第一节 随机环境中的微分 第二节 两个一般模型 第三节 罕见和正常事件的描述 第四节 小概率事件的模型

第五章连续时间 Markov链 5.1连续时间 Markov链 连续时间 Markov链的要旨仍然是 Markov性与上一章不同之处在于指标集 (这里表示时间)取值连续,通常为≥0}。状态仍然是离散的,最多取可数 个值,我们用整数值0,1,2…表示

一、功率谱密度的定义 二、WienerKhinchin-定理定理4.8(Wiener-Khinchin-定理)若X(t)为宽平稳过程,且其自相关函数Rx()满足

基本思想: 把水文要素随时间的变化作为一个随机过程来研究,分析水文要素前后期演变情况的统计规律,应用这一规律由前期水文要素的数值作出后期要素的预报。 一个随机过程离散化后得到一个水文时间序列

第一节 二阶矩过程 第二节 均方极限 第三节 均方连续性 第四节 均方导数 第五节 均方积分 第六节 均方黎曼—司蒂吉斯积分 第七节 均方导数与均方积分的分布 第八节 均方微分方程

连续时间马氏链 仍记状态空间为S={0,1,2,…} 定义设随机过程X={X(t),t≥0}对于任意0≤to0就有 P{(tn+1)=in+1(to) io, X (t1) =i1,.,()= in} =P{X(tn+) in+()= in} 则称{X(t),t≥0}为连续参数马尔可夫链(简称连续参数马氏链)

《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