(t)XC)-kt-ks二E(X(t)-X(s)X(s)+EX2(s)k2ts二0+D(X(s)+(EX(s)一k2ts=ks+(ks)2一k2ts=ks(1+ks一kt)显然XC)不是宽平稳的.5.XC)为第4题中的Poisson过程,记y(t)=X(t+1)-

5、X(t),试求过程y(t)的均值函数和协方差函数,并研究其平稳性.SolutionEyC)=k1=k,D(yC)=kCov(y(t),y(s)=Ey(t)y(s)-Ey(t)y(s)=E(x(t+l)-x(t)(x(s+l)-x(s)-九2(1) 若s+1<t,即sWtT,则Cov(y(t),y(s)=0-九2=-九2(2) 若tvs+lWt+1,即tstT,则Cov(y(t),y(s)=Ex(t+1)-x(s+1)+x(s+1)-x(t)x(s+1)-x(t)+x(t)-x(s)-九2=E(x(t+1)-x(s+1)(x(s+1)-x(t)+E(x(t+1)-x(s+1)(x(t)-x

6、(s)+E(x(s+1)-x(t)+E(x(s+1)-x(t)(x(t)-x(s)-九2=九(s+1-t)=九-九(t-s)-九2(3) 若tvsvt+1Cov(y(t),y(s)=Ex(t+1)-x(s)+x(s)-x(t)x(s+1)-x(t+1)+x(t+1)-x(s)-九2=(x(t+1)-x(s)(x(s+1)-x(t+1)+E(x(t+1)-x(s)(x(t+1)-x(s)+E(x(s)-x(t)(x(s+1)-x(t+1)+E(x(s)-x(t)(x(t+1)-x(s)-九2=0+九(t+1-s)+0-九2=九+九(t-s)-九2(4) 若s>t+1Cov(y(t),y(s

7、)=0-九2=-九2由此知,故方差只与t-s有关,与t,s无关故此过程为宽平稳的。6,令z和z是独立同分布的随机变量,P(z=-1)=P(z=1)=1/21212记x(t)=ZCOS九t+z2sin九t,teR,试证:x(t)是宽平稳的,它是严平稳吗?证明:Ez=0,Ez2=(-1)2Xl/2+12Xl/2=l/2+l/2=l=D(z)111Cov(z,z)=012Ex=0tcov(x,x)=E(x,x)=E(z2cos九tcos九s+z2sin九tsin九s+zzcos九tsin九s+zzsintsts121212九tcos九s)=cos九tcos九s+sin九tsin九s+0+0=cos(

8、t-s)故x(t)为宽平稳的。而x(t)cos九t+sin九tcos九t-sin九t-cos九t+sin九t-cos九t-sin九t-cos九(t+h)+sin九(t+h)x(t+h)cos(九(t+h)+sin九(t+h)cos(九(t+h)-sin九(t+h)x(t+h)-cos九(t+h)-sin九(t+h)P14显然,x(t)与x(t+h)的分布不相等,故不是严平稳的。7、试证:若Z,Z,为独立同分布的随机变量,定义X=Z+Z+.+Z,则x,n>001n01nn是独立增量过程。Proof:XX=Z+.+Z与Z,Z,.,Z相互独立,n+mnn+1n+m01n故X-X与X相互独立。n

9、+mnn8、若X,X.为独立随机变量,还要添加什么条件才能确保它是严平稳的随机过程?12Solution:添加X,X.,同分布的条件。129令X和Y是从单位圆内的均匀分布中随机选取一点所得的横坐标和纵坐标,试计算条件概3率:P(X2+Y2nX>Y)4Solution:P(X>Y)=口f(x,y)dxdy=x>yp(X2+Y24iX>Y)P(X2+Y2>4,X>Y)P(X>Y)=2也的2rd°dr=82410. 粒子依参数为入的Poisson分布进入计数器,两粒子到达的时间间隔T1,T2,是独立的参数为入的指数分布随机变量。记$是0,1时段中的

10、粒子总数,时间区间1丘0,1,其长度记为|I|.试证明P(T1WI,S=1)=P(T1WI,T1+T21),并由此计算P(T1WI|S=1)=|I|.Proof。T1WI,S=1表明在I内来到了一个粒子,在0,1-1内再也没有来到粒子,也就是说第二个粒子的到来在0,1之后,即T1+T21.(T1+T2为第二个粒子来到的时间)。从而PT1ei,S=1=PT1ei,T1+T2>1P(Tiei|S=1)=P(Tiei,S=1)/P(S=1)=P(T1eI,T1+T2>1)/P(S=1)SP(入)=入|l|e-MH*(入(1-|I|)o*e-x(1-|i|)/入e-x=|I|11. X,Y

