第一节 引 言 第二节 Ito积分的理论 第三节 Ito积分的特征 第四节 Ito定理及应用 第五节 更复杂情况下的Ito公式

❖ 随机变量 ❖ 随机变量的数字特征 ❖ 参数估计 ❖ 回归分析 ❖ 随机过程 ❖ 随机过程的数字特征 ❖ 随机过程的谱密度

7.1 随机服务系统 7.2 随机服务过程 7.3 服务时间与间隔时间 7.4 输入过程 7.5 生灭过程 7.6 纯增过程

柯尔莫哥洛夫,AH(1930~1987) 苏联科学家,1903年4月生于俄国顿巴夫,1987年10月卒 于 苏联莫斯科.1920年入莫斯科大学学习,1931年任莫斯科大 学教授后任该校数学所所长,1939年任苏联科学院院士,他 对开创现代数学的一系列重要分支做出了重大贡献. 柯尔莫哥洛夫建立了在测度论基础上的概率论公理系统,奠 定了近代概率论的基础,他也是随机过程论的奠基人之一 1980年由于他在调和分析、概率论、遍历理论等方面的出 色 工作获沃尔夫奖

一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

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ANSYS随机振动分析功能可以获得结构随机振动响应过程的各种统计参数(如:均 值、均方根和平均频率等),根据各种随机疲劳寿命预测理论就可以成功地预测结构 的随机疲劳寿命。本文介绍了 ANSYS随机振动分析功能,以及利用该功能,按照 SteinbergMiner提出的基于高斯分布和线性累计损伤定律的三区间法进行ASS随 机疲劳计算的具体过程

本文建立了LD法炼钢过程中脱碳动力学的理论随机模型,它是带有随机初始条件和非齐次项的“分段型”随机微分方程。文中运用伊藤（It?）随机方程的理论求出了“解过程”和矩函数,讨论了该过程的主要统计性质。最后通过数值例子进行了模型的参数估计,并验证了“后期”模型的可靠性