随机过程习题解析
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湖南大学本科课程《随机过程》第6章习题及参考答案主讲教师:何松华 教授1. 给定实数x 和一个平稳随机过程()X t ,定义理想门限系统的特性为1()()0()X t xY t X t x≤⎧=⎨>⎩ 试证:(1) [()]()X E Y t F x =;(2) ()](,,)Y X R F x x ττ=证:(1) ()Y t 在任意时刻为只有两种取值1,0的随机变量,则[()]1{()1}0{()0}{()1}{()}(,)() ()X X E Y t P Y t P Y t P Y t P X t x F x t F x =⨯=+⨯====≤==根据平稳性(2)根据相关函数定义,有()][()()]11{()1,()1}01{()0,()1} 10{()1,()0}00{()0,()0}{()1,()1}{(),()}(,;,)(,;) ()Y X X R E Y t Y t P Y t Y t P Y t Y t P Y t Y t P Y t Y t P Y t Y t P X t x X t x F x x t t F x x ττττττττττ=+=⨯⨯+==+⨯⨯+==+⨯⨯+==+⨯⨯+===+===+≤≤=+=根据平稳性2.设平方律检波器的传输特性为2y x =,在检波器输入端加入一窄带高斯随机过程()X t ,其概率密度函数为22()()}2X Xx a f x σ-=- 在检波器后联接一个理想低通滤波器,求低通滤波器输出过程的一维概率密度和均值;当0a =时结果有何变化。
解:根据题意,()X t 为非零均值的中频窄带随机过程,可以表示为:00()()cos()()sin()C S X t a A t t A t t ωω=+-其中()C A t 、()S A t 为零均值窄带随机过程的同向分量以及正交分量,都服从均值为0、方差为2X σ的正态分布,且在同一时刻互不相关,则检波器输出信号22002222200000()[()cos()()sin()]1111()()2()cos()()cos(2)()cos(2)2222 2()sin()()()sin(2)C S C S C C S S C S X t a A t t A t t a A t A t aA t t A t t A t t aA t t A t A t t ωωωωωωω=+-=++++--- 通过理想低通滤波后,滤波器输出信号为2221()[()()]2C S Z t a A t A t =++由于随机变量()C A t 、()S A t 为互不相关(正态分布情况与独立等价)的正态随机变量,则22122()()()C S XXA t A t Z t σσ=+服从自由度为2的卡方分布,即11121/22/211221()22(2/2)z z Z z ef z e ---==Γ 221()()2X Z t Z t a σ=+,2122[()]()[()]XZ t a Z t h Z t σ-==,根据随机变量函数的概率密度关系,()Z t 的一维概率密度分布函数为22122()1()[()] ()X z a Z Z Xdh z f z f h z e z a dz σσ--==≥2222222211[()]{[()()]}[]22C S X X X E Z t E a A t A t a a σσσ=++=++=+当0a =时,221() (0)X zZ Xf z e z σσ-=≥,2[()]X E Z t σ=。
第二章 Markov 过程 习题解答1、 设}1,{≥n n ξ为相互独立同分布的随机变量序列,其分布为:01}0{,0}1{>-===>==p q P p P n n ξξ定义随机序列}2,{≥n X n 和}2,{≥n Y n 如下:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=========----;1,1,3;0,1,2;1,0,1;0,0,01111n nn n n n n nn X ξξξξξξξξ ⎩⎨⎧===-;,1;0,0,01其它n n n Y ξξ试问随机序列}2,{≥n X n 和}2,{≥n Y n 是否为马氏链?如果是的话,请写出其一步转移概率矩阵并研究各个状态的性质。