11、为两独立随机变量且分布相同,证明E(x|x+y=z)=E(y|x+y=z).并试求基于x+y=z的x的最佳预报,并求出预报误差E(x-©(x+y)2Proof:因x与y独立,且分布相同,则x|x+y=z=dy|x+y=z故E(x|x+y=z)=E(y|x+y=z)而E(x+y|x+y=z)=z,故E(x|x+y=z)=z/2用任意的©(z)来对x做预报,预报误差为:E(x-©(z)2=E(x-E(x|x+y=z)+E(x|x+y=z)-©(z)2=E(x-E(x|x+y=z)2+E(E(x|x+y=z)-©(z)2+2E(x-E(x|x+y=z

12、)*(E(x|x+y=z)-©(z)=E(x-E(x|x+y=z)2+E(E(x|x+y=z)-©(z)2三E(x-E(x|x+y二z)2取等号,当且仅当©(z)=E(x|x+y=z)预报误差E(x©(x+y)2=E(xz/2)12、气体分子的速度V有三个垂直分量卩,V,V,它们的联合分布密度依xyzMaxwell-Boltzman定律为exp6,v,v)=-_123(2tikT)3其中k是Boltzman常数,T为绝对温度,给定分子的总动能为e.试求分子沿x方向的动量的绝对值的期望值。解:由于V,xV,V的联合密度函数为y,v,v55y6,v,v123

13、)=(2hkT”1exp'v2+v2+v2)12I2KT丿v2exp<(2kT”v232kT因此,V,xV,的总动能为互相独立,且V,V,xyV都服从正态分布N(0,kT).故气体分子Z+V2+V2)yz(1)2e由此可得而气体沿x方向的动量的绝对值的期望值为mE+86kt)28exp2Kfdvi+viexp2L加2kTi2m£t2j+8vexp01ZL|dv2kT1+"expoV212kT丿>dC)i、12、丄2由此及(i)可得mE(V)13. 若"'”一独立同分布,他们服从参数作勺指数分布,试证:是参数汕")为的分布,其密

14、度函数为:山心叩;-儿小厂;"Proof.5“"+mxleor-血1一入AAey口小(卩j(0&r=i记丫则z11r+oq(n-1)!J0CAh=()(入沁)I由矩母函数与分布函数相互唯一决定知为,分布。VV入1VIV14. 设为相互独立的均值为和亠的Poisson随机变量。试求的分布。并计算给定X:_X-"时"的条件分布。GOPQq+=k)=EP(XT=nbXj=k-m)Solution.=工p(xi=m,Xzk-m)m=0k)mpA1-A=厶矿Ll-)_mA2-A.-(k1+x2)£Y入吠mk'Am!(k-m!)12m二Uk

15、7七)丄yik!mk-mkJZjm!(k-m!)12m=Uk7klk'內:小严k!(xfX1+X2-n)f+X"P的+X厂n)7df*11-fA1一入1A1-、7lC(n-0!C(WF”).cn!=50+疋5+知)15.若Xi,X2独立且有相同的以以为参数的指数分布,N服从几何分布即P(N=n)=卩1-3nj,n=12,0V卩1.试求随机和Xi的分布。解:九ntn-1P(Y=yIN=n)=ye丄dt,o(n-1)!P(Y<y)=兰P(Y<y,N二n)n=1=2P(Y<yIN=n)P(N=n)n=12Jy九ntn-1e_xdt卩(1-卩)=10(n-1)!n=

16、1f(y)=2g巴九1-卩竺e內1(nr)!n=1g九1-Byn-1=pAe_九y21n1pAeAyeA1-py=ApeAPy.(y>0)yE(Ap)16.若X1,X2,独立同分布,P(Xi=±1)=12,N与Xi,i±l独立且服从参数为pY2N的几何分布,o<p<1试求随机和XXi的均值,方差和三、四阶矩。解:E(X.)=(1)x+1x=0,(1)3X2+(1)3X-E(X3)=iEN=丄p,EetXie-tE(X2)=i1 =o,21+et2D(X)=(1)2X1+(1)2x1=1i22E(X4)=(1)4x1+(1)4X丄=1i2211(e-t+et

