《应用随机过程教程》教学资源（参考资料）与在算法和智能计算中的应用——第2章 随机样本生成法

《应用随机过程教程》教学资源（参考资料）与在算法和智能计算中的应用——第1章 概率论精要回顾与补充

《应用随机过程教程》教学资源（参考资料）与在算法和智能计算中的应用——符号说明

《应用随机过程教程》教学资源（参考资料）与在算法和智能计算中的应用——前言

在这一部分中,我们介绍若干常见的重要的随机变量弱相依 性的定义,建立各种混合序列的协方差的界,并讨论各个不同定义 间的关系,这些将给出于第一章中 在第二章中,我们给出混合序列部分和的某些矩的估计,它在 极限定理中扮演重要的角色,在许多定理的证明中常常是必不可 少的关键所在

第二章随机过程的一般概念 2.1随机过程的基本概念和例子 定义2.1.1:设(,F,P)为概率空间,T是某参数集,若对每一个t∈T,(tw 是该概率空间上的随机变量,则称X(t,w)为随机过程(Stochastic Process 随机过程就是定义在同一概率空间上的一族随机变量

第一章概率论基础知识 1.事件、概率和概率空间 1.1随机事件的运算和概率 1.2代数(城)和Bore集

第八章 Gauss过程与 Brown运动 8.1多维正态分布 设X是n维随机变量,称X服从n维正态分布,如果它的特征函数为 (t)=exp{jtu-t},并记为~N(u,2)。易知,EX=u,Var(X)=如 果≠0,则的分布密度为f(x)=1exp2x-a)2-(x-)

第四章离散时间 Markov链 4.1定义和一些例子 在一些物理学、生物学、经济学等许多学科中都有如下行为的系统:该系统 是与时间有关的一个系统,如果已知系统在现在的状态,则此系统的过去所处的 状态与将来所处状态是(条件)独立的,这个特性称为 Markov性。本节我们考 虑状态空间S为离散的,用o,i1,…或i,j表示状态,参数集T为离散的(一般表 示时间),T={1,2

第六章二阶矩过程与随机分析初步 6.1二阶矩过程 定义6.1.1:若随机过程X(t),t∈T有EX()2<∞,则称X()为二阶矩过程。 以L2记所有二阶绝对矩有限的随机变量全体。由 Schwarz不等式:x,yl2, ExyExy2,对于二阶矩过程其均值函数(t)=EX(1),协方差函数 r(s,t)=e(x(s)-u(s)(()-u(),相关函数(st)=Ex(s)X()总是存在的