不是的话,请说明理由。
解:(1)显然,随机序列}2,{≥n X n 的状态空间为}3,2,1,0{=S 。
任意取S i i i j i n ∈-132,,,,, ,由于当i X n =给定时,即1,-n n ξξ的值给定时,就可以确定1+n X 的概率特性,即我们有:}{},,,,{12233111i X j X P i X i X i X i X j X P n n n n n n ========+--+因此}2,{≥n X n 是齐次马氏链,其一步转移概率矩阵为:⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=p qp q p q p qP 0000000 由于01,0>-=>p q p ,画出状态转移图,可知各个状态都相通,且都是非周期的,因此此链是不可约的遍历链。
(也可以利用02>P 判定此链是不可约的遍历链)(2)显然,}2,{≥n Y n 的状态空间为}1,0{=S ,由于:}1,1{}1,1,0{}1,10{23234234=========Y Y P Y Y Y P Y Y Y P}0,1{}0,1,0{}0,10{23234234=========Y Y P Y Y Y P Y Y Y P由}2,{≥n Y n 的定义,可知}1,1,1{}1,1,0{}0,1,1{}0,1,0{}1,0,1{}1,1{12312312312312323===⋃===⋃===⋃⋃===⋃======ξξξξξξξξξξξξξξξY Y}1,1,0,0{}0,1,0,0{}1,1,0{12341234234====⋃========ξξξξξξξξY Y Y}0,0,1{}0,1{12323======ξξξY Y , ∅====}0,1,0{234Y Y Y利用}1,{≥n n ξ是相互独立同分布的随机变量序列及其分布,我们有:322233}1,1{q q p pq Y Y P ++=== 223234}1,1,0{q p pq Y Y Y P +==== 223}0,1{pq Y Y P ===0}0,1,0{234====Y Y Y P即有:22222343}1,10{q p pq qp pq Y Y Y P +++==== 0}0,10{234====Y Y Y P由于01,0>-=>p q p ,因此有}0,10{}1,10{234234===≠===Y Y Y P Y Y Y P根据马氏链的定义可知}2,{≥n Y n 不是马氏链。
第2章随机过程习题及答案第二章随机过程分析1.1学习指导1.1.1要点随机过程分析的要点主要包括随机过程的概念、分布函数、概率密度函数、数字特征、通信系统中常见的几种重要随机过程的统计特性。
1.随机过程的概念随机过程是一类随时间作随机变化的过程,它不能用确切的时间函数描述。
可从两种不同角度理解:对应不同随机试验结果的时间过程的集合,随机过程是随机变量概念的延伸。
2.随机过程的分布函数和概率密度函数如果ξ(t)是一个随机过程,则其在时刻t1取值ξ(t1)是一个随机变量。
ξ(t1)小于或等于某一数值某1的概率为P[ξ(t1)≤某1],随机过程ξ(t)的一维分布函数为F1(某1,t1)=P[ξ(t1)≤某1](2-1)如果F1(某1,t1)的偏导数存在,则ξ(t)的一维概率密度函数为F1(某1,t1)f1(某1,t1)(2-2)某1对于任意时刻t1和t2,把ξ(t1)≤某1和ξ(t2)≤某2同时成立的概率F2(某1,某2;t1,t2)P(t1)某1,(t2)某2(2-3)称为随机过程(t)的二维分布函数。
如果2F2(某1,某2;t1,t2)f2(某1,某2;t1,t2)(2-4)某1某2存在,则称f2(某1,某2;t1,t2)为随机过程(t)的二维概率密度函数。
对于任意时刻t1,t2,…,tn,把Fn(某1,某2,,某n;t1,t2,,tn)P(t1)某1,(t2)某2,称为随机过程(t)的n维分布函数。
如果,(tn)某n(2-5)nFn(某1,某2,,某n;t1,t2,,tn)fn(某1,某2,,某n;t1,t2,,tn)(2-6)某1某2某n存在,则称fn(某1,某2,…,某n;t1,t2,…,tn)为随机过程(t)的n维概率密度函数。
