对外经济贸易大学：《应用随机过程 Applied Stochastic Processes》课程教学资源（课件讲稿）第三章 随机过程定义和分类（随机过程的基本概念与类型）

1951 第三章： 随机过程的基本概念与 类型 ·随机过程的背景和基本概念 2/57 有限维分布与Kolmogorov.定理 ·随机过程的基本类型 ·正态过程 GoBack FullScreen Close Quit

2/57 kJ Ik J I GoBack FullScreen Close Quit 1nŸµ ëÅL߃VgÜ a. • ëÅLßµ⁄ƒVg • kÅë©ŸÜKolmogorov½n • ëÅL߃a. • Lß

数传在☑ §3.1 随机过程的背景 1951 在许多实际问题中，不仅需要对随机现象做特定时间点 上的一次观察，且需要做多次的连续不断的观察，以观察研 究对象随时间推移的演变过程， 例3.1.1对某股票的价格进行T年的连续观察，记录 3/57 得 {Xt,0≤t≤T. 例3.1.2从杂乱电讯号的一段观察{Y(t), 0<t< T}中，研究是否存在某种随机信号S(t): 例3.1.3监听器上收到某人的话音记录{Z(t),a< t<B}试问他是否确实是追踪对象. GoBack FullScreen Close Quit

3/57 kJ Ik J I GoBack FullScreen Close Quit §3.1 ëÅLßµ 3Nı¢SØK•, ÿ=IáÈëÅyñâA½ûm: ˛òg* , ÖIáâıgÎYÿ‰* , ±* Ô ƒÈñëûmÌ£¸CLß. ~ 3.1.1 È,¶dÇ?1TcÎY* , P¹  {Xt, 0 ≤ t ≤ T}. ~ 3.1.2 l,œ>’“ò„* {Y (t), 0 < t < T} •, Ôƒ¥ƒ3,´ëÅ&“S(t). ~ 3.1.3 ifÏ˛¬,<{—P¹{Z(t), α < t < β} £Ø¶¥ƒ(¢¥JlÈñ

数传在☑ 例3.1.4设某种细菌群体的个数在时段(t,t十△t)内 1951 只能增加，增加的数量与t时刻的细菌数成正比，且xo= x(0)>0. Proof 确定性下的模型：设t时刻的细菌数为x(t), 有 4/57 △x(t)=λc(t)△t,入>0. 当△t→0，可得到： de(t)=xa(t). dt 解得实值连续函数 x(t)=x(0)exp(入t). GoBack 随机下的模型： 设时刻t细菌数为随机变量X(t), FullScreen Close Quit

4/57 kJ Ik J I GoBack FullScreen Close Quit ~ 3.1.4 ,´[ˇ+NáÍ3û„(t, t + ∆t) S êUO\, O\ͲÜt ûè[ˇÍ§', Öx0 = x(0) > 0. Proof (½5e.µ tûè[ˇÍèx(t), k ∆x(t) = λx(t)∆t, λ > 0. ∆t → 0, åµ dx(t) dt = λx(t). )¢äÎYºÍ x(t) = x(0) exp(λt). ëÅe.µ ûèt [ˇÍèëÅC˛X(t)

数传有园 设(t,t+△t)内增加的细菌数与△t有关而与t无关，在X(t)= 1951 x条件下，X(t十t)变为x十1个的概率为 P(X(t+△t)=x+1X(t)=x)=λx△t+o(△t). 又设(t,t十△t)内增加不少于两个细菌的概率为o(t).根据 全概率公式可以得到： P(X(t+△t)=x)=(1-λx△t)P(X(t)=x) 5/57 +入(x-1)△tP(X(t)=x-1)+o(△t): 最后得到： P(X(t)=c)=C-exp(-λxot)(1-exp(-λt)-0,x≥xo. 注1(1)与确定性结果不同处在固定时刻t未给出确 定的细菌数，给定t时刻的概率分布：P(X(t)=x) GoBack FullScreen Close Quit

5/57 kJ Ik J I GoBack FullScreen Close Quit (t, t+∆t) SO\[ˇÍÜ∆t k' Üt Ã', 3X(t) = x ^áe, X(t + t) Cèx + 1 áV«è P(X(t + ∆t) = x + 1|X(t) = x) = λx∆t + o(∆t). q(t, t + ∆t) SO\ÿu¸á[ˇV«èo(t). ä‚ V«˙™å±µ P(X(t + ∆t) = x) = (1 − λx∆t)P(X(t) = x) +λ(x − 1)∆tP(X(t) = x − 1) + o(∆t). Å￾µ P(X(t) = x) = C x−x0 x−1 exp(−λx0t)(1 − exp(−λt))x−x0 , x ≥ x0. 5 1 (1) Ü(½5(Jÿ”?3½ûèt ôâ—( ½[ˇÍ , â½t ûèV«©ŸµP(X(t) = x)

(2)细菌个数X(t)随时间的推移而改变，是一族随机 1951 变量 83.2 基本概念 定义3.2.1随机过程是概率空间(2，F,P)上的一族 随机变量{X(t),t∈T,其中t是参数，它属于某个指标 6/57 集下，T称为参数集. 注： 当T={0,1,2,·}时称之为随机序列或时间序列 。 ·随机过程{X(t,w),t∈T,w∈2}是定义在T×2上的二 元函数. GoBack 定义3.2.2用E表示随机过程的值域，称E为过程的 FullScreen Close Quit

6/57 kJ Ik J I GoBack FullScreen Close Quit (2) [ˇáÍX(t)ëûmtÌ£ UC, ¥òxëÅ C˛ §3.2 ƒVg ½¬ 3.2.1 ëÅLߥV«òm(Ω, F, P)˛òx ëÅC˛{X(t), t ∈ T}ߟ•t¥ÎÍßß·u,áçI 8T, T°èÎÍ8. 5µ • T = {0, 1, 2, · · · } û°ÉèëÅS½ûmS. • ëÅLß{X(t, ω), t ∈ T, ω ∈ Ω}¥½¬3T × Ω˛ ºÍ. ½¬ 3.2.2 ^E L´ëÅLßäç, °E èLß