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《随机过程》汪荣鑫(第二版)课后习题答案

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简介:
本书为《随机过程》(第二版)教材配套的学习资料,提供了详尽的课后习题解答,帮助读者深入理解随机过程理论及其应用。 本段落将对《随机过程 汪荣鑫(第二版)》涉及的几个关于平稳过程的问题进行详细解析。 ### 第二章 平稳过程 #### 1. 指出下面所给的习题中,哪些是平稳过程,哪些不是平稳过程? ### (1)设随机过程 \(X_t = e^{-t}X\)(\(t > 0\)),其中 \(X\) 具有在区间 \((-∞, 0)\) 中的均匀分布。 - **解答**:由于 \(X\) 在区间 \((-∞, 0)\) 上具有均匀分布,其数学期望为一个定值。然而,随着 \(t\) 的增加,\(E[X_t] = e^{-t} E[X]\),表明该随机过程不是平稳的,因为它的数学期望随时间变化而减小。 ### (2)设随机过程 \(\{X(t), -∞ < t < +∞\}\) 在每一时刻的状态只取 0 或 1 的数值,并且在不同时刻的状态是相互独立的。对任意固定的 \(t\),有 \(P\{X(t) = 1\} = p, P\{X(t) = 0\} = 1 - p\)(其中 \(0 < p < 1\))。 - **解答**:该过程的数学期望为常数 \(\mathbb{E}[X(t)] = p\),不随时间变化;自相关函数同样不受时间影响。因此这是一个平稳过程。 ### (3)设 \(\{X_j, j ≥ 1\}\) 是独立同分布的随机序列,其中 \(P\{X_j = 1\} = P\{X_j = -1\} = 0.5\)。定义 \(Y_n = ∑_{j=1}^{n} X_j\),讨论该随机序列 \(\{Y_n, n ≥ 1\}\) 的平稳性。 - **解答**:首先计算数学期望 \(\mathbb{E}[Y_n] = ∑_{j=1}^{n}(0.5 - 0.5) = 0\)(常数)。然后考虑自相关函数 \(R_Y(n, m)\),由于序列的独立性,当 \(j ≠ k\) 时,\(E[X_j X_k] = E[X_j]E[X_k] = 0\);而当 \(j = k\) 时,\(E[X_j^2] = 1\)。因此自相关函数依赖于时间差而非绝对值,表明这不是一个平稳过程。 ### (4)设随机过程 \(X(t) = A\cos(ω_0 t + Φ)\),其中 \(\omega_0\) 是常数,\(A,Φ\) 相互独立的随机变量。假设 \(A\) 在区间 \([0, 1]\) 上服从均匀分布,而 \(\Phi\) 在区间 \([0,2π]\) 上也服从均匀分布。 - **解答**:该过程的数学期望为常数 \(\mathbb{E}[X(t)] = 0\)。自相关函数 \(R_X(t_1,t_2)\) 只依赖于时间差,因此这是一个平稳过程。 ### (5)设随机过程 \(X(t) = cos(ωt)\),其中 \(ω\) 在区间 \((ω_0 - Δω, ω_0 + Δω)\) 中服从均匀分布。 - **解答**:由于 \(ω\) 的不确定性导致数学期望和自相关函数依赖于时间,因此该随机过程不是平稳的。

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    《随机过程》由汪荣鑫编著,系统介绍了随机过程的基本理论与应用方法,涵盖马尔可夫链、泊松过程等内容,适用于数学及相关专业高年级学生和研究人员。 西安交通大学汪荣鑫编写的影印版内容清晰,适合初学者和自学者使用,也可作为教科书参考。
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    本书为西安交通大学汪荣鑫教授所著《随机过程》一书的第三章节“平稳过程”内容介绍,深入浅出地阐述了平稳过程的基本概念、性质及其应用。 西安交通大学版《随机过程》一书由汪荣鑫编写,该教材的第三章内容主要研究平稳过程,并适用于研究生教学。
  • 著, 西安交通大学出社出
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    《随机过程》是由汪荣鑫编著的专业教材,由西安交通大学出版社出版。本书系统地介绍了随机过程的基本理论和应用方法,内容涵盖马尔可夫链、泊松过程及布朗运动等核心概念,并通过实例分析帮助读者理解复杂随机现象背后的数学原理。 随机过程课本的电子版可以放入手机中,便于阅读和学习。