17、)=ch(t)22t2NXg(t)EetyEE(ei1iy|Nn)E(EetXi)NE(ch(t)N2g(ch(t)np1-pn1=PCh(t)1(1-p)ch(t)Eyng(n)(0)沁)-(1(1常(t”5g'(0)0()卩ch(t)-卩(1-卩)+卩(1-卩)sh2(t)厶、卩-卩(1-卩)1g(t)(1-(1-卩)ch(t)?g(0)门帀Psh(t)-et-e-t注2,ch'(t)=sh(t),sh'(t)ch(t)sh(0)0,ch(0)1,随机变量N服从参数为九的poisson分布,给定N=n,随机变量M服从以n和p为参数的二项分布,试求M的无条件概率分布。

18、P(MmINn)CmPm(1p)n-m,m0.1.2.n解:依题意,nP(Nn)-e-九,n0,1,.n!P(Mm)-艺P(Mm,Nn)艺P(Mm,Nn)nm产P(MmINn)P(Nn)九n工CmPm(1P)n-me九nn!nmn!(1p)nm()九nm(九p)me九m!(nm丿!n!弋l!(1-卩I宀lnm0吐e»exd-p)型e亠p,m-0,1,2.m!m!习题2p(N(s)=kIN(t)=n)1、N(t)为Poiss°n过程,、对st,试求条件概率oCn(s)=kINC)=n)Solution:p(N(s)=k,NC)=n)p(N(t)=n)p(N(s)二k-p(N(

19、t)-N(s)二n-k)p(N(t)=n)(九s)kX(ts)n-k()_k!(nk丿!(Xt)nextn!n!(sk(isn-kk!(n一k)!(t丿(t丿2、N(t),t20为一强度是入的Poisson过程,对s>0试计算:EN(t)N(s)Solution:EN(t)N(t+s)=EN(t)N(t+s)-N(t)+N(t)=EN(t)N(t+s)-N(t)+EN2(t)(独立增量)二EN(t)EN(t+s)-N(t)+入t+(入t)2二入t(Ns)+入t+(入t)2=入t+入2t(t+s)注:EN(t)二入tDN(t)二入tEN2(t)二入t+(入t)23、电报依平均速度为每小时3

20、个的Poisson过程到达电报局,试问:(i) 从早上八点到中午没收到电报的概率?(ii) 下午第一份电报到达时间的分布是什么?注:以八点为初始时刻Solution:用N(t)表示在时间t内到达的电报数,则N(t)P(入t)(i) P(N(2)N(8)=0)=(入4)o/O!)e-“=e-i2(ii) 设T为下午第一份电报到达时间,贝9:P(12WTWt)=P(N(t)N(12)=l)=3(t12)&3(t-i2),t2124.2的possion过程,试求1)P(1)<2)(2)(3)P(1)=1,N(2)=3)P(1)>21N(1)>1P(1)<2=兰e-2+

21、e-2+e-2=5e-2Solution:(1)0!1!2!(2)PN(1)=1,N(2)=3=PN(1)=1,N(2)-N(1)=2(2)=PN(1)=1PN(2)-N(1)=222=2-e-2-e-2=4e-42!P(1)>21N(1)>1=P(1)>2,N(1)>1/PN(1)>1PN(1)>2/PN(1)>11-e-2-2e-22e-2=11-e-21-e-2P(t)=PN(t)=m5. 证明概率m在命题2.1的假定(1)(4)下满足微分方程P'(t)=-九P(t)+九P(t),m=1,2,(*)mmm-1并证明在初始条件下,九mtmP

22、(0)=0m=1,2,m,e-Mm!的解为证明:(*)的导出已在命题2.1中给出,P(t)=eM0P(t)PceMt考虑齐次方程:mmmP(t)=c(t)e-Mt采用变易系数法,m代入(*)有c'(t)e-MtMc(t)e-Mt=Mc(t)e-Mt+MP(t)m1c(t)=九itemtP(t)dt0m1P(t)=ce-Mt+miteMtP(t)dt-e-Mt从而m0m1P(0)=cemt+0=O.(m=1,2,.),c=0而mP(t)=)dt-e-Mt从而m0m1P(t)=知teMt-eMtdt-e-九t=Mt-e-"10P(t)=XfteMtMt-e九tdt-e九t=&qu