3.随机过程的数字特征随机过程的数字特征主要包括均值、方差、自相关函数、协方差函数和互相关函数。
随机过程(t)在任意给定时刻t的取值(t)是一个随机变量,其均值为E(t)某f1(某,t)d某(2-7)其中,f1(某,t)为(t)的概率密度函数。
随机过程课后习题答案随机过程课后习题答案随机过程是概率论和数理统计中的一个重要分支,研究的是随机事件在时间上的演变规律。
在学习随机过程的过程中,习题是不可或缺的一部分。
通过解习题,我们可以更好地理解和掌握随机过程的基本概念和性质。
下面是一些随机过程课后习题的答案,希望对大家的学习有所帮助。
1. 假设随机过程X(t)是一个平稳过程,其自协方差函数为Cov[X(t), X(t+h)] =e^(-2|h|),求该过程的自相关函数。
解:首先,自协方差函数Cov[X(t), X(t+h)]可以通过自相关函数R(t, h)来表示,即Cov[X(t), X(t+h)] = R(t, h) - E[X(t)]E[X(t+h)]。
由于该过程是平稳过程,所以E[X(t)]和E[X(t+h)]是常数,可以将其记为μ。
因此,Cov[X(t), X(t+h)] = R(t, h) - μ^2。
根据题目中给出的自协方差函数,我们有e^(-2|h|) = R(t, h) - μ^2。
将μ^2移到等式左边,得到R(t, h) = e^(-2|h|) + μ^2。
所以,该过程的自相关函数为R(t, h) = e^(-2|h|) + μ^2。
2. 假设随机过程X(t)是一个平稳过程,其自相关函数为R(t, h) = e^(-3|h|),求该过程的均值和方差。
解:由于该过程是平稳过程,所以均值和方差是常数,可以将均值记为μ,方差记为σ^2。
根据平稳过程的性质,自相关函数R(t, h)可以表示为R(h) = E[X(t)X(t+h)] =E[X(0)X(h)]。
根据题目中给出的自相关函数,我们有R(h) = e^(-3|h|)。
将t取为0,得到R(h) = E[X(0)X(h)] = μ^2。
所以,该过程的均值为μ。
根据平稳过程的性质,方差可以表示为Var[X(t)] = R(0) - μ^2。
将t取为0,得到Var[X(t)] = R(0) - μ^2 = e^(-3*0) - μ^2 = 1 - μ^2。
一、1.1设二维随机变量(,)的联合概率密度函数为:试求:在时,求。
解:当时,==1.2 设离散型随机变量X服从几何分布:试求的特征函数,并以此求其期望与方差。
解:所以:2.1 袋中红球,每隔单位时间从袋中有一个白球,两个任取一球后放回,对每 对应随机变量一个确定的t⎪⎩⎪⎨⎧=时取得白球如果对时取得红球如果对t e t tt X t 3)(.维分布函数族试求这个随机过程的一2.2 设随机过程,其中是常数,与是相互独立的随机变量,服从区间上的均匀分布,服从瑞利分布,其概率密度为试证明为宽平稳过程。
解:(1)与无关(2),所以(3)只与时间间隔有关,所以为宽平稳过程。
2.3是随机变量,且,其中设随机过程U t U t X 2cos )(=求:,.5)(5)(==U D U E.321)方差函数)协方差函数;()均值函数;((2.4是其中,设有两个随机过程U Ut t Y Ut t X ,)()(32==.5)(=U D 随机变量,且数。
试求它们的互协方差函2.5,试求随机过程是两个随机变量设B At t X B A 3)(,,+=的均值),(+∞-∞=∈T t 相互独若函数和自相关函数B A ,.),()(),2,0(~),4,1(~,21t t R t m U B N A X X 及则且立为多少?3.1一队学生顺次等候体检。
设每人体检所需的时间服从均值为2分钟的指数分布并且与其他人所需时间相互独立,则1小时内平均有多少学生接受过体检?在这1小时内最多有40名学生接受过体检的概率是多少(设学生非常多,医生不会空闲)解:令()N t 表示(0,)t 时间内的体检人数,则()N t 为参数为30的poisson 过程。
以小时为单位。
则((1))30E N =。
40300(30)((1)40)!k k P N e k -=≤=∑。
