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《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6章 连续时间的Markov链(Q-过程)
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一、概率空间 二、掌握对随机现象的数学建模方法 三、随机对象 四、概念及其描述 五、五种概率函数 六、各种矩描述
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第3.1节 随机变量的数字特征 第3.2节 随机向量的数字特征 第3.3节 大数定律与中心极限定理
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一、统计判决理论 二、确定波形的检测 三、离散随机信号的检测
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1.设N为取值非负整数的随机变量,证设X是非负随机变量,具有分布函数F(x),证
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下面讨论在条件N(1)=n下,S,S2…,S,的条件分布问题。 定理:设{N()t≥0}为时齐 Poission过程,则对v0
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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
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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
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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
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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
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