23、ot;'"e九t,.202T6. 一部600页的著作,总共有240个印刷错误,试利用Poisson过程近似求出连续3页无错误的概率。240Solution:首先求出强度M=0.4600p(nC+3)-nC)=0)=e0.4x3=e1,2(1.1)7. N(t)是强度为M的Poisson过程,给定N(t)=n,试求第r个事件(r<n)发生的时刻W的r条件概率密度f(W|n)。Wr/N(t)rSolution:rrf(WIn)AW=PN(W)=r-1,N(W+AW)-N(W)=1,N(t)-N(W+AW)=n-r|N(t)=n(九W)r-1(九AW)1(九(t-W-AW)n

24、-2r纟入Wr纟入Wrre入(tW-AW)(r-1)!r1!r(n-r)!rr+o(AW)rW)"n!n!WAW/-W-AW、=(r1)!(nr)!Tt+o(aw)f(WIn)=1Cr-1()r-1(1-/)n-r从而r=tn-1tt8. 令N(t),t>0,i=l,2,n为n个相互独立的有相同参数九的Poisson过程,i记T为全部n个过程中至少发生了一件事的时刻,试求T的颁布。Solution:由题意知,T=ft|兰Ni(t)-1i=1P(Tx)=P(丫N(x)=0)=e-朋x(利用了独立性)ii=1(说明在时刻经x前,没有一个事件发生)厂/、n九e-皿x,x>0fT

25、(x)=0,else9. 考察参数为入的Poisson过程N(t),若每一事件独立地以概率p被观察到,并将观察到的过程记为N(t),试问:N(t)是什么过程?NC)-N(t)呢?111N(t)与NC)N(t)是否独立?11P(N(t)=k)=工P(N(t)=k,N(t)=n)11n=0g=工P(N(t)=k)1(N(t)=n)P(N(t)=n)(九t)ne-九tn!n=kg=工Ckpk(1-p)n-knn=kpkT!1(n-k)!(1P)n-k(加)n-k(kt)ket(kpt)kkf(独立性)(k(1-p)t)1l!(kpt)kektek(ip)tk害e-kt,k=023Ni(t)为强度参数

26、为kpt的Poisson过程。易知N(t)Ni(t)为强度参数为k(1p)t的Poisson过程。(k(1p)t)m记N(t)=N(t)-N(t),则P(N2(t)=m)=7e-k(1-p”212m!(kt)m+kP(N(t)=k,N(t)=m)=P(N(t)=m+k)=_e-kt12(m+k)!丰P(N(t)=k)P(N(t)=m)12故N(t)与N(t)不相互独立。1210. 到达某加油站的公路上的卡车数服从强度参数为k1的Poisson过程化,而到达的小汽车数服从参数为k的Poisson过程N(t),且N(t)与N(t)独立,试问:N(t)+N(t)221212是什么过程?并计算在总车流

27、数N(t)中卡车首先到达的概率。二兰P(NC)二k,NC)二n-k)。P(N(t)=n)12Solution.k=o仝P(N(t)二k(t)二n-k)12k=0(kt)k(kt)n-k=Y1e-中-/2)e-k21k!n-k!k=0e_(人+九2)t-(Xt+九t丄=n!i2U+X2'en!1n=0,1,2,.N°)为参数Xi+X2的Poisson过程取T=inf4INC)=1,NC)=o12PNG)=0,N(r+At)-NG)=1,N(r+At)-NG)=0,N(t)-NG+At=n-1)(U+X2"e-(x1+x20!12XAt1e-X,Ate-X2At1!12

28、C-t-At)C+X)(-t-A-1e-(x1+x2)/(X+XD12n!=n!X(n-1)X+X12X=n1-X+X12-t-AtAt+o(At)tnAtn-11At+o(At)tX=n1-X+X1211-丁,0<t<t八t丿11P4(t)=n211. 冲击模型(shockmodel):记“(t)为某系统到某时刻t受到的冲击次数,它是参数为入的Poisson过程,设第k次冲击对系统的损害大小h服从参数为卩的指数分布,丫,k=1,2,独立同分布。记X(t)为系统所受到的总损害,当损害超过一定的极限。时,系统不能运行,寿命终止,记T为系统寿命,试求系统的平均寿命ET,并对所得结果作出直观解释。文Solution:l<T)dT1-P(T)dr0=rJDP(T)drP(T>5)dsPT>5=PYk<

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