3.2在某公共汽车起点站有两路公共汽车。
乘客乘坐1,2路公共汽车的强度分别为1λ,2λ,当1路公共汽车有1N 人乘坐后出发;2路公共汽车在有2N 人乘坐后出发。
一、1.1设二维随机变量(,)的联合概率密度函数为:试求:在时,求。
解:当时,==1.2 设离散型随机变量X服从几何分布:试求的特征函数,并以此求其期望与方差。
解:所以:2.1 袋中红球,每隔单位时间从袋中有一个白球,两个任取一球后放回,对每 对应随机变量一个确定的t⎪⎩⎪⎨⎧=时取得白球如果对时取得红球如果对t e t tt X t 3)(.维分布函数族试求这个随机过程的一2.2 设随机过程,其中是常数,与是相互独立的随机变量,服从区间上的均匀分布,服从瑞利分布,其概率密度为试证明为宽平稳过程。
解:(1)与无关(2),所以(3)只与时间间隔有关,所以为宽平稳过程。
2.3是随机变量,且,其中设随机过程U t U t X 2cos )(=求:,.5)(5)(==U D U E.321)方差函数)协方差函数;()均值函数;((2.4是其中,设有两个随机过程U Ut t Y Ut t X ,)()(32==.5)(=U D 随机变量,且数。
试求它们的互协方差函2.5,试求随机过程是两个随机变量设B At t X B A 3)(,,+=的均值),(+∞-∞=∈T t 相互独若函数和自相关函数B A ,.),()(),2,0(~),4,1(~,21t t R t m U B N A X X 及则且立为多少?3.1一队学生顺次等候体检。
设每人体检所需的时间服从均值为2分钟的指数分布并且与其他人所需时间相互独立,则1小时内平均有多少学生接受过体检?在这1小时内最多有40名学生接受过体检的概率是多少(设学生非常多,医生不会空闲)解:令()N t 表示(0,)t 时间内的体检人数,则()N t 为参数为30的poisson 过程。
以小时为单位。
则((1))30E N =。
40300(30)((1)40)!k k P N e k -=≤=∑。
3.2在某公共汽车起点站有两路公共汽车。
乘客乘坐1,2路公共汽车的强度分别为1λ,2λ,当1路公共汽车有1N 人乘坐后出发;2路公共汽车在有2N 人乘坐后出发。
一、1.1设二维随机变量(,)的联合概率密度函数为:试求:在时,求。
解:当时,==1.2 设离散型随机变量X服从几何分布:试求的特征函数,并以此求其期望与方差。
解:所以:2.1 袋中红球,每隔单位时间从袋中有一个白球,两个任取一球后放回,对每 对应随机变量一个确定的t⎪⎩⎪⎨⎧=时取得白球如果对时取得红球如果对t e t tt X t 3)(.维分布函数族试求这个随机过程的一2.2 设随机过程,其中是常数,与是相互独立的随机变量,服从区间上的均匀分布,服从瑞利分布,其概率密度为试证明为宽平稳过程。
解:(1)与无关(2),所以(3)只与时间间隔有关,所以为宽平稳过程。
2.3是随机变量,且,其中设随机过程U t U t X 2cos )(=求:,.5)(5)(==U D U E.321)方差函数)协方差函数;()均值函数;((2.4是其中,设有两个随机过程U Ut t Y Ut t X ,)()(32==.5)(=U D 随机变量,且数。
试求它们的互协方差函2.5,试求随机过程是两个随机变量设B At t X B A 3)(,,+=的均值),(+∞-∞=∈T t 相互独若函数和自相关函数B A ,.),()(),2,0(~),4,1(~,21t t R t m U B N A X X 及则且立为多少?3.1一队学生顺次等候体检。
设每人体检所需的时间服从均值为2分钟的指数分布并且与其他人所需时间相互独立,则1小时内平均有多少学生接受过体检?在这1小时内最多有40名学生接受过体检的概率是多少(设学生非常多,医生不会空闲)解:令()N t 表示(0,)t 时间内的体检人数,则()N t 为参数为30的poisson 过程。
以小时为单位。
则((1))30E N =。
40300(30)((1)40)!k k P N e k -=≤=∑。
3.2在某公共汽车起点站有两路公共汽车。
乘客乘坐1,2路公共汽车的强度分别为1λ,2λ,当1路公共汽车有1N 人乘坐后出发;2路公共汽车在有2N 人乘坐后出发。